DeepSeek今日发布了DeepSeek-V4-Pro 1.6T 旗舰模型(1.86万亿参数）及DeepSeek-V4-Flash 284B 高效模型（2840亿）。由智源研究院牵头研发的众智FlagOS第一时间对两个“巨无霸”模型进行全量适配，已经完成 DeepSeek-V4-Flash在 8款以上 AI 芯片上的全量适配与推理部署，包括海光、沐曦、华为昇腾、摩尔线程（FP8）、昆仑芯、平头哥真武、天数、英伟达（FP8）等芯片。FlagOS 同时正在推进 DeepSeek-V4-Pro 模型在多个芯片的迁移适配，后续即将开源。

首先完成在八款芯片适配的DeepSeek-V4-Flash 是深度求索推出的 V4 系列两大模型之一，采用混合专家（MoE）架构，总参数量 284B，激活参数仅 13B，支持 100 万 token上下文长度。该模型在架构上引入了混合注意力机制（结合压缩稀疏注意力CSA与高度压缩注意力HCA，大幅提升长上下文效率）、流形约束超连接（mHC，增强跨层 信号传播稳定性）以及 Muon优化器（加速收敛、提升训练稳定性）。

预训练数据超过32Ttoken，后训练采用两阶段范式——先通过 SFT和GRPO强化学习独立培养领域专家，再通过在线策略蒸馏将多领域能力统一整合到单一模型中。在最大推理力度模式（Flash-Max）下，给予更大思考预算使其推理能力可接近Pro版本水平；受限于参数规模，在纯知识类任务和最复杂的Agent工作流上略逊于 Pro。 整体性能参考如下官方评测结果：

注：本测试结果仅用于对迁移前（Nvidia-Origin）和迁移后（-FlagOS）版本的互相对齐验证，并不代表 DeepSeek 模型的官方性能，DeepSeek 模型的官方性能以 DeepSeek 官方公布数据为准。

2. 极简部署：开箱即用，底层优化无感知

FlagOS 将核心算子库、编译器等技术组件前置内置到 DeepSeek-V4-Flash代码框架中，开发者加载模型时，底层优化代码自动生效，无需手动添加任何 FlagOS 初始化代码。同时，基于 FlagRelease 直接提供了多芯片版本的 DeepSeek-V4-Flash-FlagOS 模型版本，标准化 Docker 镜像 一键加速命令，解决了开发者最头疼的环境配置、效果对齐、性能优化等问题。

FlagOS 2.0 技术底座：从大模型到智能体时代的全栈升级

DeepSeek-V4-Flash的三重突破，依托的是 FlagOS 2.0 统一多芯片系统软件栈的全链路能力。从算子层、编译层、框架层到工具层，全链路为大模型跨芯适配提供技术支撑，将原本数周的适配周期缩短至数天，真正实现极速落地。

FlagOS：面向多种 AI 芯片的系统软件栈

1. 高性能算子库 FlagGems：核心算子深度适配，释放硬件算力

FlagGems 作为 FlagOS 核心的高性能通用大模型算子库，基于 Triton 语言实现，针对 DeepSeek-V4-Flash推理链路的核心算子进行了深度适配与优化，包括 MoE 专家调度、Attention 计算、RMSNorm 等关键计算模块，同时原生支持 NVIDIA、摩尔线程、沐曦、清微智能、天数等接近 20 家 AI 芯片。

2. 统一 AI 编译器 FlagTree：一次编写，多芯编译

FlagTree 是 FlagOS 面向多 AI 芯片后端的统一编译器，基于 Triton 深度定制，可将 DeepSeek-V4-Flash的核心算子编译为英伟达、摩尔线程等十多种不同 AI 芯片后端可识别的指令，彻底解决不同芯片编译器生态割裂的问题，大幅降低算子跨芯片适配的开发成本。

3. 模型跨芯迁移发布工具 FlagRelease：半自动实现模型跨芯迁移与版本发布

依托 FlagOS 全栈技术能力，FlagRelease 已完成 DeepSeek-V4-Flash在多种芯片上的模型迁移、精度对齐与版本发布，覆盖 HuggingFace、魔搭等开源社区平台。开发者可直接下载使用，无需自行迁移。截至本文发布，FlagRelease 已发布覆盖 10 家芯片厂商、12 款硬件、70 个开源模型实例的跨芯适配版本。

4. 统一多芯片接入插件 vLLM-plugin-FL：无缝兼容原生使用习惯

vLLM-plugin-FL是 FlagOS 为 vLLM 推理服务框架打造的专属插件，基于 FlagOS 统一多芯片后端开发，在完全不改变 vLLM 原生接口与用户使用习惯的前提下，实现多芯片推理部署。目前 vLLM-plugin-FL 已经支持了英伟达、摩尔线程、海光、沐曦、平头哥真武、天数智芯、昆仑芯、华为等多家芯片。

开源共建：FlagOS持续做开发者的“跨芯适配后盾”

当下，"异构算力协同、大模型普惠落地"已成为全球开源开发者社区的核心热点，打破硬件生态隔离、让大模型在不同算力平台高效低成本运行，是无数开发者的核心诉求。FlagOS 从诞生之初就将开源开放、众智共建刻入技术基因，始终以开发者为中心，通过全栈开源的统一系统软件栈，把复杂的"M×N"硬件适配问题降维为"M N"，做每一位开发者最可靠的跨芯适配后盾。

目前，FlagOS 已形成完整的开源技术体系，所有核心组件均已开源在 GitHub，同时开放了数十款最新的主流基础大模型、十多款 AI 芯片的适配方案与最佳实践，开发者可自由获取、深度定制：

四大核心技术库： FlagGems 通用大模型算子库、FlagTree 统一 AI 编译器、FlagScale 训练推理并行框架、FlagCX 统一通信库，覆盖算子开发、编译优化、并行计算、跨芯片通信全链路；三大开源工具平台： FlagRelease 大模型自动迁移发版平台、KernelGen 算子自动生成工具、FlagPerf 多芯片评测工具，提供从模型适配、性能评测到工程落地的一站式工具链； 全场景扩展生态： vLLM-plugin-FL、Megatron-LM-FL、TransformerEngine-FL 等框架增强组件，以及 FlagOS-Robo 具身智能工具包，覆盖大模型训练、推理、应用全场景。