DeepSeek V4.1 Flash 确认以 YOCO 架构为核心

9 月 10—11 日，多位博主集中讨论 DeepSeek 新模型 V4.1 Flash 的架构变化。DeepSeek 研究员董力公开确认 V4.1 Flash 以 YOCO（You Only Cache Once）架构为灵魂，继承 YOCO 在 prefill 和 KV 缓存上的数量级优势；论文深读还发现 checkpoint 间复用 KV 缓存等做法，相关技术全面开源。TL;DR：V4.1 Flash 的核心是 YOCO 带来的 prefill 与 KV 缓存数量级优化，DeepSeek 被认为在 Transformer 本体层面持续创新并开源，抬高了开源社区的技术下限。

已确认

• DeepSeek 研究员董力（@donglixp）表示 V4.1 Flash 的架构以 YOCO 为灵魂，继承了 YOCO 在 prefill 和 KV 缓存上的数量级优势，并提出架构创新进入下半场。
• Astra Pro 深读 V4.1 论文发现，DeepSeek 在不同 checkpoint 之间复用 KV 缓存，被评论者称为「奇怪的模型工厂」。
• DeepSeek 论文引用 2024 年的 YoCo 论文作为其 Causal-Encoder Decoder（CED）transformer 模块的主要灵感来源。
• DeepSeek 将新架构相关技术信息公开开源。

尚未确认

• 据中文 KOL MaxForAI 对 V4.1 Flash 论文结构图的分析（未经官方确认），模型至少有三大架构变化：回走编解码结构、引入 CSA2 跨层复用等，值得关注的是对 Transformer 本体的改动而非参数或跑分。
• 开发者 aHapBean 认为「Causal Encoder-Decoder」名不副实：V4.1 可能仍是 decoder-only LLM，该命名夸大了架构革新，更准确的说法应参考 YoCo 的思路。

为什么重要

• @evijit 指出，DeepSeek 连续在架构级而非仅规模层面创新并开源，抬升了整个开源社区的技术下限。
• KV 缓存数量级优化与 checkpoint 间复用若广泛落地，可显著降低训练与部署成本，对推理经济性有直接影响。

2026-09-10 ~ 2026-09-11 · 7 条相关

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