2026年1月，DeepSeek携手北京大学联合发布重磅论文，正式提出并开源Engram——一种专为大型语言模型量身打造的条件记忆（Conditional Memory）模块。DeepSeek创始人梁文峰亲自挂名共同作者，足见其重视程度。
这项研究直击大模型核心痛点：传统Transformer依赖海量计算“硬模拟”知识检索，效率低下。团队开创性地将条件记忆定位为全新建模维度与稀疏性方向，与MoE的条件计算完美互补，精准契合语言的二元本质——动态组合推理与静态知识检索。
更令人振奋的是，元旦假期DeepSeek刚抛出mHC（流形约束超连接）架构创新，短短半月连发两篇顶级论文。业界已普遍猜测：DeepSeek-V4极有可能在春节前夕惊艳亮相，再次点燃开源社区热情！
条件记忆：稀疏性的全新突破维度
A Visual Guide to Mixture of Experts (MoE)
稀疏性一直是现代智能系统的核心原则，目前主要通过MoE的条件计算实现容量扩展，并已收获巨大成功。
但语言信号的内在异质性暴露了进一步优化空间：语言建模本质上分为两大子任务——需要动态计算的组合推理，以及更适合静态查表的知识检索。
DeepSeek团队大胆提出：条件记忆可作为MoE的完美互补稀疏维度，与语言二元性高度对齐。
论文中最振奋人心的发现是：精心设计的静态检索机制，能够成为当代MoE架构的理想补充。
Engram：经典N-gram的现代重生
A comparison of LLMs: Evaluating the top large language models
在该定律指引下，Engram扩展至27B规模。与同参数、同FLOPs的纯MoE-27B基线相比，Engram-27B实现全领域效率跃升：
- 知识密集任务大幅领先
- 通用推理、代码、数学等领域提升尤为显著
- 长上下文场景表现突出
机制剖析显示：
- Engram大幅减轻主干网络早期层“重建静态知识”的负担，释放更多层深度用于复杂推理
- 注意力机制得以专注全局上下文，长序列建模能力显著增强
基础设施友好：绕过GPU瓶颈的巧妙设计
不同于MoE的动态路由，Engram采用确定性ID，支持运行时预取，实现通信与计算无缝重叠。
实测显示，即使卸载100B参数表至主机内存，开销也仅<3%，成功突破GPU显存壁垒，为参数规模激进扩展铺平道路。
从稠密到稀疏：预训练性能全面跃升
预训练对比实验进一步坐实：
- 稀疏架构（MoE-27B、Engram-27B/40B）在同计算预算下，全面碾压Dense-4B基线
- Engram-27B持续超越MoE-27B，证明专用知识查表原语比单纯条件计算更高效
- Engram-40B进一步压低预训练损失（部分任务尚未完全超27B，或因欠拟合）
表征对齐分析显示，Engram变体KL散度更小、收敛曲线更陡——模型能更快融合特征、在更早层输出高置信预测。
论文结语展望：条件记忆将成为下一代稀疏模型不可或缺的核心原语。
研发“弹药”充沛，V4传闻引爆热议
近期智谱、MiniMax接连港股上市，财报显示大模型研发仍处“烧钱”高峰，DeepSeek自然也不例外。
但DeepSeek背靠母公司幻方量化，资金后盾雄厚。据彭博社报道，2025年幻方量化平均收益率高达56.6%，管理规模超700亿元，为DeepSeek持续创新提供源源不断的“弹药”。
据The Information最新爆料，知情人士透露DeepSeek-V4计划2月中旬发布，有望再度逼近甚至超越Claude、GPT旗舰水平。网友调侃：“求别在大年三十晚上整活儿！”
然而，市场质疑声也在升温：面对中美算力差距，DeepSeek能否继续缔造开源传奇？
你怎么看？DeepSeek会再创奇迹，还是这次触及天花板？
欢迎评论区畅所欲言，一起见证2026年开源大模型新王者的诞生！