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DeepSeek-V4.1-Flash on vLLM: 5x Agentic Throughput Since Day 0
vLLM · Inferact and the vLLM Team · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- vLLM a amélioré le débit de DeepSeek-V4.1-Flash de 5.3x en trois semaines via SWA bounded replay et optimisations kernel intégrées.
- Pourquoi ça compte
- Les ingénieurs déployant DeepSeek-V4.1-Flash pour des workloads agentic ou l'inférence haute-throughput ont besoin de ces optimisations.
- Vigilance
- SWA bounded replay échange la précision pour la vitesse avec perte de qualité négligeable rapportée, mais cette approximation peut affecter les cas limites.
- agent
- agentic
- llm
- kernel
- cuda
Les patterns derrière cette actualité
- Energy-Efficient Inference
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Agentic SRE (Self-Healing Operations)
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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