融資500億後大動作！DeepSeek最新模型速度飆85%

完成人民幣500億元融資後，大陸AI模型開發商DeepSeek可謂動作頻頻，不僅大舉擴招團隊規模，更在近日為旗下最新V4模型更新版本，據稱可將該模型推理速度最高提升85%，同時大幅降低了部署成本。

綜合陸媒報導，DeepSeek在6月27日更新了V4模型，推出推測解碼（Speculative Decoding）框架DSpark，並開源了全棧工具DeepSpec。

DeepSeek-V4-Pro-DSpark並非全新架構模型，而是在DeepSeek-V4-Pro的基礎上引入了推測解碼模組。因此，此次更新的重點在於工程應用，而非模型能力本身的反覆運算。

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推測解碼是一種在不影響模型輸出結果的前提下，有效提升推理效率的技術。該技術先由羽量級模型預先生成候選內容，再交由主模型進行驗證，從而加快大型語言模型（LLM）的推理速度。

DeepSpec則是用於訓練與評估推測解碼草稿模型（Draft Model）的完整開源工具，包含資料準備、模型訓練、草稿模型實現及性能評估等功能。這可協助研究人員直接訓練推測解碼模型，大幅降低部署門檻。

根據DeepSeek創始人梁文鋒與北京大學共同發表的論文，將DSpark部署在DeepSeek-V4線上服務系統中並在真實使用者流量環境下運行，可有效減少因無效驗證而造成的算力浪費。

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相較於既有的生產環境基準方案，DSpark在相同輸送量下，可將單一使用者的生成速度提升60%至85%。

據OpenRouter的資料顯示，在大陸更加低廉的大模型Token定價衝擊下，截至今年6月，向谷歌、OpenAI和Anthropic模型發出的Token請求份額，已從一年前的72%大幅降至33%；而截至3月，大陸AI模型的市占率已攀升至60%以上。（文/工商時報張全慶）

※本文授權自工商時報，原文：見此

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