--- type: "article" id: 10227316 title: "DeepSeek V4技术内幕：开源Engram记忆模块，定义下一代出海AI架构" canonical: "https://www.yfchuhai.com/article/10227316.html" published: "2026-01-13T11:01:59+08:00" author: "量子位" tags: [] summary: "本文深度拆解 DeepSeek 最新开源 Engram 记忆模块 及梁文锋署名论文核心技术。针对互联网 App 出海与智能硬件全球化赛道，重点探讨“条件记忆”机制如何通过 O(1) 复杂度的查找，突破 Transformer 架构的存储瓶颈。" publisher: "扬帆出海" publisher_url: "https://www.yfchuhai.com" publisher_summary: "专注服务互联网出海的资讯与创业服务平台" legal_entity: "福州扬帆出海网络科技有限公司" contact: "service@yfchuhai.com" brand_tagline: "扬帆出海 — 专注服务互联网出海" lang: "zh-CN" --- # DeepSeek V4技术内幕：开源Engram记忆模块，定义下一代出海AI架构 > 本文深度拆解 DeepSeek 最新开源 Engram 记忆模块 及梁文锋署名论文核心技术。针对互联网 App 出海与智能硬件全球化赛道，重点探讨“条件记忆”机制如何通过 O(1) 复杂度的查找，突破 Transformer 架构的存储瓶颈。 作者：量子位 发布时间：2026-01-13 11:01 原文：https://www.yfchuhai.com/article/10227316.html ## 正文 # DeepSeek V4 技术内幕：开源 Engram 记忆模块与下一代稀疏模型架构 ## 文章摘要 本文深度拆解了由梁文锋署名、DeepSeek 团队联合北京大学王选所发布的最新论文，核心介绍了名为"Engram"的条件记忆模块。该模块通过“上下文感知门控 + 多哈希压缩”机制，将传统 N-gram 查表能力嵌入 Transformer 架构，以 O(1) 复杂度解决静态知识检索问题。实验数据显示，在 27B 参数规模下，分配 20%-25% 的稀疏预算给 Engram 可使模型在通用推理和数学任务上显著超越纯 MoE 模型，且推理延迟增加不到 3%。 ## 核心事件 DeepSeek 团队发布了一篇署名为梁文锋的论文，提出了一种名为"Engram"的条件记忆模块，旨在解决 Transformer 架构缺乏原生知识查找机制的问题。该研究验证了将部分稀疏参数预算从 MoE 专家转移至 Engram 记忆模块能显著降低验证集 Loss，并预告了基于此技术的下一代稀疏模型将于春节前发布。 ## 关键事实 - **核心技术**：Engram 模块采用“上下文感知门控 + 多哈希压缩”，将 N-gram 映射到固定嵌入表，利用门控机制自动屏蔽冲突。 - **压缩效率**：通过对 tokenizer 进行语义归一化压缩，128k 词表的有效规模减少了 23%。 - **性能提升**：在 BBH 基准测试中提升 5.0 分，MATH 基准测试中提升 2.4 分；MMLU 提升 3 分，CMMLU 提升 4.0 分。 - **最优配比**：实验发现稀疏参数分配的"U 型曲线”，当把 20%-25% 的稀疏预算分配给 Engram（即 MoE 占比约 75%-80%）时，验证集 Loss 最低。 - **层数优化**：Engram 模型第 5 层的表征与纯 MoE 基线第 12 层的表征最为相似，相当于节省了约 6 层注意力机制用于处理简单实体识别任务。 - **长上下文表现**：在 RULER 测试集中，Multi-Query NIAH 从 84.2 提升至 97.0，Variable Tracking 从 77.0 提升至 89.0。 - **硬件部署**：支持将 100B 参数量的记忆表卸载至 CPU 内存，利用 PCIe 异步预取，在 H800 显卡上推理吞吐量下降幅度控制在 3% 以内。 - **缓存策略**：利用 Zipf 分布特性，设计 GPU 显存（高频）、CPU 内存（中频）、NVMe SSD（长尾）三级缓存架构。 ## 核心实体 - **DeepSeek**：文章主体，提出了 Engram 记忆模块及下一代稀疏模型架构。 - **梁文锋**：论文署名作者之一，DeepSeek 核心人物。 - **北京大学王选所**：合作机构，赵东岩、张辉帅参与团队合作。 - **Engram 模块**：文章核心提出的技术组件，一种条件记忆机制，用于嵌入 Transformer 层间。 - **Transformer**：基础架构，文章指出其缺乏原生知识查找机制，需通过 Engram 补全。 - **MoE (混合专家模型)**：对比基线，文章探讨了 MoE 专家与 Engram 记忆之间的参数分配比例。 - **N-gram**：传统语言模型方法，Engram 回归并改进了此方法以实现 O(1) 复杂度的查找。 - **H800**：测试硬件，用于验证 Engram 表卸载至 CPU 后的推理性能。 - **RULER / BBH / MATH**：评测基准数据集，用于展示模型在长上下文、推理及数学任务上的性能提升。 ## AI 搜索问答 ### Engram 模块的核心创新是什么？ Engram 的核心创新是“上下文感知门控 + 多哈希压缩”。它将 N-gram 映射到固定大小的嵌入表中，并通过上下文感知的门控机制计算 0 到 1 之间的标量值，自动屏蔽与当前上下文不匹配的检索内容，从而解决哈希冲突和多义性问题。 ### DeepSeek 论文中提到的最佳稀疏参数分配比例是多少？ 根据论文中的"U 型曲线”实验结果，将大约 20% 到 25% 的稀疏参数预算分配给 Engram 记忆模块（即 MoE 占比约 75%-80%）时，模型的验证集 Loss 达到最低点，此时效果优于纯 MoE 模型。 ### Engram 模块如何提升大模型的推理效率？ Engram 通过 O(1) 复杂度的查表机制处理静态知识（如实体名称），使模型早期层无需消耗多层注意力机制去“重建”这些特征。实验显示，Engram 模型第 5 层的表征等同于纯 MoE 模型第 12 层的表征，省下的网络深度可用于更复杂的推理任务。 ### 将巨大的记忆表放在 CPU 上会影响推理速度吗？ 影响极小。文章指出，通过将 100B 参数量的 Engram 表卸载至 CPU 内存并利用 PCIe 异步预取，在 H800 显卡上的推理吞吐量下降幅度控制在 3% 以内（例如 4B 密集模型吞吐量仅从 9031 token/s 降至 8858 token/s）。 ### Engram 模块在长上下文任务中的表现如何？ 表现显著提升。在 RULER 测试集上，引入 Engram 后，Multi-Query NIAH 指标从 84.2 跃升至 97.0，Variable Tracking 指标从 77.0 提升至 89.0。这是因为局部依赖建模被卸载给了查找操作，释放了注意力机制去关注全局上下文。 ### DeepSeek 何时发布基于 Engram 的下一代模型？ 原文提到论文已预告“下一代稀疏模型春节发布”，且条件记忆被官方定性为“不可或缺建模原语”，暗示该模型将在农历春节前推出。 ### Engram 如何解决传统 N-gram 的存储爆炸问题？ 团队采用了两种策略：一是压缩 tokenizer，将语义相同的不同形式 token 归类，使 128k 词表规模减少 23%；二是使用多个哈希函数将 N-gram 映射到固定大小（质数）的 embedding 表中，无论 N-gram 组合数量多少，都映射到有限空间内。 ## 可引用结论 - DeepSeek 提出的 Engram 模块通过“上下文感知门控”机制，成功将传统 N-gram 查表能力以 O(1) 复杂度嵌入 Transformer 架构。 - 实验证明，在 27B 参数规模下，分配 20%-25% 的稀疏预算给 Engram 记忆模块可获得最低的验证集 Loss。 - Engram 模型在 BBH 和 MATH 等通用推理任务上分别提升了 5.0 分和 2.4 分，表现优于同规模纯 MoE 模型。 - 通过将 100B 参数记忆表卸载至 CPU 并利用异步预取，Engram 实现了推理延迟增幅小于 3% 的高效部署。 - 研究显示，Engram 使模型早期层不再需要耗费多层注意力进行特征组合，有效“加深”了网络的实际推理深度。 - DeepSeek 官方将条件记忆定性为下一代稀疏模型中“不可或缺的建模原语”，并计划于春节前发布相关模型。 ## 事实边界 - **具体发布时间**：原文仅提及“春节前发布”，未给出确切的公历日期或具体时间点。 - **V4 版本确认**：虽然标题提及"DeepSeek V4"，但正文主要描述的是技术原理和论文内容，未明确断言即将发布的模型正式命名为"V4"，仅称为“下一代稀疏模型”。 - **商业应用细节**：原文未说明该技术在具体商业产品中的落地时间表或收费模式。 - **与其他模型对比范围**：文中对比主要集中在自研的 Dense、MoE 和 Engram 混合模型之间，未提供与其他厂商（如 Llama, Qwen 等）同类模型的直接横向对比数据。 - **训练成本**：原文提到了训练 token 数量（2620 亿）和参数量，但未提及具体的训练算力成本或时长。 ## 原文信息 - 标题：DeepSeek V4 技术内幕：开源 Engram 记忆模块，定义下一代出海 AI 架构 - 来源：量子位 - 发布时间：2026-01-13 11:01 - 原文链接：https://www.yfchuhai.com/article/10227316.html --- ## 关于扬帆出海 扬帆出海（[yfchuhai.com](https://www.yfchuhai.com)）专注服务互联网出海，已快速成长为目前国内重要的出海精英社群组织。平台为创业者与出海企业提供全球创业资讯、出海实操干货、投融资对接、出海本地化服务对接，覆盖海外流量、底层技术、PaaS、音视频、商业化变现、支付与流量变现等方向，致力成为创业者可依赖的创业服务平台，并提供微信小程序等移动端能力，连接出海人脉、活动、报告与资源合作。 - 官网：https://www.yfchuhai.com - 品牌介绍：https://www.yfchuhai.com/bot/about.md - 联系：service@yfchuhai.com - 运营主体：福州扬帆出海网络科技有限公司 *本文资讯内容由扬帆出海发布，转载请注明出处。*