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DeepSeek V4の「メモリ98％削減」は総VRAMの話ではない

DeepSeek公式のAPIニュースではDeepSeek V4 Previewは2026年4月24日リリース。モデルカードではV4 ProとV4 Flashを含むMoEモデル系列とされ、Hybrid Attention、CSA/HCAなどによる長文推論の効率化が焦点です [5][13][14]。 「98％メモリ削減」は公式仕様として確認できず、主にLinkedInのユーザー生成記事に見られる表現です。比較的確認しやすい第三者報道の数字は、V3.2比でsingle token inference FLOPsが27％、KV cacheが10％というもので、総VRAM98％削減とは別です [20][21]。

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DeepSeek V4 與 KV cache 記憶體壓縮爭議的抽象示意圖
DeepSeek V4 少用 98% 記憶體？先看 KV Cache 證據DeepSeek V4 的可靠證據指向長上下文 KV cache 壓縮；「整體記憶體少用 98%」仍未見官方確認。
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: DeepSeek V4 少用 98% 記憶體？先看 KV Cache 證據. Article summary: 未見 DeepSeek 官方資料證實 V4 整體 VRAM 少用 98%；可核對的是 V4 Preview 於 2026/04/24 發布，架構重點是 CSA/HCA 等 Hybrid Attention 壓縮長上下文 KV cache，而不是同幅降低所有記憶體成本 [5][13][14]。. Topic tags: deepseek, ai, llm, ai infrastructure, gpu. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# 新浪看点. # DeepSeek V4报告太详尽了！484天换代之路全公开. > ## henry 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI. DeepSeek V4“迟到”半年，但发布后的好评如潮还在如潮。. V4-Pro和V4-Flash，**1.6万亿参数/2840亿参数**，**上下文都是1M**。1M场景下，V4-Pro的单token FL" source context "DeepSeek V4报告太详尽了！484天换代之路全公开|人工智能深度|技术迭代复盘|Token|DeepSeek-V4|大模型技术报告_新浪新闻" Reference image 2: visual subject "1M token 上下文设置下，DeepSeek-V4-Pro 的单 token 推理 FLOPs 仅为 DeepSeek-V3.2 的 27%，KV Cache 仅为 V3.2 的 10%；V4-Flash 更激进——FLOPs 10%、KV Cache 7%。百万上下文从演示用 demo，变成了可以日常跑的工作负载。. DeepSeek-V4 想解

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DeepSeek V4について語られる「メモリを98％削減」という見出しは、かなり注意して読む必要があります。現時点で公開情報から強く言えるのは、長文コンテキスト推論におけるKV cacheの圧縮とattention計算の削減です。これをそのまま「モデルを動かすための総VRAM、つまりGPUメモリ全体が98％減る」と読むのは飛躍があります [5][13][14]。

まず結論：安全な言い方は「KV cacheの圧力を大きく下げる」

DeepSeek V4を正確に説明するなら、次のように言うのが無難です。

DeepSeek V4はHybrid Attention、Compressed Sparse Attention（CSA）、Heavily Compressed Attention（HCA）などにより、長文推論で問題になりやすいKV cacheとattentionコストを大幅に抑える設計を採用している。ただし、公開情報だけでは「総VRAMが98％削減される」とは確認できない [13][14]。

この違いは、導入検討やGPU台数の見積もりでは非常に重要です。KV cacheは、長い文書や長時間のエージェント処理で大きなボトルネックになり得ます。しかし、LLMを実際に動かすときのメモリ消費は、KV cacheだけで決まるわけではありません。

公式・技術資料で確認できること

DeepSeekのAPIニュースページでは、DeepSeek-V4 Previewが2026年4月24日にリリースされたとされています [5]。モデルカードでは、DeepSeek V4シリーズにDeepSeek-V4-ProとDeepSeek-V4-Flashが含まれ、DeepSeekMoE frameworkとMulti-Token Prediction（MTP）strategyを引き継ぎつつ、Hybrid Attention Architectureなどの変更を加えたMoE、つまりMixture-of-Experts型の言語モデル系列だと説明されています [14]。

メモリ効率に直接関係するのは、長文コンテキストでのattention処理です。NVIDIAの技術記事によると、V4の**Compressed Sparse Attention（CSA）はdynamic sequence compressionでKV entriesを圧縮し、KV cache memory footprintを減らしたうえで、DeepSeek Sparse Attention（DSA）によってattention matricesをより疎にします。さらにHeavily Compressed Attention（HCA）**は、複数トークン群にまたがるKV entriesを単一のcompressed entryにまとめ、KV cache sizeをさらに小さくする設計です [13]。

つまり、資料から直接読み取れるのは「KV cache sizeとattention計算の削減」であり、「GPUメモリ全体が同じ割合で減る」という話ではありません。

98％、90％、9.5倍を混同しない

数字が一人歩きしている原因は、異なる主張が同じ「省メモリ」という言葉で語られている点にあります。

言い方根拠の状態読み方
総VRAMが98％減る公式資料では確認しにくい調達仕様や対外説明にそのまま使うのは危険 [5][14][21]
KV cacheを大きく圧縮技術資料で確認できるCSA/HCAが長文コンテキストのKV entriesを圧縮する [13]
KV cacheが10％第三者報道で確認できるV3.2比で約90％のKV cache削減と読めるが、総VRAM削減ではない [20]
メモリ要件が9.5倍低い第三者ニュースの見出し単純計算では約89.5％削減だが、対象範囲の確認が必要 [3]

最も直接的に「98％」が出てくるのは、LinkedInのユーザー生成記事のタイトルです。その記事は「DeepSeek Sparse Attention Shrinks KV Memory by 98 Percent in Real World Serving」とうたっていますが、これはDeepSeekの公式スペックとして扱うべき資料ではありません [21]。

一方、比較的確認しやすい数字としては、Wccftechが報じた「DeepSeek V3.2比でsingle-token inference FLOPsが27％、key-value（KV）cacheが10％」というものがあります [20]。仮にKV cacheが10％なら、KV cacheについては約90％削減と読めます。ただし、比較対象はV3.2であり、すべてのコンテキスト長、バッチサイズ、同時接続数、サービング構成、ハードウェアで同じ結果になるとは限りません [20]。

また、別のニュースでは「9.5x lower memory requirements」という見出しもあります [3]。1÷9.5は約10.5％なので、単純計算では約89.5％削減です。これも98％ではなく、さらにそれがKV cacheを指すのか、特定の長文推論条件なのか、完全なデプロイ時のメモリなのかを確認する必要があります [3]。

なぜKV cache削減は、総VRAM削減と同じではないのか

KV cacheは、生成済み・入力済みトークンのkey/value情報を保持し、次のトークン生成で再利用するための領域です。長い会話、長文書、ツール呼び出しを続けるエージェント処理では、コンテキストがどんどん伸びるため、KV cacheがGPUメモリを圧迫しやすくなります。

Hugging FaceのDeepSeek V4紹介では、長時間のagentic workloadではツールの結果がcontextに追加され続け、後続トークンはより長い履歴に対して計算することになると説明されています。そこで重要になる指標が、single-token inference FLOPsとKV cache sizeであり、どちらもsequence lengthに伴って増えます [17]。Hugging FaceのGitHub版でも、長いタスクで起きやすい失敗として、traceがcontext budgetを超える、KV cacheがGPUを埋める、ツール呼び出しの往復で処理が遅くなる、といった点が挙げられています [22]。

ただし、実際のVRAM使用量には、モデル重み、MoEのexpert weights、activations、KV cache、フレームワークのオーバーヘッドなどが含まれます。興味深いことに、98％という表現を掲げたLinkedIn記事自体も、shared weights、expert weights、activations、KV cache、framework overheadを分けて記載しています [21]。これはむしろ、容量設計ではメモリ項目を分けて見るべきだということを示しています。

CSA/HCAは重要な効率化だが、魔法の数字ではない

DeepSeek V4の方向性が注目に値するのは、100万トークン級の長文コンテキストで高くつくattentionとKV cacheに正面から取り組んでいるからです。NVIDIAの説明では、CSAはKV entriesの圧縮とattention matricesの疎化により、HCAは複数トークンのKV entriesを単一のcompressed entryに統合することで、KV cache sizeと計算コストを下げます [13]。

DeepSeek V4の技術報告でも、MoE modules向けのsingle fused kernelを設計し、computation、communication、memory accessを重ね合わせるなど、学習・推論基盤の最適化が説明されています [2]。こうした工夫は実用上大きな意味を持ちますが、それでも「総VRAM98％削減」の直接証拠ではありません。

導入判断では、自社のボトルネックを測るべき

DeepSeek V4を長文書処理、長い対話、エージェント型ワークロードで検討するなら、「98％」という見出しよりも、自分たちの負荷で何がボトルネックなのかを見るべきです。公開情報からは、V4が長文推論時のKV cacheに対して明確な最適化を持つことは言えます。しかし、その事実を「総VRAMが98％減る」として調達仕様、容量計画、マーケティング文言に書くには根拠が足りません [13][20][21][22]。

実務では、想定するcontext長、batch size、concurrency、serving engine、GPU構成でベンチマークを取るのが安全です。もし制約がKV cacheにあるなら、DeepSeek V4の圧縮設計は大きな価値を持つ可能性があります。反対に、ボトルネックがモデル重み、activation、フレームワークのオーバーヘッド、同時実行戦略にあるなら、KV cacheが減っても総VRAMが同じ割合で減るとは限りません [13][21][22]。

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  • DeepSeek公式のAPIニュースではDeepSeek V4 Previewは2026年4月24日リリース。モデルカードではV4 ProとV4 Flashを含むMoEモデル系列とされ、Hybrid Attention、CSA/HCAなどによる長文推論の効率化が焦点です [5][13][14]。
  • 「98％メモリ削減」は公式仕様として確認できず、主にLinkedInのユーザー生成記事に見られる表現です。比較的確認しやすい第三者報道の数字は、V3.2比でsingle token inference FLOPsが27％、KV cacheが10％というもので、総VRAM98％削減とは別です [20][21]。

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DeepSeek公式のAPIニュースではDeepSeek V4 Previewは2026年4月24日リリース。モデルカードではV4 ProとV4 Flashを含むMoEモデル系列とされ、Hybrid Attention、CSA/HCAなどによる長文推論の効率化が焦点です [5][13][14]。

最初に検証する重要なポイントは何ですか?

DeepSeek公式のAPIニュースではDeepSeek V4 Previewは2026年4月24日リリース。モデルカードではV4 ProとV4 Flashを含むMoEモデル系列とされ、Hybrid Attention、CSA/HCAなどによる長文推論の効率化が焦点です [5][13][14]。 「98％メモリ削減」は公式仕様として確認できず、主にLinkedInのユーザー生成記事に見られる表現です。比較的確認しやすい第三者報道の数字は、V3.2比でsingle token inference FLOPsが27％、KV cacheが10％というもので、総VRAM98％削減とは別です [20][21]。

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我搵到嘅重點係：DeepSeek V4「記憶體少用 98%」呢個講法未見到由 DeepSeek 官方文件直接確認；較可靠資料只支持「大幅減少 KV cache / 長上下文記憶體」呢個方向，而 98% 似乎主要來自第三方或社交平台分析，證據不足。

  • DeepSeek 官方 API 文件顯示，DeepSeek-V4 Preview 於 2026-04-24 發布，型號包括 V4-Pro 同 V4-Flash [10]。

  • DeepSeek V4 技術文件／模型卡顯示，V4 包括 DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash，發布日期為 2026-04-24，模型卡發布／更新日期亦喺 2026 年 4 月底 [3]。

  • 技術核心唔係「神秘記憶體」，而係長上下文 attention 壓縮：資料顯示 V4 使用 hybrid attention，包含 Compressed Sparse Attention／CSA 同 Heavily Compressed Attention／HCA，用嚟壓縮 KV entries、減少 KV cache memory footprint 同 attention 計算開銷 [2]。

  • NVIDIA 技術文章亦提到，CSA 會動態壓縮序列入面嘅 KV entries，再用 sparse attention 減少 attention matrices 嘅計算；HCA 就係更進取嘅壓縮版本 [2]。

  • DeepSeek V4 論文摘要指，V4 為長上下文效率設計 hybrid attention，並保留 DeepSeekMoE 同 Multi-Token Prediction 等架構元素 [4]。

  • 關於「98% 少用記憶體」：搜尋結果入面有一篇 LinkedIn 文章標題聲稱「DeepSeek Sparse Attention Shrinks KV Memory by 98 Percent」，但呢個係用戶生成內容，可信度低，唔應視為官方結論 [25]。

  • 較保守嘅第三方解讀講法係「約 90% less KV cache at 1M tokens」，而唔係 98%；呢類資料仍屬第三方分析，可靠性低過官方技術文件 [13]。

  • 另一篇新聞標題講「9.5x lower memory requirements」，換算大約係減少約 89.5%，亦唔等於 98%；而且仍需睇佢比較基準係邊個模型、邊種 context 長度、邊種 batch / serving 設定 [7]。

  • 所以，最準確講法應該係：DeepSeek V4 透過 CSA/HCA、低精度儲存／計算、MoE 同 fused kernel 等方法，大幅降低長上下文推理時嘅 KV cache 壓力；但「少用 98% 記憶體」暫時證據不足，唔應當成官方事實 [2][4][25]。

如果你要寫成短片／帖文標題，可以用較安全版本：

  • 「DeepSeek V4 點樣大幅壓縮 KV Cache？」
  • 「98% 少用記憶體？DeepSeek V4 真相係咩」
  • 「DeepSeek V4 嘅秘密唔係魔法，而係 CSA + HCA 壓縮 attention」

情報源