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DeepSeek V4「少用 98% 記憶體」是真的嗎？

未見 DeepSeek 官方 API 頁、模型卡或技術說明把「整體 VRAM 少用 98%」列為正式規格；公開資料確認的是 V4 Preview 於 2026/04/24 發布，並採用 Hybrid Attention、CSA/HCA 等長上下文設計 [5][13][14]。 較可核對的第三方數字是：相對 DeepSeek V3.2，V4 只需 27% single token inference FLOPs 與 10% KV cache；這比較像「KV cache 約減少 90%」，不是「總記憶體少 98%」[20]。

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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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如果只看標題，「DeepSeek V4 記憶體少用 98%」很吸睛；但真正要問的是：少用的是哪一種記憶體？

目前公開資料能支持的說法比較窄：DeepSeek V4 確實針對長上下文推論的 KV cache（Key-Value 快取） 與 attention 成本做了明確優化；但沒有看到 DeepSeek 官方 API 發布頁、模型卡或技術說明，把「整體 GPU 顯示記憶體（VRAM）少用 98%」列為正式規格 [5][13][14]。

最穩妥的說法

比較準確的表述應該是：

DeepSeek V4 透過 Hybrid Attention、Compressed Sparse Attention（CSA）與 Heavily Compressed Attention（HCA）等設計，大幅降低長上下文推論中的 KV cache 壓力；但目前公開證據不足以支持「整體 VRAM 少用 98%」這個結論 [13][14]。

這個差別不是文字遊戲。KV cache 可能是長文件、長對話與 agent 工作流中的主要瓶頸之一，但它不是部署一個大型語言模型時所有記憶體成本的總和。

官方資料到底確認了什麼？

DeepSeek 官方 API 新聞頁列出 DeepSeek-V4 Preview 於 2026/04/24 發布 [5]。DeepSeek V4 模型卡則寫明，系列包含 DeepSeek-V4-Pro 與 DeepSeek-V4-Flash；V4 是 Mixture-of-Experts（MoE）語言模型系列，保留 DeepSeekMoE framework 與 Multi-Token Prediction（MTP）strategy，並加入 Hybrid Attention Architecture 等架構改動 [14]。

和「省記憶體」最直接相關的，是長上下文 attention 的處理。NVIDIA 技術文章指出，V4 的 Compressed Sparse Attention（CSA） 會利用 dynamic sequence compression 壓縮 KV entries，以降低 KV cache memory footprint，接著用 DeepSeek Sparse Attention（DSA）讓 attention matrices 更 sparse、減少計算開銷；Heavily Compressed Attention（HCA） 則會把多組 token 的 KV entries 合併成單一 compressed entry，進一步縮小 KV cache size [13]。

換句話說，公開資料直接支持的是：V4 在 KV cache size 與 attention 計算成本 上做了效率設計。這不等於官方承諾整個 serving stack 的 VRAM 都按同一比例下降。

98%、90%、9.5x：三個數字不要混為一談

目前資料中，最直接出現 98% 的，是一篇 LinkedIn 用戶生成文章，標題聲稱「DeepSeek Sparse Attention Shrinks KV Memory by 98 Percent in Real World Serving」[21]。這可以當作追查傳聞的線索，但不應直接視為 DeepSeek 官方規格。

較容易核對的第三方數字，是 10% KV cache。Wccftech 報導稱，相對 DeepSeek V3.2，DeepSeek V4 只需要 27% single-token inference FLOPs 與 10% key-value（KV）cache [20]。如果只按「10% KV cache」理解，意思接近 KV cache 約減少 90%；但比較基準是 DeepSeek V3.2，也不代表所有 context 長度、batch 設定、硬體配置，或整體 VRAM 都能減少 90% [20]。

另有新聞標題把 DeepSeek V4 描述為 9.5x lower memory requirements [3]。即使用最直接的數學換算，1/9.5 約等於剩下 10.5% 的需求，也就是約 89.5% 的減少；這仍不是 98%，而且仍要確認它指的是 KV cache、特定長上下文場景，還是完整部署記憶體 [3]。

說法證據狀態較準確解讀
整體 VRAM 少用 98%未見官方資料支持不宜寫入採購、容量規劃或對外宣傳規格 [5][14][21]
KV cache 大幅壓縮有技術資料支持CSA/HCA 針對長上下文 KV entries 壓縮 [13]
10% KV cache第三方報導引述可理解為相對 V3.2 約 90% KV cache 減少，但不是總 VRAM 減少 [20]
9.5x lower memory第三方新聞標題約等於 89.5% 減少，仍需確認比較範圍 [3]

為什麼 KV cache 不等於整體 VRAM？

在長上下文推論中，KV cache 很關鍵。Hugging Face 對 DeepSeek V4 的介紹指出，在長時間 agentic workload 中，工具回傳結果會持續追加到 context；後續 token 要面對更長的上下文，而 single-token inference FLOPs 與 KV cache size 都會隨 sequence length 增加 [17]。Hugging Face 的 GitHub 版本也把長任務常見失敗模式描述為：trace 超出 context budget、KV cache 填滿 GPU，或工具呼叫來回讓任務變慢 [22]。

但完整部署模型時，VRAM 不只拿來放 KV cache。即使是提出 98% 說法的 LinkedIn 文章，也把 shared weights、expert weights、activations、KV cache 與 framework overhead 分開列出 [21]。這反而說明容量規劃必須拆開看：就算 KV cache 在某個長上下文場景大幅縮小，也不能直接推論整體 VRAM 會用同一百分比下降。

CSA/HCA 是效率工程，不是魔法數字

DeepSeek V4 值得注意的地方，在於它瞄準百萬 token 上下文推論時最昂貴的部分之一：長序列下的 attention 與 KV cache。NVIDIA 對 CSA/HCA 的描述顯示，V4 透過壓縮 KV entries、稀疏化 attention matrices，以及合併多個 token set 的 KV entries，來降低 KV cache size 與計算開銷 [13]。

DeepSeek V4 技術報告也提到推論與訓練基礎設施優化，例如為 MoE modules 設計 single fused kernel，以 overlap computation、communication 與 memory access [2]。這些都是有意義的效率工程；但它們仍不是「整體 VRAM 少用 98%」的直接證據。

真要評估 DeepSeek V4，該看什麼？

如果你正在評估 DeepSeek V4 是否適合長文件、長對話或 agent 工作流，重點不是追逐「98%」標題，而是先確認自己的瓶頸是不是 KV cache。公開資料足以支持 V4 在長上下文 KV cache 上有明顯優化，但不足以把「98% less memory」寫進採購規格、容量規劃或對外 marketing claim [13][20][21][22]。

較可靠的做法，是用自己的 context 長度、batch size、concurrency、serving engine 與硬體配置做 benchmark。若 workload 主要受 KV cache 限制，V4 的壓縮設計可能很有價值；若瓶頸在模型權重、activation、框架開銷或併發策略，KV cache 的減少就不會自動等於同幅度的總 VRAM 節省 [13][21][22]。

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重點

  • 未見 DeepSeek 官方 API 頁、模型卡或技術說明把「整體 VRAM 少用 98%」列為正式規格；公開資料確認的是 V4 Preview 於 2026/04/24 發布，並採用 Hybrid Attention、CSA/HCA 等長上下文設計 [5][13][14]。
  • 較可核對的第三方數字是：相對 DeepSeek V3.2，V4 只需 27% single token inference FLOPs 與 10% KV cache；這比較像「KV cache 約減少 90%」，不是「總記憶體少 98%」[20]。
  • 「98%」主要出現在 LinkedIn 用戶生成文章標題中，適合當作待查線索，不宜直接寫入採購規格、容量規劃或對外行銷說法 [21]。

人們還問

「DeepSeek V4「少用 98% 記憶體」是真的嗎？」的簡短答案是什麼？

未見 DeepSeek 官方 API 頁、模型卡或技術說明把「整體 VRAM 少用 98%」列為正式規格；公開資料確認的是 V4 Preview 於 2026/04/24 發布，並採用 Hybrid Attention、CSA/HCA 等長上下文設計 [5][13][14]。

首先要驗證的關鍵點是什麼？

未見 DeepSeek 官方 API 頁、模型卡或技術說明把「整體 VRAM 少用 98%」列為正式規格；公開資料確認的是 V4 Preview 於 2026/04/24 發布，並採用 Hybrid Attention、CSA/HCA 等長上下文設計 [5][13][14]。 較可核對的第三方數字是：相對 DeepSeek V3.2，V4 只需 27% single token inference FLOPs 與 10% KV cache；這比較像「KV cache 約減少 90%」，不是「總記憶體少 98%」[20]。

接下來在實務上我該做什麼？

「98%」主要出現在 LinkedIn 用戶生成文章標題中，適合當作待查線索，不宜直接寫入採購規格、容量規劃或對外行銷說法 [21]。

接下來我應該探索哪個相關主題？

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引用的答案

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」

來源

DeepSeek V4「少用 98% 記憶體」是真的嗎？ | 回答 | Studio Global