DeepSeek V4 下週發布？新論文劇透全新智能推理框架 DualPath
隨著 DeepSeek V4 發布日期的臨近，一篇關於 DualPath 推理框架的論文引發熱議。該框架通過打破 PD 分離瓶頸，將 Agent 推理吞吐量提升了 2 倍，預示著 24/7 AI 員工時代的到來。
DeepSeek 團隊再次展現了其「系統級」進化的野心。就在全球開發者瘋狂搜索 DeepSeek V4 release date 的當下，一篇由 DeepSeek 系統組與北大、清華聯合發表的論文《DualPath》悄然上線 ArXiv。這不僅僅是一次學術發布，更是 DeepSeek V4 核心推理架構的提前「劇透」。
DualPath 框架的核心目標直指 AI 智能體（Agent）落地最痛苦的痛點：長文本推理下的 I/O 瓶頸。
打破 PD 分離：利用「閒置頻寬」的藝術
在傳統的預填充-解碼分離（PD-disaggregated）架構中，所有的 KV-Cache 加載任務都擠在預填充引擎的存儲網卡上，導致頻寬瞬間飽和。而與此同時，解碼引擎的網卡卻處於閒置狀態。
DualPath 通過引入「存儲至解碼」（Storage-to-Decode）的第二條路徑，實現了集群存儲頻寬的全局池化。在 660B 規模模型的實測中：
- 離線推理吞吐量 提升了 1.87 倍。
- 在线服務吞吐量 平均提升 1.96 倍。
- 首字延遲（TTFT） 得到了顯著優化，讓 Agent 的響應幾乎達到了人類直覺水平。
24/7 AI 員工的最後一塊拼圖
為什麼要費盡心思優化 KV-Cache 的「搬運」速度？答案在於 24/7 運行的數字員工 場景。
未來的 AI 智能體不再是「一問一答」的聊天框，而是像 OpenClaw 所展示的那样，能夠全天候自主執行任務、閱讀數千封郵件、並管理複雜的決策鏈。這類場景下，KV-Cache 的命中率通常高達 95% 以上。DualPath 框架通過加速「舊記憶」的搬運，讓超長上下文的 Agent 運行成本更低、速度更快。
這意味著，當我們將 DeepSeek V4 部署在像 OpenClaw 這樣的本地化 Agent 框架中時，你的 AI 員工將擁有幾乎無限的瞬時記憶，且不會因為處理任務過重而陷入「思考卡頓」。
DeepSeek V4 發布日期猜測
儘管官方尚未給出最終日期，但 DualPath 論文的一作吳永彤目前正效力於 DeepSeek 系統組。結合近期 CNBC 關於 DeepSeek 發布新模型對市場衝擊的預警，業界普遍猜測 DeepSeek V4 極有可能在下週正式亮相。
這套 DualPath 架構或許就是 V4 能夠在保持極致性價比的同時，實現 Agent 性能超越 GPT-5 的關鍵武器。
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編輯：UIO
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