DeepSeek V4：MODEL1、Engram 與 Sparse FP8 有哪些新亮點？

第一部分：DeepSeek V4 有哪些亮點？

DeepSeek V4 目標是真正解鎖長上下文 AI，擁有 100 萬 token 視窗、階層式 MODEL1 KV 快取用於主機記憶體卸載、稀疏 FP8 解碼加速推論、Engram 長期記憶層，以及 mHC 殘差加速訓練與提升穩定性。這些改變針對效能、規模與成本降低。

• 1.100 萬 token 上下文視窗 - V4 將上下文從數萬推到約百萬 token，能分析完整程式碼庫或巨型文件。
• 2.MODEL1 階層式 KV 快取 - 將熱門 KV 放在 GPU、中頻 KV 放在 RAM、歷史 KV 放在磁碟，大幅降低 GPU 記憶體需求並延長上下文。
• 3.稀疏 FP8 解碼（混合精度） - 選擇性精度，對關鍵 token 用 FP16，其餘用 FP8，大幅加速推論，品質損失極小。
• 4.Engram 記憶模組 - 向量支援的長期記憶，將短期上下文與持久記憶（偏好、設計決策、專案歷史）分開，實現個人化、多輪代理。
• 5.mHC 優化殘差連接 - 每層可學習殘差縮放，加速收斂、訓練更平穩，並帶來品質小幅提升。
• 6.原生多模態支援與硬體優化 - V4 從設計就考慮多模態輸入，並針對多種推論硬體調校。
• 7.生態與策略脈絡 - 這次發布被視為 AI 競賽的一部分，引發治理、安全與國際合作的討論。

第二部分：DeepSeek V4 的新架構能做到什麼？

DeepSeek V4 的架構重新思考推論與記憶：MODEL1 透過卸載 KV 狀態到 RAM 與磁碟減輕 GPU 記憶體壓力，稀疏 FP8 對非關鍵 token 使用低精度加速解碼，Engram 提供可檢索的長期記憶，mHC 殘差加速訓練並穩定學習。這些結合讓長上下文、有狀態代理在規模化時更經濟實惠。

MODEL1 架構 - 階層式 KV 快取與其重要性

問題： 傳統 KV 快取隨 token 歷史線性增長，長對話推論時很快耗盡 GPU VRAM。

MODEL1 解決方案： 熱門 KV 放在 GPU VRAM、中頻 KV 放在 CPU RAM、歷史 KV 放在磁碟。這種卸載能大幅降低 GPU 記憶體需求、突破先前上下文硬限，並比全放 GPU 更省成本。實際應用包含完整程式庫檢視、巨型文件分析，以及連貫的多輪助理。

稀疏 FP8 解碼 - 混合精度智慧

洞察： 只有部分 token 對下一個 token 計算有強烈影響。透過快速評分 token 重要性，對關鍵 token 用高精度，其餘用 FP8。

成果： FP8 覆蓋率大幅提升，推論吞吐量幾乎翻倍，品質損失極小，是高量服務的重大成本槓桿。

Engram 記憶模組 - 超越上下文視窗

上下文 vs 記憶： V4 將短期工作記憶與精選長期記憶分開，長期記憶儲存在向量資料庫。

幫助： 不需重複處理完整歷史，系統提取並儲存重要事實，僅檢索相關內容，讓代理能記住偏好、專案決策與先前解決方案，實現持久化個人助理。

mHC 優化殘差 - 更聰明的訓練動態

改變： 殘差連接每層加入可學習縮放因子，讓網路能強調或降低某些層貢獻。

好處： 訓練更快、收斂更平穩，並帶來可測量的品質提升，同時降低運算成本。

第三部分：DeepSeek V4 何時推出？

早期訊號與報導顯示 DeepSeek 計畫在 2026 年 3 月第一週宣布 V4，多個媒體與社群討論指向與元宵節（3 月 3 日）同週的發布窗口。在官方聲明前仍有不確定性，但觀察者預期該週內將有公告或分階段推出。

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• 步驟 4.點擊生成，預覽結果，再儲存或使用內建增強工具進行最後拋光。

  

第五部分：關於 DeepSeek V4 的常見問題解答

結語

DeepSeek V4 看起來是關鍵工程發布，優先考慮實用規模：超長上下文、更低成本推論，以及持久記憶，讓代理更像團隊成員而非短暫工具。雖然最終驗證需等待官方發布與獨立基準測試，但架構想法——MODEL1 階層、稀疏 FP8 解碼、Engram 記憶與 mHC 殘差——都是讓長上下文、個人化 AI 變得實用且經濟的具體槓桿。持續關注官方公告窗口，若想今天就體驗多模態創意工作流程，可先用 HitPaw VikPea 等工具測試。