DeepSeek · 2026-04 · MoE متناثر

DeepSeek-V4-Flash Base

DeepSeek-V4-Flash Base هو محول انتباه متعدد الاستعلامات (MQA) أصدره DeepSeek في 2026-04، ويضم 43 طبقة وبعداً مخفياً قدره 4096 ونافذة سياق تبلغ 1,048,576 رمزاً.

كومة الطبقات

الانتباه ×43 · الطبقات 43

حقائق رئيسية

المعملDeepSeek
تاريخ الإصدار2026-04
المعاملات284 مليار
النشطة13 مليار
السياق1,048,576 tokens
الانتباهMQA (64:1)
الطبقات43
بعد الطبقة المخفية4,096
رؤوس الانتباه64
حجم المفردات129,280
ترميز الموضعRoPE
التطبيعRMSNorm
دالة التنشيطsilu
الدقةfp8+fp4
فئة المعماريةDeepseekV4ForCausalLM

نظرة عامة على المعمارية

t₁ t₂ t₃ t₄ رموز الإدخال Embedding · حجم المفردات 129,280 → بعد الطبقة المخفية 4,096 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 رؤوس الانتباه 64 رؤوس KV 1 head dim 512 · RoPE الموجِّه E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +248… خبير مشترك ×1 top-6 من 256 خبيراً · ≈ 13 مليار معامل نشطة لكل رمز × 43 كتلة Transformer الانتباه الشبكة التغذية / MoE RMSNorm pre-norm التطبيع النهائي · RMSNorm LM head → حجم المفردات 129,280 p p p → الرمز التالي MTP ×1 → +1 رموز مستقبلية ترميز الموضع RoPE الدقة FP8+FP4 السياق 1024K tok
مرسوم من config.json المرفق · 43 طبقة / العرض 4,096 / السياق 1,048,576. رسم أصلي من هذا الأطلس.

الانتباه

انتباه متعدد الاستعلامات (MQA) — 64 q-heads / 1 kv-heads. RoPE θ=10,000.

الشبكة التغذية / MoE

هو مزيج خبراء متناثر يضم 256 خبيراً موجهاً بتوجيه top-6؛ ونحو 13 مليار معامل نشطة لكل رمز.

يتضمن الإعداد 1 طبقات إضافية للتنبؤ متعدد الرموز (MTP) تُستخدم لتسريع فك الترميز.

مقارنة حقل بحقل

المقارنة مع النموذج السابق في المعمل نفسه؛ وإن لم يوجد فمع النموذج الأقرب بنيوياً. عمود النسبة = هذا النموذج ÷ نموذج المقارنة.

مقارنة كاملة بالسابق DeepSeek-V4-Flash
النموذجDeepSeek-V4-Flash BaseDeepSeek-V4-Flashالنسبة
model_typedeepseek_v4deepseek_v4
architecturesDeepseekV4ForCausalLMDeepseekV4ForCausalLM
hidden_size40964096≈1
num_hidden_layers4343≈1
num_attention_heads6464≈1
num_key_value_heads11≈1
head_dim512512≈1
hidden_actsilusilu
n_routed_experts256256≈1
num_experts_per_tok66≈1
n_shared_experts11≈1
moe_intermediate_size20482048≈1
qk_rope_head_dim6464≈1
q_lora_rank10241024≈1
rope_theta1000010000≈1
max_position_embeddings10485761048576≈1
sliding_window128128≈1
rms_norm_eps0.0000010.000001≈1
vocab_size129280129280≈1
torch_dtypebfloat16bfloat16
num_nextn_predict_layers11≈1
attention_biasfalsefalse
attention_dropout00
bos_token_id00
eos_token_id11≈1
expert_dtypefp8fp4

أكثر المعماريات تشابهاً

تتراوح درجات التشابه من 0 (لا سمات فئوية مشتركة) إلى 1 (ملفات بنيوية متطابقة).

حقول config.json الخام

46 حقل
architecturesDeepseekV4ForCausalLM
attention_biasfalse
attention_dropout0
bos_token_id0
eos_token_id1
expert_dtypefp8
hc_eps0.000001
hc_mult4
hc_sinkhorn_iters20
head_dim512
hidden_actsilu
hidden_size4096
index_head_dim128
index_n_heads64
index_topk512
initializer_range0.02
max_position_embeddings1048576
model_typedeepseek_v4
moe_intermediate_size2048
n_routed_experts256
n_shared_experts1
norm_topk_probtrue
num_attention_heads64
num_experts_per_tok6
num_hidden_layers43
num_hash_layers3
num_key_value_heads1
num_nextn_predict_layers1
o_groups8
o_lora_rank1024
q_lora_rank1024
qk_rope_head_dim64
rms_norm_eps0.000001
rope_theta10000
routed_scaling_factor1.5
scoring_funcsqrtsoftplus
sliding_window128
swiglu_limit10
tie_word_embeddingsfalse
topk_methodnoaux_tc
torch_dtypebfloat16
transformers_version4.57.1
use_cachetrue
vocab_size129280
compress_rope_theta160000
compress_ratios0×3 + 4×21 + 128×20