待验证60% 置信基准精确时间

DeepSeek在多头潜在注意力（MLA）和FP8混合精度训练方向上的创新将KV Cache内存占用压缩至标准多头注意力的5%-13%

2

来源数

60%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/24

首次发现

来源

中国AI实验室集体爆发：千问、DeepSeek、Kimi重塑前沿模型格局

相关事实

待验证DeepSeek-V2提出MLA（Multi-head Latent Attention），通过低秩压缩将KV Cache压缩至MHA的5%左右79% 相似已验证DeepSeek V4采用自研的分层压缩注意力策略，设计了CSA（压缩吸收注意力）和HCA（重度压缩注意力）两种注意力模式交替使用77% 相似

引用此条事实

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API

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MCP

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