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华为今年全联接大会，最重磅的首先是一组芯片时间表。昇腾960DT研发进度比原计划提前三个季度，单芯片算力实现倍增，960DT支持2 PFLOPS FP8、4 PFLOPS FP4，HBM容量最高288GB、带宽9.6TB/s。
DeepSeek V4.1 Flash技术报告揭秘其通过CED架构对半削减prefill计算、CSA2同时吃满条目/序列/层三个压缩维度、FP4量化main KV缓存及SWA Bounded Replay部署优化等手段，将全局KV缓存压至V4-Flash的1/4、持久化KV压至约1/8，以552B参数实现超越1.6T参数V4 Pro的性能。
LightX2V团队面向Wan2.2-A14B推出LightWan2.2-A14B，以步数蒸馏、NVFP4量化感知训练和动态稀疏注意力压缩计算量，再用高效算子、细粒度卸载和多卡通信优化打通整条推理链路。
有人总结，运行 Kimi K3 其实很容易，只需要 1.5TB GPU 内存、大约 8 张 H100，以及一座小型变电站。一名开发者拿出一台 128GB 统一内存的 M5 Max，直接加载 Kimi K3 发布在 Hugging Face 上的官方 MXFP4 权重。
众所周知，大模型训练成本极高。
DeepSeekV4的技术报告里有mHC，有CSA，有HCA，有Muon，有FP4……唯独没有Engram。Engram在今年1月由DeepSeek和北大联合开源，主要研究大模型的记忆与效率问题。
就在刚刚，DeepSeek 的 GitHub 开始了频繁更新，上线开源了一个新的代码库 Tile Kernels，同时并对 DeepEP 代码库进行了更新，上线了 DeepEP V2。距离上次 DeepSeek 悄悄更新 Mega MoE、FP4 Indexer 还不到一周。
当强化学习后训练的大规模 rollout 已经被证明能够提升图像生成模型的偏好对齐能力，推理负担就成了制约训练速度的核心瓶颈。来自 NVIDIA、港大和 MIT 的团队提出的 Sol-RL，通过「FP4 先探索、BF16 再训练」的后训练框架，将达到等效 reward 水平的收敛速度最高提升到 4.64x，在训练速度与对齐效果之间给出了一条更具工程可行性的解法。
英伟达在开源模型上玩的很激进： “最高效的开放模型家族”Nemotron 3，混合Mamba-Transformer MoE架构、NVFP4低精度训练全用上。而且开放得很彻底：
英伟达面向个人的AI超算DGX Spark已上市！128GB统一内存（常规系统内存+GPU显存），加上允许将两台DGX Spark连起来，直接可以跑起来405B的大模型（FP4精度），而这已经逼近目前开源的最大模型！如此恐怖的实力却格外安静优雅，大小与Mac mini相仿，3999美元带回家！