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      一文看懂DeepSeek與清北最新論文:劇透V4底層架構,或改寫大模型推理格局

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      出品|搜狐科技

      作者鄭松毅

      編輯| 楊 錦

      就在全世界都盯著V4發布時,DeepSeek先給了波劇透。

      數小時前,DeepSeek攜手北京大學、清華大學,共同發布了一篇足以改寫大模型推理格局的技術論文,推出了面向大模型智能體的全新推理系統DualPath,瞬間引爆AI圈。


      作為中國大模型產學研協同創新的標桿之作,這篇論文跳出“拼參數、堆算力”的老路子,直擊當下大模型核心痛點,敘述著中國大模型從“拼能力”到“拼效率”轉型的新方向。


      雙路徑架構攻I/O瓶頸,解“巧婦難為無米之炊”

      眼下,大模型已邁入智能體時代,它要像人一樣思考、規劃,但一個長期被忽視的難題,正在制約著它的發展——GPU算力始終沒能充分發揮出來,核心問題就是I/O瓶頸在“拖后腿”。

      換言之,今天大模型的痛點,已不是模型不夠聰明,而是跑得不夠快、成本下不來。DualPath的出現,就是為了解決這個癥結。

      很多人會問,什么是“I/O瓶頸”,又怎么拖后腿了?

      這里可以簡單比喻下:如果把大模型推理過程看作是廚子炒菜,GPU的角色就是手藝頂尖、手腳飛快的廚師;顯存/內存/網絡可以看成廚房的通道、傳送帶;模型每生成一句話,要用到的歷史對話緩存(KV-Cache),就是大廚要用到的配菜、調料、半成品。而I/O,則是把食材從倉庫運到灶臺的全過程——搬運、傳遞、輸送。

      大廚再厲害,配菜送不上來,大廚就只能在灶臺前干等。換言之,GPU再強,如果數據傳不過來,它就只能空轉、浪費等數據,這就是行業內最致命的“I/O瓶頸”。

      過去幾年,大模型越做越大,用戶越來越多,對話數據越來越長,需要搬運的食材——歷史對話緩存(KV-Cache)也就越多。結果就是傳輸通道越來越擁擠,GPU利用率越來越低,成本越來越高。

      而DeepSeek這次和清北合作提出的 DualPath雙路徑架構,本質就是修了兩條各具功能的專用傳輸通道,解決堵塞問題。

      具體來看,DualPath改變了傳統的存儲至預填充引擎(Storage-to-Prefill)單路徑加載模式,引入了存儲至解碼引擎(Storage-to-Decode)的第二條路徑。


      傳統路徑下,緩存直接讀入預填充(PE)。而新路徑下,緩存先讀入解碼(DE)的緩沖池,再通過RDMA傳輸給預填充(PE)。通過兩條路徑間的動態選擇,DualPath重新分配了網絡負載,緩解了預填充引擎側的帶寬壓力。

      我們可以把預填充引擎看作是主路徑,把解碼引擎看作是輔助路徑。主路徑負責準備當下大廚立刻要用的食材,保證伸手抓的時候就有,不耽誤火候。而輔助路徑負責趁不忙時,提前把食材運來備好,不耽誤主通道工作,打好配合。


      性能翻倍,與清北多次聯手破題

      值得一提的是,這套理論并不只是實驗室故事,而是真的在GPU集群上驗證過了:DualPath將離線推理吞吐量最高提升1.87倍,在線服務吞吐量平均提升1.96倍,請求承載能力最高提升2.25倍。


      業內觀點認為,這些亮眼數據的背后,是大模型服務成本的大幅降低,更是規模化落地能力的顯著提升。對企業來說,同樣的算力投入能獲得兩倍的服務產出,無疑會進一步降低AI應用門檻。對開發者來說,此前難以實現的長上下文、多輪交互等功能,如今能穩定落地,給智能體的創新應用打開了新空間。

      事實上,這已不是三方的首次合作。

      近半年來,DeepSeek已與北大、清華聯手推出了多項重磅成果:比如ACL 2025最佳論文中提出的原生稀疏注意力(NSA)技術,把長文本處理速度提升了11倍;還有2026年1月發布的條件記憶(Engram)架構,通過把“記憶”與“計算”拆分開來,大幅降低了推理成本和內存占用。


      V4箭在弦上

      巧合的是,就在這篇論文發布的同時,業內對DeepSeek V4版本的發布猜測也達到了頂峰。

      大家普遍認為,這篇DualPath論文絕不是簡單的技術發布,而是DeepSeek V4的底層架構官宣。

      從目前行業流傳的消息來看,DeepSeek V4的發布窗口已經鎖定在未來一周,代號為“Sealion-lite”的V4輕量版,已經在部分推理服務商處開展閉門測試,華為等國內芯片廠商也提前拿到了模型訪問權限,完成了國產算力平臺的適配優化。

      種種信號表明,V4版本已經進入了發布前的最后倒計時。

      關于DeepSeek V4的核心能力,業內的猜測高度一致,并充滿期待。其中最受關注的是百萬級上下文窗口——預計將從V3.2版本的128K tokens躍升至100萬tokens,提升近8倍。相當于模型能一次性讀完多部專業書籍、大型代碼庫,徹底解決了長文本處理的痛點。

      其次是原生多模態能力,V4預計將支持文本、圖像等多種格式,從流出的SVG生成示例來看,它在貼合提示詞、形狀準確性和細節豐富度上,都比前代V3.2版本強了不少。

      除此之外,智能體能力也是V4的核心亮點,讓模型能更高效地完成復雜任務。更值得一提的是,V4還打破行業慣例,把訪問權限優先給了國內芯片廠商,助力國產化AI生態的構建。

      前兩日,美國AI巨頭Anthropic還在指控包括DeepSeek在內的中國AI企業蒸餾抄襲,呼吁嚴控高端芯片出口。如今DeepSeek就向外展示了“靠人不如靠自己”的態度,連外媒都開始擔憂,英偉達股價也應聲下跌。

      接下來,就期待著新模型登場了。



      運營編輯 |曹倩審核|孟莎莎




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