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DeepSeek-V4更新：百万 token 上下文、1.6T MoE、FP4+FP8 混合精度、Pro-Max 与 Flash-Max 全面解析
DeepSeek-V4系列是DeepSeek-AI推出的新一代MoE架构语言模型，核心定位是“高效能、长上下文、多场景适配”，预览版本包含四款核心模型，分别为DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Flash-Base、DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Pro-Base，其中DeepSeek-V4-Flash与DeepSeek-V4-Pro为核心功能版本，Base版本则提供基础模型支持，满足不同开发者的轻量化或定制化需求。两款核心功能模型（DeepSeek-V4-Flash与DeepSeek-V4-Pro）均采用混合专家（MoE）架构，支持百万token（1M）的上下文长度，这意味着模型能够处理超长文本输入，适配长文档分析、多轮对话、代码审计等复杂场景。二者的核心差异集中在参数量与性能定位上：DeepSeek-V4-Pro总参数量达1.6T，激活参数量49B，主打高性能、全场景覆盖；DeepSeek-V4-Flash总参数量284B，激活参数量13B，主打轻量化、高效推理，在控制资源占用的同时兼顾性能表现。值得注意的是，DeepSeek-V4-Pro与DeepSeek-V4-Flash均支持三种推理强度模式，可根据实际任务需求灵活切换，同时推出Max推理模式（DeepSeek-V4-Pro-Max、DeepSeek-V4-Flash-Max），进一步挖掘模型推理潜力，其中DeepSeek-V4-Pro-Max稳居当前最佳开源模型之列，大幅缩小了与领先闭源模型的差距。

ollama v0.21.1发布：Kimi CLI原生集成、MLX推理性能飞跃、多模态长程任务能力全面进化
Ollama v0.21.1 版本的更新覆盖范围广泛，涉及命令行工具、模型管理、推理引擎、API 接口、文档等多个模块，具体可分为以下几大板块： • 新增 Kimi Code CLI 集成，支持自动安装、配置与运行，实现 Moonshot coding agent 与 Ollama 模型的无缝联动； • MLX Runner 全面优化，包括采样器重构、张量管理线程安全优化、推理管道优化、logprobs 支持完善等； • 模型推荐与管理优化，更新推荐模型列表，调整模型排序规则，完善云模型上下文长度限制； • Hermes Agent 文档重构，优化快速启动流程，调整推荐模型说明，简化配置步骤； • API 接口修复，解决 gemma4 模型在禁用 thinking 时格式约束失效的问题，完善 logprobs 相关接口； • 模型相关优化，包括 gemma4、glm4_moe_lite 等模型的细节修复与功能完善。本次更新不涉及新增功能模块，全部围绕现有功能的优化与完善展开，重点解决了此前版本中存在的性能瓶颈、功能缺陷与体验痛点，尤其针对 MLX 推理引擎的优化，让搭载 Apple Silicon 芯片的设备运行本地模型时获得更出色的性能表现。