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AI 聚簇研判事件 · 2026/10/7

vLLM 优化 DeepSeek-V4.1-Flash：集成新内核与 CUDA 图实现智能体吞吐提升 5.3 倍

vLLM Optimizes DeepSeek-V4.1-Flash: 5.3x Agentic Throughput via New Kernels and CUDA Graphs

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Inferact 与 vLLM 社区在 DeepSeek-V4.1-Flash 发布后三周内完成深度优化，使模型在 150 TPS 约束下的智能体场景吞吐量提升 5.3 倍。核心突破在于集成了 DeepSeek 最新发布的 MegaAttention、Mega-mHC 等专用内核，并结合 SWA 有界重放与 CUDA 图技术将首字延迟（TTFT）降低约 30%。此外，通过激进的内核融合与并行化策略，进一步释放了该模型因果编码器-解码器架构在长上下文服务中的内存效率优势。

最新动向/Inferact 与 vLLM 社区在 DeepSeek-V4.1-Flash 发布后三周内完成深度优化，使模型在 150 TPS 约束下的智能体场景吞吐量提升 5.3 倍。核心突破在于集成了 DeepSeek 最新发布的 MegaAttention、Mega-mHC 等专用内核，并结合 SWA 有界重放与 CUDA 图技术将首字延迟（TTFT）降低约 30%。此外，通过激进的内核融合与并行化策略，进一步释放了该模型因果编码器-解码器架构在长上下文服务中的内存效率优势。

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  1. vLLM 官方博客T1·68 分

    vLLM 优化 DeepSeek-V4.1-Flash：集成新内核与 CUDA 图实现智能体吞吐提升 5.3 倍

    原文标题：DeepSeek-V4.1-Flash on vLLM: 5x Agentic Throughput Since Day 0

    • DeepSeek-V4.1-Flash 在 vLLM 上实现 5.3 倍吞吐量提升，低并发下加速 1.9 倍。
    • 集成 MegaAttention、Mega-Gate 等新内核及 SWA 有界重放技术，显著降低 TTFT。
    • 利用因果编码器-解码器架构特性，结合 FP4 KV Cache 等技术大幅压缩显存占用。