ZenMux 推出 V4-Flash 模型：284B 总参数 / 13B 激活，支持 1M 上下文

AI 资讯账号 TestingCatalog 在 X 平台披露，模型聚合平台 ZenMux 已上线一款名为 V4-Flash 的新模型。该模型采用混合专家（MoE）架构，总参数量达 284B，每次推理激活约 13B 参数，上下文窗口为 1M token，规格上属于当前偏长上下文路线的轻量级 MoE 方案。

模型规格

根据 TestingCatalog 的帖子，V4-Flash 的关键参数如下：

• 总参数：284B
• 激活参数：约 13B
• 上下文窗口：1M token
• 架构：MoE

帖子同时指出，V4-Flash 相比前代的主要增益「来自后训练阶段」（post-training），暗示其在预训练架构层面变化有限，更多依赖后训练（如指令微调、对齐、蒸馏等）来提升效果。

平台与协议兼容

V4-Flash 并非独立 API 服务，而是挂在 ZenMux 平台下，与该平台上的其他前沿模型一同提供。ZenMux 同时提供对 OpenAI 与 Anthropic 协议的兼容支持，意味着开发者可以直接使用 Claude Code 等已适配 Anthropic 协议的客户端工具来调用 ZenMux 上的模型，对已有 Claude Code 工作流的用户而言切换成本较低。

信息局限

目前公开信息仅来自 TestingCatalog 的一条 X 贴文，未见 V4-Flash 的官方模型卡、研发机构、技术博客或基准测试数据。开发者关心的推理速度、显存占用、中文能力、多模态支持、价格等指标均未披露，模型的归属方与训练细节也尚不清晰。在缺乏一手官方资料的情况下，V4-Flash 的实际表现与定位仍有待进一步验证。

注：本文信息均整理自 TestingCatalog 的 X 平台帖子，尚未经官方渠道确认。