DeepSeek V4 完整规格泄露：万亿参数、Engram记忆、原生多模态
2026 年 3 月，一份来自 DeepSeek 内部的技术规格文档在社区中引发了轩然大波。文档详细描述了 DeepSeek V4 的完整架构设计——从万亿参数的 MoE 体系到革命性的 Engram 记忆系统，再到原生多模态能力。本文将对这些泄露信息进行全面解析。
万亿参数 MoE：规模与效率的平衡
参数规模跃升
DeepSeek V4 的总参数量达到了惊人的 1 万亿（1T），但得益于 MoE（Mixture of Experts，混合专家）架构的设计，每次推理仅需激活约 600 亿参数。这意味着用户在享受万亿级模型智能的同时，推理成本仅相当于一个中等规模模型。
参数规模对比：
| 模型 | 总参数量 | 激活参数量 | 架构 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3 | 671B | 37B | MoE |
| DeepSeek V4 | 1T | ~60B | 进阶 MoE |
| GPT-5.4 | 未公开 | 未公开 | 闭源 |
| Claude 4.6 | 未公开 | 未公开 | 闭源 |
专家路由优化
V4 在 MoE 路由机制上进行了深度优化：
- 动态专家选择：根据输入难度自动调整激活专家数量
- 负载均衡策略：避免热门专家过载，冷门专家闲置
- 跨节点通信优化：大幅减少分布式训练和推理时的通信开销
Engram 记忆系统：突破上下文限制
什么是 Engram Memory？
Engram 是 DeepSeek V4 最具颠覆性的创新。传统 Transformer 模型的上下文窗口是固定的——无论是 128K 还是 1M tokens，总有上限。Engram 记忆系统则从根本上改变了这一范式。
核心设计理念：
传统模型：
输入文本 → 固定长度上下文窗口 → 超出部分被截断 → 信息丢失
Engram 系统：
输入文本 → 编码为记忆印记 → 存入外部记忆池 → 按需检索
结果：理论上无限上下文，历史信息永不丢失
记忆分层机制
Engram 采用三层记忆架构：
- 工作记忆（Working Memory）：当前对话的即时上下文，容量 256K tokens
- 短期记忆（Short-term Memory）：近期交互的压缩表征，容量 10M tokens
- 长期记忆（Long-term Memory）：持久化的知识记忆，容量理论无上限
实际应用场景：
- 超长文档处理：一次性导入一整部法律文件集，随时精确检索任何条款
- 多轮项目协作：跨越数天甚至数周的开发项目，模型始终记得之前的讨论
- 个人知识库：每位用户拥有专属记忆空间，模型越用越懂你
DeepSeek 稀疏注意力（DSA）
DSA 的技术原理
DeepSeek Sparse Attention（DSA）是 V4 在注意力机制上的核心创新。传统的全注意力计算复杂度为 O(n²)，而 DSA 将其降低到接近 O(n log n)。
DSA 的关键技术：
- 分块稀疏模式：将长序列分割为块，仅计算相关块之间的注意力
- 动态掩码生成：根据内容语义自动判断哪些位置需要关注
- 多尺度注意力：近距离精细关注，远距离粗粒度关注
性能提升
DSA 带来的直接收益：
| 指标 | 全注意力 | DSA | 提升 |
|---|---|---|---|
| 128K 推理延迟 | 基准 | -40% | 显著 |
| 1M 推理延迟 | 极慢 | 可接受 | 质变 |
| 显存占用 | 高 | -60% | 大幅 |
| 长文本准确率 | 基准 | +5% | 改善 |
System 2 推理：慢思考的力量
从 System 1 到 System 2
受诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼的双系统理论启发，DeepSeek V4 引入了 System 2 推理模式。
双系统对比：
- System 1（快思考）：直觉式、自动化的快速响应，适合简单任务
- System 2（慢思考）：审慎式、分析性的深度推理，适合复杂问题
实现机制
V4 的 System 2 推理并非简单的 Chain-of-Thought：
System 2 推理流程：
1. 问题分析 → 判断复杂度，决定是否启用深度推理
2. 假设生成 → 提出多个可能的解题路径
3. 自我验证 → 对每条路径进行逻辑检验
4. 反思纠错 → 发现错误后回溯修正
5. 综合输出 → 整合最佳路径给出答案
基准测试预期：
- SWE-bench：目标 80%+（GPT-5.4 为 77.2%，Claude 4.6 为 72.1%）
- MATH-500：目标 95%+
- GPQA-Diamond：目标 75%+
原生多模态能力
统一架构
不同于后期拼接的多模态方案，DeepSeek V4 从架构层面原生支持多模态：
- 文本理解与生成：延续 V3 的强大语言能力
- 图像理解：原生视觉编码器，无需外挂模块
- 图像生成：集成扩散模型，文字到图片一步完成
- 音频处理：语音识别与合成能力
- 视频理解：支持视频内容分析和摘要
多模态融合优势
原生多模态意味着不同模态之间的信息可以深度融合：
- 跨模态推理：看到图片中的数学公式并求解
- 图文交互：根据文字描述精确编辑图片
- 视频问答：理解视频内容并回答问题
定价对比：性价比碾压竞品
DeepSeek V4 延续了 DeepSeek 一贯的"价格屠夫"策略，定价远低于竞品：
2026 年前沿模型定价对比
| 模型 | 输入价格（/1M tokens） | 输出价格（/1M tokens） | 相对 V4 倍数 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 | $0.30 | $0.90 | 1x |
| GPT-5.4 | $2.50 | $15.00 | 8-17x |
| Claude 4.6 | $5.00 | $25.00 | 17-28x |
| Gemini 3.1 Pro | $2.00 | $12.00 | 7-13x |
关键结论：
- 相比 GPT-5.4，DeepSeek V4 便宜 8-17 倍
- 相比 Claude 4.6，DeepSeek V4 便宜 17-28 倍
- 相比 Gemini 3.1 Pro，DeepSeek V4 便宜 7-13 倍
- 加上缓存命中优惠，实际使用成本可再降低 50-80%
Apache 2.0 开源承诺
开源策略
DeepSeek V4 将继续坚持 Apache 2.0 开源协议，这意味着：
- 完全免费商用：企业可以直接将 V4 集成到产品中
- 自由修改分发：研究者可以在 V4 基础上进行二次开发
- 无附加限制：没有使用场景限制或额外的许可要求
开源内容
预计开源的内容包括：
- 模型权重：完整的 1T 参数模型和多个蒸馏版本
- 训练代码：包括 MoE 路由、Engram 记忆等核心模块
- 推理框架：优化的推理引擎，支持多种硬件平台
- 技术报告：详细的架构设计和训练细节
2026 年 3 月发布计划
发布时间线
根据多方信息源交叉验证，DeepSeek V4 的发布计划如下：
- 2026 年 3 月中旬：API 首发上线，开放开发者接入
- 2026 年 3 月下旬：开源模型权重发布
- 2026 年 4 月：发布技术报告及蒸馏版本
如何第一时间体验
- 注册 DeepSeek 平台：platform.deepseek.com 提前注册获取 API Key
- 关注 GitHub：Star DeepSeek-AI 组织，第一时间获取开源通知
- 加入社区：关注 DeepSeek 官方社交媒体和技术社区
总结
DeepSeek V4 的完整规格展示了一个令人震撼的技术蓝图：
- 万亿参数 MoE：规模与效率兼得
- Engram 记忆系统：突破上下文限制的革命性创新
- DSA 稀疏注意力：长文本处理性能质变
- System 2 推理：深度思考能力大幅提升
- 原生多模态：文本、图像、音频、视频统一处理
- 极致性价比：价格仅为竞品的 1/10 到 1/80
- Apache 2.0 开源：完全开放，推动 AI 民主化
如果这些泄露信息属实，DeepSeek V4 将不仅是一次模型升级，更是开源 AI 领域的一次里程碑式飞跃。
信息来源
本文信息综合自：
- DeepSeek 内部技术规格文档泄露
- GitHub FlashMLA 仓库代码分析
- TechNode、The Information 等科技媒体报道
- 技术社区讨论与分析
最后更新: 2026年3月11日