 | https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM/pull/304 Mega MoE は現在も開発と最適化が進行中です。最新情報をお待ちください。また、最適化のアイデアも歓迎します！ 免責事項: このリリースは DeepGEMM の開発に関連するものであり、内部モデルのリリースとは一切関係ありません。 P4 + Mega MoE + 分散通信 + Blackwell 適応 + HyperConnection のトレーニングサポート"この組み合わせは、次のことを示しています: - DeepSeek は V3 よりも大きい MoE モデルの訓練/準備を行っている。
「Mega」という語は、DeepSeek V4 が非常に大規模なモデルであることを示唆している可能性が高いです。 [リンク] [コメント] |
DeepSeekがDeepGEMMリポジトリを更新——Mega MoEのテスト用
Reddit r/LocalLLaMA / 2026/4/16
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureSignals & Early TrendsModels & Research
要点
- DeepSeekは「Mega MoE」に関する追加のテストおよび開発支援としてDeepGEMMリポジトリを更新しました。同時に、これは社内の内部モデルのリリースではなく、DeepGEMMの開発にのみ関連するものであると明確にしています。
- 記事で言及されたP4、Mega MoE、分散コミュニケーション、Blackwellへの適応、HyperConnectionによる学習という組み合わせは、V3時代の規模よりもはるかに大きいMoEモデルを展開する準備を示唆しています。
- 記事では、この想定規模で効率的な推論を行うにはFP4量子化が必要になる可能性が高いと述べており、対処すべき大きな計算／メモリ負荷があることを示しています。
- ハードウェアレベルの最適化については、NVIDIA Blackwell向けに具体的に実装されていると説明されており、MoE（モデルルーティング）と次世代GPUの効率化に関する取り組みの結びつきがより強まっていることを示唆します。
