突发！DeepSeek梁文锋新论文开源，Engram模块亮相V4架构雏形初现

当大模型行业还在为参数规模突破争论不休时，一场关于“效率革命”的变革已悄然来临。2026年初，以技术深耕著称的DeepSeek再度发力，在GitHub开源全新Engram模块及配套论文，梁文锋团队提出的“查—算分离”创新机制，直接打破了传统大模型的架构桎梏。这一技术不仅让模型在同等参数、同等算力下，知识调用、逻辑推理、代码生成等核心任务表现大幅提升，更标志着大模型发展正式告别“盲目堆参数”的粗放模式，迈入“智能分工”的精细化新阶段。对于技术研究者而言，这是架构创新的全新参照；对于行业应用者来说，这意味着大模型落地的成本门槛有望进一步降低，高效普惠的AI应用场景正加速到来。

困局所在：大模型为何总做“无用功”？

现在我们常用的大语言模型，不管是传统的“全参激活”稠密模型，还是主流的混合专家模型（MoE），都藏着一个致命问题：把“记东西”和“算东西”这两件事混在一起做，导致算力被大量浪费。其实我们可以很简单地理解大模型的核心工作：一种是“死记硬背”的事实性记忆，比如回答“法国首都是巴黎”“珠穆朗玛峰是世界最高峰”，本质上就像查字典一样，找到对应的信息就行；另一种是“费脑思考”的逻辑计算，比如找代码里的Bug、理解复杂的哲学观点，这需要模型一层层拆解分析，靠精密的神经网络运算完成。

但在传统架构里，这两个任务被强行绑在一块。想让模型多记点知识？那就得增加参数量。可参数量一涨，稠密模型的计算量就会跟着爆炸，推理成本高得吓人；就算是MoE架构靠“只激活部分专家”解决了“算力随参数暴涨”的问题，DeepSeek的研究也发现，MoE处理“死记硬背”的任务时依然很笨拙。要知道，神经网络的核心是连续的数学变换，用这种高成本的矩阵运算去模拟简单的“查表”，就像用超级计算机算1+1等于几一样，完全是小题大做。更麻烦的是，这种“记算不分”还会让模型出现“记不住、算不准”的问题——长文本对话里丢关键信息、多轮推理中逻辑断链，这些都是大模型落地医疗、金融等垂直领域的拦路虎。

核心解法：Engram给大模型配“专属记忆抽屉”

DeepSeek推出的Engram模块，就是专门来解决“记算不分”这个痛点的。“Engram”这个词源自神经科学，意思是“记忆痕迹”，说白了，这就是给大模型量身定做的“可扩容、快查找的记忆抽屉”。它的核心创新的就是“查—算分离”的双系统设计：让Engram专门管“找记忆”，让原来的MoE专门管“做计算”，两者各司其职、协同配合，彻底告别“用复杂计算代替简单查找”的低效模式。

Engram之所以能快速找到记忆，靠的是“现代化的哈希N-Gram嵌入”技术。用大白话解释就是：它会先把输入的文字切成一段一段的连续词（比如“人工智能”“技术突破”这样的词片段，也就是N-Gram），再通过哈希算法给每个片段分配一个唯一的“地址”，存到一个巨大的可学习查找表里。这种哈希索引的好处特别明显——“确定性且O(1)时间复杂度”，不管这个查找表里存了几万亿个记忆片段，找到目标信息的速度都几乎一样快，而且消耗的算力少得可怜。这就像我们家里的抽屉式收纳，每个物品都有固定的格子，不管收纳柜多大，只要知道格子位置，一拉就找着，不用翻来翻去。

更聪明的是，Engram的记忆不是“死的”，而是“有条件的”。它不是一个简单的静态查找表，而是能根据当前对话的上下文，精准判断该提取哪些记忆。从架构位置来看，Engram模块装在Transformer层的最前面，相当于MoE这些“计算部门”开工前，先由Engram把相关的背景知识、历史对话模式都检索出来，当成“素材”递过去，让后续的计算更有针对性。论文里的实验数据也证明了它的优势：在27B规模的模型中，Engram可以占用大量参数来存记忆，但实际推理时的算力消耗却特别少，参数的利用效率大大提升。

协同增效：Engram与MoE的“分工艺术”

很多人会问：Engram和MoE都是“稀疏技术”，难道不是重复发明吗？其实不然，Engram开辟了和MoE完全不同的“稀疏性新赛道”——MoE是“条件计算”，靠少激活一些专家来减少计算量；Engram是“条件查找”，靠快速检索记忆来避免重复劳动，两者是互补关系，不是替代关系。

从目标、计算方式、优化方向和工作位置四个方面，就能清楚看清它们的分工：MoE的目标是“按需激活神经专家”，用部分密集计算处理深层推理；Engram的目标是“按需触发记忆查找”，用O(1)的快速查表完成早期的模式重建。这种分工让MoE彻底摆脱了“既要计算又要记知识”的沉重负担，能专心搞复杂的逻辑推理；而Engram则专注于高效检索固定知识，避免重复重建已经知道的模式。实验发现，当把20%-25%的稀疏参数分给Engram，剩下的留给MoE时，模型性能最好。比如在32k长上下文的检索任务中，Engram-27B模型的准确率比传统MoE高不少：多查询任务的准确率从84.2%升到了97.0%，变量追踪任务从77.0%升到了89.0%，实打实证明了“分工合作”的优势。

业界热议：从技术认可到V4架构猜想

Engram一开源，就立刻在Reddit、X等技术社区引发了热议。不少网友一眼就看到了它的核心价值：“现在大多数模型都只靠MoE扩展能力，Engram加了静态记忆这个稀疏性补充，O(1)的查找速度太关键了！”有资深开发者评价，这种设计其实是传统NLP技术的“现代化升级”，把高效的寻址机制和神经推理模块结合起来，既可行又实用，落地前景很好。

更让行业关注的是，很多网友都猜测Engram会成为DeepSeek V4模型的核心技术。有Reddit用户分析：“确定性寻址能把嵌入表放到主机内存里，不会增加太多推理开销，这很可能就是V4的关键升级点。”还有网友开玩笑说：“本来打算抄谷歌的技术，现在决定改抄DeepSeek了，因为这个方案更高效、更好用。”甚至有观点认为，给大模型加静态记忆查找是行业发展的“必然趋势”，这标志着整个行业从“比谁的参数多”的内卷，转向了“比谁的架构更智能”的理性竞争。对于普通开发者来说，Engram的O(1)查找机制就算没有GPU也能实现，这让大模型的本地部署变得更现实，进一步降低了AI技术落地的门槛。

结语：大模型高效时代的序幕已拉开

DeepSeek Engram的发布，不只是一次简单的技术突破，更预示着大模型发展的全新方向。当参数竞赛走到尽头，架构创新已经成为提升效率的核心密码。Engram的“查—算分离”机制，让大模型第一次有了“专属记忆库”，实现了记忆与计算的高效协同。这种创新不仅能降低大模型的推理成本，还能提升核心任务的表现，为大模型在企业客服、医疗问诊、代码生成等垂直领域的深度落地扫清了关键障碍。

随着Engram代码和论文的开源，相信会有更多研究者加入到这一架构的创新中来。如果网友的猜测属实，DeepSeek V4采用这一架构，很可能会带来大模型能力的又一次飞跃。未来，大模型的竞争不再是“参数规模的比拼”，而是“架构智能度和效率的较量”，而Engram，无疑已经为这场效率革命拉开了序幕。