¿Lanzamiento de DeepSeek V4 la próxima semana? Un nuevo artículo revela DualPath, el revolucionario framework de inferencia
A medida que se acerca la fecha de lanzamiento de DeepSeek V4, un artículo sobre el framework de inferencia DualPath genera gran expectación. Al romper el cuello de botella de la separación PD, duplica el rendimiento de los agentes de IA, anunciando la era de los empleados de IA 24/7.
El equipo de DeepSeek demuestra una vez más su ambición de evolución a nivel de sistema. Mientras los desarrolladores de todo el mundo buscan frenéticamente la DeepSeek V4 release date, un artículo titulado "DualPath", publicado conjuntamente por el grupo de sistemas de DeepSeek, la Universidad de Pekín y la Universidad de Tsinghua, ha aparecido discretamente en ArXiv. No se trata solo de una publicación académica, sino de un adelanto de la arquitectura de inferencia central de DeepSeek V4.
El objetivo principal del framework DualPath es resolver el punto más crítico en la implementación de agentes de IA: el cuello de botella de E/S en la inferencia de textos largos.
Rompiendo la separación PD: el arte de usar el "ancho de banda inactivo"
En las arquitecturas tradicionales de separación entre pre-rellenado y decodificación (PD-disaggregated), todas las tareas de carga del KV-Cache se agolpan en la tarjeta de red de almacenamiento del motor de pre-rellenado, saturando instantáneamente el ancho de banda. Mientras tanto, la tarjeta de red del motor de decodificación permanece inactiva.
DualPath introduce una segunda ruta llamada "Storage-to-Decode", logrando una unificación global del ancho de banda de almacenamiento del clúster. En pruebas reales con un modelo de escala 660B:
- El rendimiento de inferencia fuera de línea aumentó 1.87 veces.
- El rendimiento del servicio en línea aumentó en promedio 1.96 veces.
- La latencia del primer token (TTFT) se optimizó significativamente, permitiendo que la respuesta del agente alcance casi el nivel de la intuición humana.
La última pieza del rompecabezas para los empleados de IA 24/7
¿Por qué dedicar tanto esfuerzo a optimizar la velocidad de transferencia del KV-Cache? La respuesta reside en el escenario de los empleados digitales que funcionan 24/7.
Los futuros agentes de IA ya no serán simples cuadros de chat de "pregunta y respuesta", sino que, como muestra OpenClaw, serán capaces de ejecutar tareas de forma autónoma durante todo el día, leer miles de correos electrónicos y gestionar cadenas de decisiones complejas. En estos escenarios, la tasa de acierto del KV-Cache suele ser superior al 95%. El framework DualPath acelera la transferencia de los "recuerdos antiguos", haciendo que el funcionamiento de los agentes con contextos ultra largos sea más económico y rápido.
Esto significa que cuando despleguemos DeepSeek V4 en un framework de agentes local como OpenClaw, su empleado de IA tendrá una memoria instantánea casi infinita y no sufrirá "bloqueos de pensamiento" al procesar tareas pesadas.
Especulaciones sobre la fecha de lanzamiento de DeepSeek V4
Aunque no hay una fecha oficial, el primer autor del artículo de DualPath, Yongtong Wu, trabaja actualmente en el equipo de sistemas de DeepSeek. Junto con las recientes advertencias de CNBC sobre el impacto de los nuevos modelos de DeepSeek en el mercado, la industria especula que es muy probable que DeepSeek V4 haga su debut oficial la próxima semana.
Esta arquitectura DualPath podría ser el arma secreta que permita a V4 superar el rendimiento de agente de GPT-5 manteniendo una relación coste-beneficio extrema.
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Edición: UIO
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