DeepSeek
同一模型换三家托管后结果大不同 — 稳定性成为企业采购新门槛
一名开发者用同一提示测试三家 DeepSeek V4.1-Flash 托管服务，成功率从 3/9 到 7/9 不等；仅增加两枚无意义标记也能改变结果。个案不足以定论，却暴露企业部署大模型时，模型之外的基础设施同样决定可靠性。
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DeepSeek 把模型切成两半跑：Mac 加 NVIDIA 协同，开源 AI 落地战升级
DeepSeek-V4.1-Flash 在社区被切成两半部署：前层跑 Apple M5 Ultra，后层跑两张 RTX PRO 6000。关键数字是 prompt state 仅 0.9 KB/token。我们认为这意味着 AI 竞争正从堆参数转向比部署成本。