- 近日，摩尔线程依托旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000与自研MUSA软件栈，基于SGLang 开源推理框架，成功完成DeepSeek-V4的完整运行验证。该成果表明，面向新一代MoE大模型，摩尔线程已构建起从硬件架构核心计算引擎承接、热点算子支持，再到端到端部署验证的系统化适配链路，验证了国产GPU平台对前沿大模型“框架级兼容、开箱即落地”的承载实力及工程化落地能力。随着大模型架构持续演进，DeepSeek-V4等先进模型对底层精度能力、算子覆盖、编译优化、并行通信和推理效率提出了严苛要求。摩尔线程
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摩尔线程
DeepSeek-V4
全链路工程化
- 4月24日，摩尔线程携手智源众智FlagOS社区，在旗舰级AI训推一体全功能GPU MTT S5000上，率先实现对新一代大模型DeepSeek-V4-Flash的Day-0极速适配，并完成了全量核心算子的深度优化与部署支持。DeepSeek-V4-Flash 采用混合专家（MoE）架构，总参数量高达284B，激活参数13B，支持百万token上下文长度。其预训练数据超32Ttoken，在最大推理力度模式（Flash-Max）下推理能力逼近Pro版本。值得关注的是，V4模型首次采用“FP4+FP8”混合精
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摩尔线程
S5000
智源
FlagOS
FP8引擎
DeepSeek-V4
- 1 月 21 日消息，The Information 月初爆料称，DeepSeek 将在今年 2 月中旬农历新年期间推出新一代旗舰 AI 模型 ——DeepSeek V4，将具备更强的写代码能力。1 月 20 日，正值 DeepSeek-R1 发布一周年之际，有开发者发现 DeepSeek 在 GitHub 中更新了一系列 FlashMLA 代码，横跨 114 个文件中有 28 处都提到了未知的“MODEL1”大模型标识符。该标识符与已知的现有模型“V32”（即 DeepSeek-V3.2）被并列或区别提
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DeepSeek
MODEL1
代码
新架构
DeepSeek V4
- 祝朝坤，魏伦胜（郑州工商学院，河南 郑州 451400） 摘 要：本研究旨在开发一种基于TensorFlow的深度学习应用程序，该应用程序通过OpenCV图像处理检测垃圾中的垃圾类型。为了提供最有效的方法，本研究对众所周知的深度卷积神经网络体系结构进行了实验。经测试Inception-v4的准确率要优于其他同类模型。本研究的模型是经过精心优化的深度卷积神经网络体系结构，用于对选定的可回收对象类别进行分类，其数据将通过STM32硬件端进行分析进而控制整个垃圾分类系统。 关键词：TensorFlow；
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202006
TensorFlow
Inception-v4
垃圾分类
STM32
OpenCV
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