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（来源：IT之家）

博文中提到，DeepSeek-V4-Pro具备1.6T的总参数量和49B的激活参数，专为高级推理任务而设计；而DeepSeek-V4-Flash版本则拥有284B的总参数量和13B的激活参数，旨在满足高速高效的应用场景需求。

这两款模型均支持100万Token的上下文窗口以及最高38.4万Token的输出长度，覆盖长文本编码、文档分析等关键应用，并采用MIT开源协议进行发布。

实测结果显示，DeepSeek-V4-Pro在NVIDIA GB200 NVL72平台上开箱即用时的性能超过150 tokens / sec / user。开发者借助vLLM的Day 0配方，可以在Blackwell B300上快速实现部署。随着Dynamo、NVFP4及CUDA内核的深入优化，预计其性能将有进一步提升。

在部署生态方面，开发者可以通过NVIDIA NIM微服务进行下载和部署，或利用SGLang与vLLM框架进行定制化推理。SGLang提供低延迟、均衡和最大吞吐量三种配方，而vLLM则支持多节点扩展至100个以上GPU，具备工具调用与推测解码能力。

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责任编辑：张恒星