DeepSeek V4.1 Flash 发布后，我去海外社区翻了一圈。

结论是：这玩意最离谱的，根本不是跑分。😂

先说第一个。

1M 上下文的全局 KV Cache，居然只有约 890MB。

以前大家一聊长上下文，显卡先跪：
“哥，真装不下了。”

DeepSeek：
“没事，我给你压。”

相比初代，KV Cache 直接缩了约 437 倍。

然后更离谱的来了。

552B 参数的大模型，已经有人拿一张 RTX 5090 + 128GB 内存硬跑起来了。🤣

秘诀也很朴素：
显存放不下？
那就把专家参数扔 NVMe，需要谁再临时叫谁上班。

冷的时候大概 5 token/s，缓存热起来以后甚至能冲到 20+。

有一种“公司 5520 亿员工，但每天只有一小撮人来上班”的美感。

但我觉得最有意思的是第三个。

有人拿它跑 Agent，一小时 773 次 API 请求，狂吃接近 2 亿 input token。

听起来是不是感觉信用卡已经冒烟了？

结果最后不到 1 美元。😳

因为 99% 都命中了 Cache。

这就出现了一个很反常识的事情：

以后 Agent 贵不贵，可能越来越不是看模型，

而是看你的 Harness 到底聪不聪明。

Context 塞多少？
多久 Compact？
Memory 怎么取？
每轮是不是把祖宗十八代聊天记录又发一遍？

模型厂商已经开始疯狂帮你省钱了。

接下来最烧钱的，
可能是你自己写的那坨 Agent。😂

所以 V4.1 Flash 真正释放的信号也许是：

下一场 Agent 战争，
不一定先卷模型。

可能先卷“谁更会喂模型”。

#DeepSeek #Agent #AI #VibeCoding #大模型