dealignai、LLM ランナー DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8 を公開──セーフティを剥ぎ取り 1M トークンとビジョンを保持
DeepSeek-V4.1-Flash の重みレベルで安全装置を外科的に除去しつつ、1M トークンコンテキストや推論・ビジョン機能を完全維持したネイティブ FP8 チェックポイント。
リリース: 2026-09-10 · 読了 4 分記事の要約
1. 核心（What）
- DeepSeek-V4.1-Flash の安全装置を重みレベルで永続的かつ外科的に除去したチェックポイントが Hugging Face に登場した。
- 倫理クラスターを除く 11k 項目での知識保持ターゲットは delta -1.1 pp 以内に収まっている。
- ビジョンタワー、Engram メモリ、Routed MoE エキスパートなどの能力クリティカルなコンポーネントはすべてバイト単位で同一に保持されている。
- sgl-project/sglang の dsv4.1 ブランチ（PR #38798）を利用したサーバー起動手順や Docker イメージが提供されている。
2. 影響（Why）
- ローカル検証における障壁の排除: 商用 API のような過剰なリファサスを排除しつつ、DeepSeek-V4.1 が持つ本来のビジョン・推論・ツール利用能力をそのまま引き出してローカル実験を行える点が最大のメリット。
- 国内インフラ環境へのインパクト: [国内 AI プラットフォーム受託開発企業] 規模の組織にとって、VPC 内で完結する 1M トークン級の非規制型推論パイプラインを検証するための有力な検証用アーティファクトとなる。
3. 根拠・詳細（How）
- SGLang サーバーによる実行要件: SGLang（sgl-project/sglang）の dsv4.1 ブランチを使用し、--tp-size 4 および --ep-size 4 の構成で --reasoning-parser deepseek-v41 と --tool-call-parser deepseekv41 を明示的に指定して起動する。
- メモリ最適化とハードウェア構成: 552B の重みサイズに対し、SGLANG_ENABLE_DSV41_ENGRAM_HOST_TABLE=1 を設定して 203 GB の Engram テーブルをホスト RAM に退避させることで、4×H200 等の NVLink 環境での動作を実現している。
4. 展望・課題（Next）
- 公式メインラインへの統合待ち: DeepseekV41 のモデル定義は main ブランチにマージされているが、registry.py へのエントリ追加などは今後のプルリクエストの統合を待つ必要がある。