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這代表 DeepSeek 的下一代旗艦?zāi)Ｐ鸵堰M(jìn)入工程開發(fā)階段。據(jù)先前報(bào)道稱，這款 DeepSeek V4 的新模型，計(jì)劃在 2 月中旬農(nóng)歷新年期間推出。

技術(shù)拆解

深入分析代碼差異，MODEL1 的技術(shù)輪廓逐漸清晰。與 V3.2 沿用 576 維配置不同，MODEL1 回歸到了 512 維標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)。

這一變化可能是為了更好匹配英偉達(dá)下一代 Blackwell GPU 架構(gòu)的算力對(duì)齊。代碼庫中確實(shí)出現(xiàn)了大量針對(duì) Blackwell 架構(gòu)的專門優(yōu)化，包括新增的 SM100 接口。

更引人注目的是 MODEL1 引入的 Token-level Sparse MLA 算子演進(jìn)。測試腳本中同時(shí)出現(xiàn)了稀疏解碼和密集解碼的測試文件，Sparse 算子使用 FP8 存儲(chǔ) KV Cache，但在計(jì)算矩陣乘法時(shí)使用 bfloat16 以保證精度。

這種混合精度設(shè)計(jì)表明，新模型將在極長上下文場景下通過稀疏化推理降低顯存壓力并提升速度。

Engram 機(jī)制可能是 MODEL1 最創(chuàng)新的部分。這一新模塊將事實(shí)性記憶從昂貴的連續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算中剝離，轉(zhuǎn)向確定性的高效查找。

Engram 與 MoE 形成了互補(bǔ)的稀疏性：MoE 實(shí)現(xiàn)條件計(jì)算，只激活少量專家網(wǎng)絡(luò)；Engram實(shí)現(xiàn)條件查找，只命中極少量記憶條目。

V4 前瞻

近一個(gè)月來，DeepSeek 密集的技術(shù)動(dòng)作為 V4 的發(fā)布鋪平了道路。

1 月 4 日，DeepSeek 在arXiv 上更新了 R1 論文，頁數(shù)從 22 頁大幅增加到 86 頁。新增了訓(xùn)練管線拆解、20 多個(gè)評(píng)測基準(zhǔn)的詳細(xì)數(shù)據(jù)以及長達(dá)數(shù)十頁的技術(shù)附錄。

論文新增了“失敗的嘗試”章節(jié)，坦承團(tuán)隊(duì)嘗試過 MCTS 和 PRM 兩條業(yè)界熱門路線但未能成功。

1 月中旬，DeepSeek 發(fā)布了題為《Conditional Memory via Scalable Lookup》的論文，正式介紹了 Engram 模塊。這篇由 DeepSeek 創(chuàng)始人梁文鋒署名的論文，提供了條件記憶的理論基礎(chǔ)和工程實(shí)現(xiàn)。

據(jù)報(bào)道稱，V4 將具備更強(qiáng)的寫代碼能力，內(nèi)部測試表明其 AI 編程性能有望超越 OpenAI GPT 和 Anthropic Claude。

V4 的目標(biāo)是處理更長、更復(fù)雜的編碼任務(wù)，這對(duì)從事復(fù)雜軟件項(xiàng)目的開發(fā)人員來說將是一個(gè)顯著優(yōu)勢(shì)。

DeepSeek V3.2 已在某些基準(zhǔn)測試中優(yōu)于 OpenAI GPT-5 和谷歌 Gemini 3.0 Pro，V4 有望實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的突破。

Engram 技術(shù)的引入可能從根本上改變大模型的工作方式。通過將靜態(tài)記憶與動(dòng)態(tài)計(jì)算分離，模型可以用極低算力調(diào)用海量“已知模式”，而把寶貴計(jì)算資源集中于真正需要推理的任務(wù)。

從工程角度看，Engram 的確定性尋址方式支持在運(yùn)行時(shí)從主機(jī)內(nèi)存預(yù)取，這對(duì)本地部署大模型具有重要價(jià)值。

參考資料：

https://36kr.com/p/3631908557374473

https://mp.weixin.qq.com/s/HwmgJH26lHUKk4oQdV_olg