DeepSeek V4 深度解析：Engram 长期记忆 + 1M 上下文 + 万亿参数 mHC（慢养茶馆）
DeepSeek V4 深度解析：Engram 长期记忆 + 1M 上下文 + 万亿参数 mHC（慢养茶馆）
来源类型： 行业产品深度
日期： 2026
标签： #DeepSeekV4 #Engram长期记忆 #1M上下文 #万亿参数 #mHC
核心发布
"2026 年 4 月 10 日，DeepSeek 创始人梁文锋放出一颗'深水炸弹'——新一代旗舰模型 DeepSeek V4 将于 4 月下旬正式发布（内部会议透露）。"
"距离上一次 R1 震惊世界已过去超过一年，这次它带着万亿参数、百万上下文、颠覆性长期记忆和全新多模态架构卷土重来。"
双模式产品
"4 月 8 日，DeepSeek 低调上线了快速模式和专家模式两种产品形态。业内分析认为，这不只是界面更新，而是在为 V4 正式发布做用户习惯铺垫。"
| 对比 | ⚡ 快速模式 | 💎 专家模式 |
|---|---|---|
| 核心定位 | 即时响应、轻量日常 | 深度推理、复杂任务 |
| 适用场景 | 日常对话、简单写作 | 科研、代码、数理逻辑 |
| 多模态 | ✅ 支持 | 暂不支持 |
| 知识截止 | 2026.04 | 2025.05 |
| 费用 | 免费 | 免费 |
3 大技术杀手锏
❶ 长期记忆（LTM）
"DeepSeek V4 自研了 Engram（记忆印迹）条件记忆机制，联合北大团队发表论文，核心逻辑是：把静态知识存储和动态推理彻底解耦。"
"可永久保存对话历史与知识库信息，支持超长对话连贯、复杂业务流程理解、跨会话持续学习，直接为 AI Agent 商业化扫清记忆障碍。"
❷ 编程能力
"HumanEval >87.6%；SWE-Bench Verified 83.7%；Design2Code 92%；支持编程语言 338 种。"
"一次性理解数十万行跨文件代码库，自动完成项目重构、漏洞检测、测试用例生成。"
❸ 原生多模态
"DeepSeek V4 采用原生多模态统一架构，文本、图像、视频在底层就做了端到端语义融合。基于 DeepSeek-OCR 技术。"
"老版本是'AI 学会了看图'，V4 是'AI 从一开始就是多模态生物'。"
mHC + MoE 架构
mHC
"由梁文锋团队自研，解决的是万亿参数模型训练不稳定的问题。mHC 通过数学上的流形约束，让训练过程更稳定、更可控，同时绕开 CUDA 路线，实现算法与华为最新芯片的联合优化。"
MoE
"V4 满血版约 1 万亿参数，但不是每次对话都全部激活——MoE 架构只激活约 320 亿参数来处理当前任务。"
V3 vs V4 对比
| 能力 | V3 | V4 |
|---|---|---|
| 参数 | 671B（激活 37B） | 约 1T（激活 320B） |
| 上下文 | 128K | 100 万 |
| 长期记忆 | ❌ | Engram |
| 多模态 | 文本为主 | 原生多模态 |
| 架构 | MoE | mHC + MoE |
| HumanEval | 75% | 87.6% |
关键洞察
1. V4 4 月下旬
- 距 R1 一年
- 是发布
2. Engram 机制
- 长期记忆
- O(1) 检索
3. 87.6% HumanEval
- 对标 GPT-5
- 338 种语言
4. 原生多模态
- 端到端
- 是核心
5. mHC + MoE
- 万亿参数
- 320B 激活
与已有知识的关联
- wiki/entities/deepseek — DeepSeek
- wiki/entities/deepseek-v4 — DeepSeek V4
- wiki/entities/liang-wenfeng — 梁文锋
- wiki/entities/pku — 北大
- wiki/entities/huawei — 华为
- wiki/concepts/engram — Engram 长期记忆
- wiki/concepts/mhc — mHC 流形约束
- wiki/concepts/moe — MoE 混合专家
- wiki/concepts/native-multimodal — 原生多模态
- wiki/entities/manyang-chaguan — 慢养茶馆（作者）
资料来源
- 原文：https://mp.weixin.qq.com/s/TVb4VFyJPJkWsL3cWtXIhA
- 原始文件：
raw/articles/微信文章2/DeepSeek V4 深度解析：4月下旬来袭，长期记忆+编程+多模态三大杀手锏全揭秘.md - 来源：慢养茶馆
我的判断（高置信度）
这是 2026 年 DeepSeek V4 最深度的中文解析——Engram 长期记忆 + 1M 上下文 + 万亿参数 mHC。
关键洞察：
1. "Engram 长期记忆" —— 是核心
2. "1M 上下文" —— 是规模
3. "87.6% HumanEval" —— 是性能
4. "原生多模态" —— 是新范式
5. "mHC+MoE" —— 是架构
预测：
- 2026 H2：可能立法"AI 长期记忆"标准
- 2027：可能形成"AI 多模态"规范
- 2028：可能涌现"AI 万亿参数"新格局
对 AI 工程师的启示：
"Engram 机制" 是新方向
- 静态 + 动态解耦
- 是新基线
- 长期价值
对 DeepSeek 的启示：
"V4 万亿参数" 是新基线
- 1T 参数
- 是新趋势
- 长期演进
对竞品的启示：
"V4 发布" 是新冲击
- GPT-5/Claude
- 是新基线
- 长期价值