百萬上下文之後，拼什麼？
高併發的百萬上下文，拼的根本不是大模型懂不懂人類，拼的是你懂不懂硬件的物理極限在哪。
文檔裡三種調度策略都列出來了，沒有藏著掖著，全是取捨。
DeepSeek V4系列模型轉向系統層效率與機房調度能力的競爭
DeepSeek V4系列模型不再單純比拼參數規模和跑分，而是轉向系統層效率與機房調度能力的競爭。通過13B激活參數的Flash版本超越上一代37B模型、同策略蒸餾（…
DeepSeek-V4的工程亮點：Quick Instruction
另一個工程亮點是Quick Instruction：把是否觸發搜索、意圖識別、標題生成這類輔助任務用特殊token直接拼到輸入末尾，複用已有KV cache、並行執行。
百萬上下文成為AI競賽關鍵
綜合近期產業分析與技術報告，DeepSeek V4不僅在長上下文、後訓練機制與模型穩定性上提出新範式，也反映出全球AI競爭正從單純比拼Benchmark，轉向底層效率與系統架構的競爭。
百萬token上下文的現實挑戰
號稱支持100萬上下文的大模型，實際能穩定調用的可能連一半都不到。2026年4月，DeepSeek、Anthropic、阿里等廠商密集推出百萬級上下文模型，掀起新一輪“軍備競賽”。
上下文管理策略
子Agent有自己獨立的上下文窗口，做完之後只把最終結果返回給主Session。中間產生的大量工具調用和文件讀取不會汙染主上下文。五種上下文管理策略對比。