# DeepSeek 模型现已登陆 Amazon SageMaker JumpStart

> AWS 将三款开放权重 DeepSeek 语言模型加入 SageMaker，为开发者提供长上下文和低成本选项。

Oossa · 2026-11-12 · https://oossa.com/zh/deepseek-models-now-on-amazon-sagemaker-jumpstart

Amazon Web Services 宣布，三款 DeepSeek 语言模型现已上线 SageMaker JumpStart。这些模型——DeepSeek‑V4‑Pro、DeepSeek‑V4‑Flash 和 DeepSeek‑V4.1‑Flash——均为开放权重模型，代码和权重依据 MIT 许可证免费提供。客户只需在控制台中点击几下，或使用 SageMaker Python SDK，即可将它们添加到自己的 AWS 账户中。该公告于 November 12, 2026 发布。

DeepSeek‑V4‑Pro 是三款模型中规模最大的一款。它采用混合专家（MoE）架构，拥有 1.6 trillion 个参数，但每个 token 仅激活其中的 49 billion 个。它还支持 1 million‑token 上下文窗口，因此能够读取和推理超长文档。该模型适用于多步骤问题求解、生成详细报告，以及任何需要最大语言处理能力的应用。

DeepSeek‑V4‑Flash 是规模更小、成本更低的替代方案。它总计拥有 284 billion 个参数，每个 token 激活 13 billion 个，在保留同样 1 million‑token 上下文窗口的同时，大幅减少了计算需求。AWS 将其定位为适用于对延迟敏感、且注重成本的生产服务，例如聊天机器人或实时摘要。

最新推出的 DeepSeek‑V4.1‑Flash 增加了多模态支持，并采用新颖的因果编码器—解码器设计。其骨干网络拥有 552 billion 个参数，但在初始预填充阶段仅使用 8 billion 个，在生成文本时则使用 16 billion 个。它最多可输出 384 k 个 token，并采用 Compressed Sparse Attention 2（CSA2）和 FP4 KV 缓存，将内存用量压缩至 V4‑Flash 的约四分之一。这些技术旨在服务于结合文本和视觉的智能体工作负载，例如能够读取屏幕截图的代码助手。

## 为何现在推出这些模型？

AWS 扩充基础模型目录，为开发者提供更多选择，让他们能在原始性能与效率之间灵活取舍。通过同时提供旗舰级模型 V4‑Pro 和两款注重成本的型号 V4‑Flash、V4.1‑Flash，客户无需离开 AWS 生态系统，就能根据预算和延迟要求选择合适的平衡方案。开放权重许可证也让规模较小的团队能够微调模型，或将其集成到专有工作流中。

## 事实

- DeepSeek‑V4‑Pro 拥有 1.6 trillion 个参数，每个 token 激活 49 billion 个。
- DeepSeek‑V4‑Flash 拥有 284 billion 个参数，每个 token 激活 13 billion 个。
- DeepSeek‑V4.1‑Flash 的骨干网络拥有 552 billion 个参数；预填充阶段激活 8 billion 个，解码阶段激活 16 billion 个。
- 三款模型均支持 1 million‑token 上下文窗口；V4.1‑Flash 最多可输出 384 k 个 token。
- 这些模型依据 MIT 许可证发布，并自 2026‑11‑12 起通过 SageMaker JumpStart 提供。

## 为什么重要

开发者现在可以在 AWS 上运行大型语言模型，无需自行搭建基础设施，并可根据成本或速度需求选择合适的版本。开放权重许可证也意味着规模较小的企业可以针对特定应用定制模型，不过部署仍需使用 AWS credits 或付费账户。

## 来源与参考

1. [DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek-V4-Flash, and DeepSeek-V4.1-Flash models now available on Amazon SageMaker JumpStart](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/01/deepseek-v4-pro-v4-flash-v4.1-flash-on-sagemaker-jumpstart/) – AWS, 2026-11-11

最后更新: 2026-11-12