曝DeepSeek V4.1 Flash跑分：552B非对称MoE架构

9 月 10 日，多位博主集中曝光了据称是 DeepSeek V4.1 及 V4.1 Flash 的官方基准成绩与技术细节，官方尚未确认任何信息，iScienceLuvr 等博主也公开质疑成绩可能存在「刷榜」成分。

已确认

信息均为未经官方证实的爆料，主要来自 teortaxesTex、eliebakouch、ChrisGPT、nrehiew、iScienceLuvr 及 @sheriyuo（经 AndrewZhao 转发）等博主，各帖数据相互印证。
模型总参数 552B，采用全新 Causal-Encoder-Decoder 架构，输入激活 8B、输出激活 16B；nrehiew 补充称同一模型在预填充与解码两个阶段激活不同数量的参数（预填充 16B、解码 8B），属此前少见的设计。@sheriyuo 与转发链均强调其成本显著低于同尺寸模型，iScienceLuvr 则称其「智能超自家旗舰」。
曝光跑分：TerminalBench 4.0 得 31.2，CyberGym 88.1（对比 GPT-5.6 Sol 的 84.5），HLE 63.9；ChrisGPT 称多项 agentic/编码基准超越 GPT-5.6 Sol；nrehiew 称 V4.1 Flash 在 DeepSWE 以 74.2 分登顶，超过 Opus 5 与 Gemini 3.8 Flash。
eliebakouch 引述的技术报告显示 V4.1 Flash 为原生视觉模型，训练于 45T tokens，架构被赞为近年最新颖。

据 teortaxesTex 爆料，KV cache 压缩至 890 字节/token，百万 token 不足 1GB；相比 V4-Flash，HBM 需求再降 3.9 倍，SSD 需求降 8 倍，且发布半年后仍未被超越。
同据 teortaxesTex，V4.1 砍掉 V4 的临时补丁：放弃 HCA、将 CSA 泛化为更通用原语、去掉稀疏注意力的 warmup 阶段、采用更简单的单遍 mHC。

若爆料属实，V4.1 在 agentic/编码能力上正面挑战 GPT-5.6 Sol，同时凭借不对称激活与极致 KV 压缩大幅降低部署显存门槛，在开源开放生态下对推理成本影响显著。

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