DeepSeek V4 深度解读——从“堆参数”到“双轴稀疏”的大模型架构革命大模型技术发展至今，已经从“参数竞赛”逐步进入“效率瓶颈期”。传统稠密架构的大模型，在面对长文本处理、知识密集型任务时，暴露出算力利用率低、显存开销大、关键信息易丢失等核心痛点。而DeepSeek V4的横空出世，凭借Engram条件记忆模块+MoE条件计算的双轴稀疏架构，创新性地实现了“记忆-计算分离”的范式突破，为大模型降本增效提供了全新的解决方案。本文将从技术原理、核心创新、实际效果三个维度，用通俗的语言拆解DeepSeek V4，并对比同类工具Cognee的核心差异，帮助读者搞懂大模型“高效运行”