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DeepLearning.AI、The Batch で DeepSeek のキャッシュ削減と Flash のベンチマーク結果を詳述

DeepLearning.AI は The Batch の最新号で DeepSeek のアーキテクチャを分析し、トークンあたりのキャッシュが 890 バイトと DeepSeek-V1 より 437 倍削減されたと報告した。また、入力が 4K から 1M トークンに拡大すると出力トークンあたりの計算量が 25% 増加する点や、AA Index で Flash が V4-Pro を上回った点も指摘している。

EverMind AI、モデルハーネスを進化させるオープンソースシステム Raven を公開

DAIR.AIは、EverMind AIのオープンソースのマルチエージェントシステム「Raven」について説明している。Ravenはモデルとドメインごとに別個のハーネスを構築し、失敗からそれを進化させる。DeepSeek-V4-Flashでは、その研究用ハーネスがBrowseCompで69.3%、Humanity's Last Examで60.0%を記録した。

Elvis、Jevを使って約2.3K件のAI論文を83秒で0.14ドルで再タグ付けしたと報告

Elvis(@omarsar0)は、Jevを使って約2.3K件のAI研究論文を総費用0.14ドル、約83秒で整理したと述べた。Jevは以前のDeepSeek V4 Flashのタグの75%に同意し、約579件の高信頼度のトピック変更を見つけ、不一致30件の手動チェックはすべて受け入れられた後、変更が本番環境で適用されたと述べた。