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Redis之父antirez亲自下场!为DeepSeek V4 Flash打造专属推理引擎,Mac上跑出468 token/s
案例
Redis之父antirez亲自下场!为DeepSeek V4 Flash打造专属推理引擎,Mac上跑出468 token/s
2026-05-10 08:40:22 +0800 CST
view 830
Redis之父antirez亲自下场!为DeepSeek V4 Flash打造专属推理引擎ds4.c,C+Metal从头编写,Mac Studio M3 Ultra上预填充468 token/s。关键优化:非对称量化(MoE专家层2-bit)、KV缓存搬硬盘、内置OpenAI/Anthropic双API。128GB Mac可跑,专为coding agent优化。
DeepSeek
AI推理
Mac
Redis
antirez
Metal
本地推理
MoE
GGUF
C语言
Apple Silicon
Claude Code
OpenAI API
Anthropic API
DiffusionGemma 深度实战:当 Google 用「扩散」颠覆自回归——从离散文本扩散原理到 MoE 架构、本地推理加速与生产级部署的完全指南(2026)
编程
DiffusionGemma 深度实战:当 Google 用「扩散」颠覆自回归——从离散文本扩散原理到 MoE 架构、本地推理加速与生产级部署的完全指南(2026)
2026-06-16 18:52:52 +0800 CST
view 566
Google DeepMind联合NVIDIA发布DiffusionGemma——基于离散文本扩散的实验性开源模型。本文深入解读26B MoE架构、双向注意力机制、本地推理4倍加速原理,附完整代码示例和部署实战。
Google
DiffusionGemma
扩散模型
MoE
开源LLM
本地推理
AI推理加速
Gemma 4 架构解密:MoE 路由 × GQA 注意力 × Thinking Mode——31B 如何击败 20 倍参数对手
编程
Gemma 4 架构解密:MoE 路由 × GQA 注意力 × Thinking Mode——31B 如何击败 20 倍参数对手
2026-04-19 17:47:49 +0800 CST
view 856
深入解析 Google Gemma 4 的核心技术架构:MoE 稀疏专家路由、GQA 分组查询注意力、PLE 逐层嵌入、Thinking Mode 推理机制,详解 31B 模型如何以小博大击败 20 倍参数对手,附全场景部署实战代码。
Gemma
Google
AI
开源大模型
MoE
GQA
Transformer
深度学习
模型架构
TileKernels 深度解析:DeepSeek 用 80 行代码榨干 GPU,算子开发范式的降维打击
编程
TileKernels 深度解析:DeepSeek 用 80 行代码榨干 GPU,算子开发范式的降维打击
2026-04-30 03:22:15 +0800 CST
view 948
深度解析 DeepSeek 开源的高性能 GPU 算子库 TileKernels:基于 TileLang DSL 用 80 行代码实现手写 CUDA 级性能,覆盖 MoE Gating/Routing、FP8/FP4 量化、Engram 门控等七大算子家族,首次原生支持 NVIDIA Blackwell 架构,并通过 TVM 编译器打通昇腾等国产芯片。
DeepSeek
TileKernels
GPU
CUDA
TileLang
MoE
算子优化
DwarfStar 4 深度拆解:当 Redis 之父决定「干掉全部通用推理引擎」——一个专用 MoE 推理栈如何用 2-Bit 量化和磁盘 KV 缓存在 MacBook 上跑出 26 tok/s
编程
DwarfStar 4 深度拆解:当 Redis 之父决定「干掉全部通用推理引擎」——一个专用 MoE 推理栈如何用 2-Bit 量化和磁盘 KV 缓存在 MacBook 上跑出 26 tok/s
2026-08-04 22:46:33 +0800 CST
view 115
深度拆解Redis创始人antirez打造的DwarfStar 4本地推理引擎:专用MoE推理栈、非对称2-Bit量化、磁盘KV缓存、SSD流式加载、多机流水线并行,在128GB MacBook上跑出26 tok/s的284B模型推理
DwarfStar
Redis
antirez
DeepSeek
MoE
本地推理
LLM
推理引擎
2-Bit量化
KV缓存
Apple Metal
CUDA
开源
KTransformers 深度拆解:单张 4090 跑满血 DeepSeek-R1 671B,清华团队如何用 CPU/GPU 异构推理实现 28 倍加速
编程
KTransformers 深度拆解:单张 4090 跑满血 DeepSeek-R1 671B,清华团队如何用 CPU/GPU 异构推理实现 28 倍加速
2026-07-29 09:44:03 +0800 CST
view 204
深度拆解清华开源的 KTransformers:MoE 稀疏性卸载、AMX/Marlin 高性能算子、CUDA Graph 与 YAML 注入框架四层架构,单张 4090 跑满血 DeepSeek-R1 671B,附完整部署实战与性能调优清单。
KTransformers
异构推理
MoE
DeepSeek
AMX
CUDA Graph
大模型部署
性能优化
开源
DeepSeek V4 Flash 深度解析:开源大模型的 Agent 时代新范式
编程
DeepSeek V4 Flash 深度解析:开源大模型的 Agent 时代新范式
2026-06-30 09:16:27 +0800 CST
view 1049
深度解析 DeepSeek V4 Flash 的 Ultra-MoE、CSA+HCA 混合注意力、mHC 流形约束、Engram 条件记忆四大架构创新,以及 DSpark 投机解码带来的 60-85% 推理加速。涵盖 SWE-bench 79% 性能分析、API 调用实战与部署方案。
DeepSeek
V4 Flash
MoE
开源大模型
AI Agent
DeepSeek V4 Flash 深度解析:MoE架构如何重塑大模型推理效率
编程
DeepSeek V4 Flash 深度解析:MoE架构如何重塑大模型推理效率
2026-06-30 09:46:12 +0800 CST
view 517
2026年,大模型战场迎来最激烈的性能竞赛。DeepSeek V4 Flash以2840亿总参数、130亿激活参数、百万token上下文支持,横扫开源模型性能榜单。本文从开发者视角出发,深入剖析其MoE架构设计、推理优化策略、国产算力适配,以及如何在实际项目中用好这个'性价比之王'。
MoE架构
DeepSeek
V4 Flash
大模型
AI推理
开源模型
Python
代码优化
llmfit 深度拆解:一条命令算清你的机器能跑哪个大模型,Rust 硬件探测与适配度评分引擎全解析
编程
llmfit 深度拆解:一条命令算清你的机器能跑哪个大模型,Rust 硬件探测与适配度评分引擎全解析
2026-07-24 07:14:55 +0800 CST
view 180
深度拆解 GitHub Trending 破万星的 llmfit:Rust 硬件探测、权重与 KV cache 显存估算公式、内存带宽速度模型、MoE offload 运行模式,附 100 行 Python 复现 mini-llmfit 与工程集成实战。
llmfit
Rust
本地大模型
Ollama
llama.cpp
量化
KV cache
MoE
硬件选型
开源
KTransformers 深度拆解:一块 RTX 5090 跑 100B+ 大模型,CPU/GPU 异构推理凭什么改写 LLM 本地部署规则
编程
KTransformers 深度拆解:一块 RTX 5090 跑 100B+ 大模型,CPU/GPU 异构推理凭什么改写 LLM 本地部署规则
2026-07-24 07:44:31 +0800 CST
view 225
KTransformers 通过 CPU/GPU 异构计算,让一块 RTX 5090(32GB 显存)能跑起 100B+ MoE 大模型,且无需量化压缩,保持原精度 FP16。实测比 llama.cpp Q8_0 快 4.5 倍。本文深度拆解其专家细粒度卸载、异步预取、DMA 优化等核心技术,以及实战部署指南。
KTransformers
LLM推理
MoE
异构计算
DeepSeek
SGLang
CPU Offload
本地部署
GPU优化
Kimi K3 深度拆解:当月之暗面决定「把开源模型的天花板从 1.6T 抬到 2.8T」——KDA 注意力、Stable LatentMoE 与自进化 GPU 内核如何重新定义 3 万亿级开源大模型的终极形态
编程
Kimi K3 深度拆解:当月之暗面决定「把开源模型的天花板从 1.6T 抬到 2.8T」——KDA 注意力、Stable LatentMoE 与自进化 GPU 内核如何重新定义 3 万亿级开源大模型的终极形态
2026-08-05 03:45:07 +0800 CST
view 163
深度拆解2.8万亿参数全球最大开源模型Kimi K3:KDA混合线性注意力机制、Stable LatentMoE稀疏专家路由、Attention Residuals选择性深度表示、Per-Head Muon逐头优化器,附完整架构分析与部署指南
Kimi K3
月之暗面
开源大模型
KDA注意力
MoE
2.8万亿参数
AI Agent
GPU内核优化
DiffusionGemma 深度实战:当离散文本扩散颠覆自回归霸权——从并行去噪原理到 MoE 架构、本地推理优化与混合范式展望的生产级完全指南(2026)
编程
DiffusionGemma 深度实战:当离散文本扩散颠覆自回归霸权——从并行去噪原理到 MoE 架构、本地推理优化与混合范式展望的生产级完全指南(2026)
2026-06-17 07:55:50 +0800 CST
view 391
Google开源DiffusionGemma:基于离散文本扩散的26B MoE模型,并行去噪实现4倍推理加速,双向注意力天然支持代码补全与行内编辑
DiffusionGemma
LLM
扩散模型
推理加速
MoE
Qwen3.8-Max 深度拆解:当阿里决定「把 2.4 万亿参数的旗舰模型开源」——MoE 稀疏路由、百万 Token 上下文与自主编码能力如何重新定义开源大模型的终极形态
编程
Qwen3.8-Max 深度拆解:当阿里决定「把 2.4 万亿参数的旗舰模型开源」——MoE 稀疏路由、百万 Token 上下文与自主编码能力如何重新定义开源大模型的终极形态
2026-08-05 05:46:24 +0800 CST
view 135
深度拆解阿里Qwen3.8-Max:2.4万亿参数MoE旗舰模型,950亿激活参数,100万Token上下文,原生多模态,自主编码16天265次提交,Arena全球第二,Max级模型首次开源
Qwen3.8
MoE
开源大模型
阿里
千问
混合专家
100万Token
自主编码
多模态
2.4万亿参数
Kimi K2.7 Code 深度实战:当 1 万亿参数 MoE 架构遇见编码 Agent——从 256K 超长上下文到 thinking-token 暴降 30% 的生产级完全指南(2026)
编程
Kimi K2.7 Code 深度实战:当 1 万亿参数 MoE 架构遇见编码 Agent——从 256K 超长上下文到 thinking-token 暴降 30% 的生产级完全指南(2026)
2026-06-17 08:28:27 +0800 CST
view 539
深度解析月之暗面Kimi K2.7 Code开源编程模型:1T MoE架构、256K超长上下文、thinking-token暴降30%的生产级完全指南。涵盖架构原理、API接入、本地部署、Agent集成、性能优化等全链路实战。
Kimi
K2.7
AI编程
MoE架构
长上下文
Agent
Kimi K2.7 Code 完全指南:当 1 万亿参数 MoE 遇见编码 Agent——256K 上下文×thinking-token 暴降 30% 的生产级实战(2026)
编程
Kimi K2.7 Code 完全指南:当 1 万亿参数 MoE 遇见编码 Agent——256K 上下文×thinking-token 暴降 30% 的生产级实战(2026)
2026-06-17 08:28:57 +0800 CST
view 492
深度解析月之暗面Kimi K2.7 Code开源编程模型:1T MoE架构、256K超长上下文、thinking-token暴降30%的生产级完全指南。涵盖架构原理、API接入、本地部署、Agent集成、性能优化等全链路实战。
Kimi
K2.7
AI编程
MoE架构
长上下文
Agent
百度开源Unlimited OCR:3B参数500M激活拿下全球第一,疑似DeepSeek出走大神之作
编程
百度开源Unlimited OCR:3B参数500M激活拿下全球第一,疑似DeepSeek出走大神之作
2026-06-22 20:57:32 +0800 CST
view 932
百度开源Unlimited OCR:3B参数500M激活,在OmniDocBench v1.6拿下93.92%端到端SOTA超越Qwen3-VL和Gemini。核心技术R-SWA参考滑动窗口注意力+DeepEncoder 16倍视觉压缩,实现40+页长程解析不失忆。疑似DeepSeek OCR核心作者魏浩然出走百度之作。
百度
OCR
开源
R-SWA
DeepEncoder
MoE
长程解析
SOTA
1.6万亿参数,1M上下文,仅需27%算力:DeepSeek-V4-Pro 如何重新定义长文本推理
编程
1.6万亿参数,1M上下文,仅需27%算力:DeepSeek-V4-Pro 如何重新定义长文本推理
2026-05-11 10:53:54 +0800 CST
view 731
DeepSeek-V4-Pro 以 1.6T 总参数、49B 激活参数的 MoE 架构,原生支持 100 万 token 上下文,同时将推理算力降至 V3.2 的 27%、KV Cache 降至 10%。本文深度解析 CSA/HCA 混合注意力机制、mHC 流形约束超连接、KV Cache 极致优化、Muon 优化器等核心技术创新,以及如何在 Ollama、vLLM、官方 API 三种方式下部署运行。
DeepSeek-V4,MoE架构,CSA注意力,HCA注意力,KV Cache,1M上下文,长文本推理,开源大模型
百度 Unlimited-OCR 深度解析:R-SWA 注意力机制如何用 3B 参数打爆百亿模型
编程
百度 Unlimited-OCR 深度解析:R-SWA 注意力机制如何用 3B 参数打爆百亿模型
2026-06-30 16:16:03 +0800 CST
view 299
2026年6月百度开源Unlimited-OCR深度解析:R-SWA参考滑动窗口注意力机制将KV Cache从线性增长压成常数,3B MoE模型用500M激活参数在OmniDocBench上以93.92%总分刷新SOTA,打爆Qwen3-VL 72B和Gemini 2.5 Pro。万字长文从架构原理到代码实战全覆盖。
Unlimited-OCR
端到端OCR
R-SWA
百度
注意力机制
大模型
MoE
深度学习
AI开源
文档解析
DwarfStar 4 深度拆解:当 Redis 之父决定「给 284B 大模型造一个专属引擎」——从 Metal GPU 到磁盘 KV 缓存,一个 10K Star 的极简推理栈如何用 One Model One Engine 哲学重新定义本地 AI 推理的终极形态
编程
DwarfStar 4 深度拆解:当 Redis 之父决定「给 284B 大模型造一个专属引擎」——从 Metal GPU 到磁盘 KV 缓存,一个 10K Star 的极简推理栈如何用 One Model One Engine 哲学重新定义本地 AI 推理的终极形态
2026-08-05 12:17:17 +0800 CST
view 145
深度拆解Redis创始人antirez打造的DeepSeek V4 Flash专用本地推理引擎DwarfStar 4:One Model One Engine哲学、非对称量化策略、磁盘KV缓存、双协议兼容层,附完整架构分析与性能基准
DwarfStar
DeepSeek
本地推理
MoE
Metal
Apple Silicon
antirez
Redis
AI推理
开源
Kimi K3 深度拆解:2.8 万亿参数开放权重,KDA 线性注意力与 896 专家稀疏路由如何撑起 100 万 token 上下文
编程
Kimi K3 深度拆解:2.8 万亿参数开放权重,KDA 线性注意力与 896 专家稀疏路由如何撑起 100 万 token 上下文
2026-07-30 05:44:46 +0800 CST
view 109
深度拆解月之暗面开源的 Kimi K3:2.8T 参数 Stable Latent MoE(896选16)、KDA 混合线性注意力、AttnRes 与 MXFP4 量化训练,附玩具级代码实现、1M 上下文整库审查实战与冷静的成本边界分析。
Kimi K3
开放权重
MoE
线性注意力
KDA
长上下文
大模型
MXFP4
AI Agent
开源
Qwen3.8-Max 深度拆解:当阿里决定「把 2.4 万亿参数的 Max 模型开源」——从 MoE 架构到 16 天自主编程,一个首次开源的旗舰大模型如何用「激活 95B 跑出 2.4T 效果」重新定义开源模型的终极形态
编程
Qwen3.8-Max 深度拆解:当阿里决定「把 2.4 万亿参数的 Max 模型开源」——从 MoE 架构到 16 天自主编程,一个首次开源的旗舰大模型如何用「激活 95B 跑出 2.4T 效果」重新定义开源模型的终极形态
2026-08-05 18:47:19 +0800 CST
view 114
深度拆解阿里Qwen3.8-Max:2.4万亿参数MoE旗舰,首次开源Max级权重,100万token上下文,16天自主编程oh-my-cli项目,Gated DeltaNet混合注意力架构,Arena全球第二,Apache 2.0完全可商用
Qwen3.8
Qwen
阿里
大模型
MoE
开源
人工智能
Apache 2.0
自主编程
oh-my-cli
万字深度解析百度 Unlimited OCR:当 R-SWA 遇见 MoE——3B 参数如何碾压端到端 OCR 全场(2026)
编程
万字深度解析百度 Unlimited OCR:当 R-SWA 遇见 MoE——3B 参数如何碾压端到端 OCR 全场(2026)
2026-07-01 03:42:17 +0800 CST
view 316
2026年6月百度开源Unlimited OCR,5天GitHub Star破万。深度解析R-SWA注意力机制、MoE架构、16倍视觉Token压缩,以及为何能将KV Cache从线性增长压成常数。
Unlimited OCR
OCR
R-SWA
MoE
百度
深度学习
计算机视觉
文档识别
KV Cache
colibrì 深度拆解:当1300行纯C在25GB笔记本上跑起744B大模型——纯C运行时、MoE稀疏激活与智谱GLM-5.2的工程奇迹(2026)
编程
colibrì 深度拆解:当1300行纯C在25GB笔记本上跑起744B大模型——纯C运行时、MoE稀疏激活与智谱GLM-5.2的工程奇迹(2026)
2026-07-19 09:14:11 +0800 CST
view 1018
纯C语言实现的大模型推理引擎,仅用1300行代码在25GB内存笔记本上运行744B参数的GLM-5.2 MoE模型,含完整代码示例与技术解析
C语言
GLM-5.2
MoE
大模型推理
量化
AVX2
MLA注意力
推测解码
Apple Silicon
170亿参数撬动万亿算力:Llama 4 Scout/Maverick如何用MoE架构重新定义开源大模型
编程
170亿参数撬动万亿算力:Llama 4 Scout/Maverick如何用MoE架构重新定义开源大模型
2026-05-11 20:48:39 +0800 CST
view 783
深度解析Llama 4 Scout/Maverick的MoE架构、128专家设计、1000万token超长上下文,附本地部署实战与许可证分析
Meta
Llama4
MoE
开源大模型
混合专家架构
Scout
Maverick
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