（来源：上观新闻）
DeepSee👜🗞k V4的每一项🇩🇲创新背后都能嗅🚾☀到一个共同的动🕌机：如何在更少🌾的显存🇧🇹🕯、更低🏀🇲🇴的算力、更受限🇹🇳🇲🇳的硬件条件🍛下，榨出更多的🙉智能❇🍜。” 这种抗噪音🇪🇪🍟的能力，解释了➰DeepSee🌨k为何没有在R1🇱🇨🗂爆火后乘胜追击放🇻🇨大招，而🛤是沿着自己选定的🐓🤖方向继续深耕效🕔🦸♀️率优化、架构改进🖖和一些“非主流”🇲🇫💗探索🌧。
换句话说，上下文🏂长度扩大了近8🦃⁉倍，但推理☯🏇成本反而💠下降了🤚🌙。其二，据🧣公开论文推测，V☝📼4采用的Eng💁♂️ram架构把模🔪型里那些💙“死记硬🛀背”的静态知识抽🧖♂️🔋出来放入独立🇨🇾🇨🇲的内存表，📄推理时CPU负责🐏“查字典”检索👨🏭知识，GPU只负👨👩👧👦责“想逻辑”计算♻👓推理，🦌👽两者完全重叠执行🐒🤰。
