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TT平台适配DeepSeek
—— 深度解析 TT平台 行业新动向
2026-05-02 | 来源:杭州上材科技有限公司资讯中心
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(来源:IT之家)
根据IT之家在4月25日的最新消息,TT平台今天(4月25日)发布了一篇博文,宣布其NVIDIA Blackwell平台已成功适配DeepSeek-V4-Pro与DeepSeek-V4-Flash两款模型。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框架进行个性化推理。
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。

💡 核心提示:
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。
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
💬 用户常见问题解答
TT平台 真的好用吗?
根据众多玩家和用户的实测反馈,TT平台 在同类产品中表现非常出色,值得一试。
《 深度产经观察 》( 2026年 版)
(责编:VJBYM、zeJi)
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