DeepSeek V4 个人技术前瞻

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前言

最近看到有不少佬友在讨论DeepSeek，有佬说目前DeepSeek已经完全掉队、无法与主流梯队竞争的，也有对v4望眼欲穿的，忍不住写了一些个人理解，不过考虑到笔者才疏学浅，所以抛砖引玉一下，希望能引发更多讨论，也衷心希望DeepSeek-V4能带给我们更多惊喜。
本文同步自DeepSeek-V4 前瞻，转载请声明原创。

自2025年春节DeepSeek-R1的论文爆火以后，Deepseek不仅为这个世界贡献了RL路线的推理模型技术方案，更是以其低廉的模型训练成本，震惊了当下的大模型业界。而今距离石破天惊已然过了一个春秋，回顾这一年里，不仅各家厂商如雨后春笋般推出了众多优秀模型，更有ClaudeCode引领的Agentic Task应用范式迭代。闭源模型有御三家激烈竞争，GPT-5 Pro、Claude Opus 4.6和Gemini 3.1 Pro各自留下了浓墨重彩，国内的Kimi-2.5/GLM-5/MiniMax-2.5也不遑多让，Qwen 3.5更是可谓挑起了开源模型的大梁。而在此风云下，DeepSeek V3.2系列固然让人看到不少亮点，但是也对V4抱有更多期待。那么本文就以近期DeepSeek-AI的多篇研究工作入手，对即将到来的新一代基模进行预测，笔者才学有限，如有谬误之处还请不吝指出。

为了不至于让本文显得是对论文的堆砌总结，不按照论文发表时间进行而是从架构、训练、推理部署乃至应用特化等角度进行分析。如果说最让笔者报以期待的，当仁不让的就是Engram这篇论文中提到的条件记忆模块，这篇由梁文峰署名的工作提出了一种新的大模型稀疏性维度。众所周知Transformer架构自诞生以来就受限于其缺乏原生的知识检索原语，对于海量的事实性信息LLM被迫依赖FFN模块的静态模式重构，在浅层网络中消耗了极其宝贵的有效深度，挤占了整体模型的推理算力容量。而去年一年大行其道的MoE系统确实能够扩展容量并减少推理压力，但是这种条件激活是有代价的。