本文記錄 DeepSeek V4 正式發布前，當時公開研究與媒體報道所形成的市場預覽。文中參數規模、上下文長度、Engram 是否納入 V4、開源安排、價格及流傳 benchmark，應理解為當時市場消息或推測，而非 DeepSeek 已公布的最終規格。正式發布後的最新發展將另文整理。
- 截至 2026 年 3 月 3 日，市場預期 DeepSeek V4 將是一款聚焦程式編寫、長上下文與多模態能力的下一代模型。
- 當時流傳的核心規格包括約一萬億總參數、百萬級上下文，以及文字、圖像與影片生成能力。
- DeepSeek 與北京大學發表的 Engram 研究，提出把「記憶查找」與「神經推理」分工，以提升效率。
- 對香港企業的潛在價值集中在 AI 成本、內容製作、長文件處理、軟件開發及供應鏈選擇。
- 企業不應只看市場傳聞或 benchmark；正式部署前仍要以自身資料、流程、合規與成本作實測。
2026 年 3 月，全球 AI 產業迎來一次重大轉折——中國人工智能實驗室 DeepSeek 即將發布其第四代旗艦模型 DeepSeek V4。這款擁有約一萬億參數的多模態 AI 模型，不僅能處理文字，更原生支持圖片、影片與文本生成，標誌著 AI 技術從「單一文字」邁向「全方位感知」的關鍵一步。
對於香港企業而言，DeepSeek V4 是什麼？它不只是一個技術名詞，更是一個可能徹底改變業務運營方式的工具。本文將深入剖析 DeepSeek V4 的核心技術架構、與前代的差異，以及它對香港企業帶來的五大實際影響，助你在 AI 浪潮中搶佔先機。
01｜DeepSeek V4 的核心技術規格
要理解 DeepSeek V4 是什麼，首先需要認識它在技術層面的突破。以下是當時已知及市場流傳的關鍵規格：
一萬億參數的 MoE 架構
DeepSeek V4 採用混合專家（Mixture of Experts，MoE）架構，總參數量約達一萬億。然而，模型在推理時每次僅啟動約 320 億個參數，這意味著在保持極高智能水平的同時，運算成本遠低於傳統的密集模型。相比前代 DeepSeek V3 的 6,710 億參數，V4 在規模上實現了近 50% 的跨越。
原生多模態能力
與過往以文字處理為主的版本不同，DeepSeek V4 是一款原生多模態 AI 模型，從預訓練階段便同時整合了文字、圖像及影片的生成能力。用戶可以直接透過文字指令生成高質量圖片或影片，無需依賴額外的外掛工具。
百萬級上下文窗口
DeepSeek V4 支持高達一百萬 token 的上下文窗口，較 V3 系列的 128K 提升近八倍。這意味著模型可以一次性處理超長文件、整個程式碼庫或大量對話記錄，大幅提升在企業級應用中的實用性。
02｜Engram 記憶體架構：DeepSeek V4 最大的技術革新
在眾多技術創新中，Engram 記憶體架構被業界視為 DeepSeek V4 最具突破性的潛在設計之一。這項由 DeepSeek 與北京大學於 2026 年 1 月聯合發布的技術，從根本上改變了 AI 模型處理知識的方式。
為何傳統架構存在問題？
傳統的 Transformer 模型將所有知識壓縮在神經網絡的權重之中。無論是回答「法國首都是巴黎」這類簡單事實，還是解決一道複雜的數學推理題，模型都必須經過同樣高成本的神經運算過程。這種「一視同仁」的方式，在模型規模擴展至萬億參數時，會造成極大的算力浪費。
Engram 的核心理念：將記憶與推理分離
Engram 記憶體架構的前提簡潔而優雅——並非所有知識都需要神經運算。靜態事實和已確立的模式可以儲存在一個互補的記憶系統中，在需要時高效檢索，正如人類不會每次都重新計算「2+2=4」，而是直接回憶結果。
Engram 透過一個現代化的 N-gram 查找模組，以 O(1) 常數時間完成檢索——無論儲存的資訊量多大，檢索速度始終恒定。這在架構上形成了根本性的分離：
- 神經運算（注意力機制與 MoE）：負責複雜推理、新知識合成、語境相關處理
- 記憶查找（Engram）：負責靜態知識、既有模式、事實回溯
研究團隊更發現了一條 U 型擴展定律：將約 75% 的參數分配給推理、25% 分配給記憶查找，可達到最佳性能。實驗證明，Engram 在不增加算力的情況下，將知識基準 MMLU 提升了 3.4 分，同時因為釋放了淺層網絡的容量，深層網絡得以更專注於程式碼和數學等複雜邏輯任務。
記憶體卸載：突破 GPU 限制
Engram 還有一項重要的工程優勢：研究人員成功將一千億參數規模的嵌入表卸載到主機 DRAM 中，吞吐量損失低於 3%。這意味著模型可以在不依賴昂貴 GPU 高帶寬記憶體的情況下進行擴展，顯著降低了部署成本。
Engram 論文與官方實作可證實這套架構及實驗結果；但截至本文資料截點，DeepSeek 尚未以模型卡或技術報告確認 Engram 已正式納入 V4。因此，本節是根據當時研究與業界判斷所作的技術分析。
03｜DeepSeek V4 與前代及競爭對手的對比
要全面理解 DeepSeek V4 是什麼，將其與前代版本及市場上的競爭對手進行對比至關重要：
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| 比較維度 | DeepSeek V3 | DeepSeek V4 | GPT-4 / Claude |
|---|---|---|---|
| 總參數量 | 6,710 億 | 約 1 萬億 | 未公開 |
| 推理啟動參數 | 370 億 | 約 320 億 | 未公開 |
| 上下文窗口 | 128K token | 100 萬 token | 128K–200K |
| 多模態能力 | 僅文字 | 原生圖文影片 | 圖文（部分影片） |
| 記憶體架構 | 傳統 Transformer | Engram O(1) 查找 | 傳統 Transformer |
| 開源 | 是 | 是 | 否 |
| API 成本 | 低 | 極低（傳聞便宜 50 倍） | 高 |
從當時的比較可見，市場預期 DeepSeek V4 在多個維度上實現質的飛躍。尤其值得注意的是，假如 V4 延續 DeepSeek 的開源策略，並公開模型權重，全球開發者與企業將能更靈活地使用和調整，這與 OpenAI 和 Anthropic 的閉源策略形成鮮明對比。
04｜DeepSeek V4 對香港企業的 5 大影響
了解 DeepSeek V4 是什麼之後，更重要的是認識它可能如何改變香港的商業格局。以下是五個最值得關注的實際影響：
影響一：大幅降低 AI 工具應用門檻
過往，企業導入高端 AI 技術往往需要高昂的 API 費用或自行部署大規模伺服器。市場當時預期 DeepSeek V4 將延續開源方向，而 MoE 架構亦可能令推理成本大幅降低。業界更曾流傳 V4 的 API 成本可能較 GPT-4 便宜超過 50 倍。
對香港的中小企業而言，這意味著原本只有大型機構才能負擔的AI 工具應用——例如智能客服、自動化報告生成、多語言翻譯——有望變得更容易採用。
影響二：多模態能力重塑內容行銷策略
DeepSeek V4 據報具備多模態 AI 模型能力，讓企業可能透過單一平台同時生成文案、產品圖片甚至短影片。這對香港高度依賴數碼營銷的商業環境尤其重要。
想像一家電商企業，過去需要分別由文案、平面設計和影片製作人員完成一次產品推廣。借助整合式多模態工具，營銷團隊可以縮短從創意到發布的週期；但正式採用時仍須加入品牌、版權及人工覆核流程。
影響三：百萬級上下文窗口提升專業服務效率
香港作為國際金融中心和法律服務樞紐，專業人士經常需要處理大量的合約文件、財務報告和法規文本。假如百萬 token 上下文規格落實，模型便可能一次性讀取並分析數百頁文件，提升企業級應用的便利性。
例如，律師可以用模型協助提取整套交易文件中的關鍵條款和潛在風險；會計團隊則可用於整理財務數據及報告初稿。不過，專業服務仍必須處理資料私隱、保密、準確性及人工覆核。
影響四：編程能力強化軟件開發生態
據 Reuters 引述 The Information 報道，DeepSeek V4 經過針對編程和長上下文軟件工程任務的優化；消息人士稱內部測試在部分長上下文編程任務中表現突出，但 Reuters 當時未能獨立核實。市場亦曾流傳 HumanEval 及 SWE-bench 分數，但並沒有可追溯的官方 V4 benchmark。
對香港科技公司和初創企業而言，值得測試的場景包括代碼審查、重構、自動化測試及大型遺留代碼庫分析。企業應以自己的 repository、權限管理與安全要求作驗證，而不是只依賴排行榜。
影響五：地緣政治格局下的戰略考量
Reuters 當時報道，DeepSeek 未向 Nvidia 和 AMD 提供 V4 的早期優化權限，並優先與包括華為在內的中國本土晶片供應商合作；相關企業當時未有公開回應。
對香港企業而言，這帶來雙重啟示：國產晶片適配可能增加部署選擇，但在中美科技政策持續變化下，企業亦要評估合規、資料治理、供應鏈穩定性及跨境使用限制。作為連接內地與國際市場的橋樑，香港企業在制定 AI 策略時更需要兼顧兩方面。
05｜如何為 DeepSeek V4 的到來做好準備？
面對當時預期即將發布的 DeepSeek V4，香港企業可以從以下幾個方面着手準備：
- 盤點現有 AI 使用場景：梳理哪些業務環節已使用或可以使用 AI，評估多模態及長上下文能力的具體價值。
- 建立評估框架：正式發布後，以自身任務比較其與現有工具的準確度、速度、成本、安全及可管理性。
- 關注技術與社群資料：分清官方模型卡、技術報告、第三方實測與市場傳聞，不把單一 benchmark 當成採購決定。
- 提升團隊 AI 素養：培養提示設計、資料治理、工作流程設計與人工覆核能力，確保工具真正落地。
先用低風險、小範圍的真實業務任務試行，再與現有模型作同條件比較；確認資料、合規及成本要求後，才擴大部署。
06｜總結：DeepSeek V4 代表 AI 產業的新拐點
以 2026 年 3 月 3 日的市場預覽而言，DeepSeek V4 被視為一款可能結合大規模 MoE、原生多模態、長上下文及新型記憶體架構的下一代 AI 模型。從技術層面看，它代表 AI 架構由單純堆疊算力，轉向更有選擇地分配運算與記憶資源；從商業層面看，市場關注它能否進一步降低高端 AI 能力的使用門檻。
對香港企業而言，DeepSeek V4 的到來不只是追逐另一個模型名稱，而是重新檢視 AI 選型、資料治理、團隊能力與供應鏈策略的契機。真正的競爭優勢，仍然來自能否把模型能力轉化成可驗證、可管理的工作流程。
常見問題 FAQ
本文是在 DeepSeek V4 正式發布後撰寫嗎？
不是。本文發布於 2026 年 3 月 3 日，定位是正式發布前的市場預覽，內容反映當時的公開研究、媒體報道及業界消息。
文章中的規格全部都是 DeepSeek 官方確認嗎？
不是。DeepSeek V3 的規格及 Engram 研究可由官方技術資料核實；V4 的部分參數、上下文、開源安排、價格及 benchmark，在當時仍屬媒體消息或市場推測。
Engram 是否已確定用於 DeepSeek V4？
截至本文資料截點，Engram 是 DeepSeek-AI 與北京大學研究者公開的架構與實作，但 DeepSeek 尚未用 V4 模型卡或技術報告確認兩者的正式關係。
香港企業應否立即改用 DeepSeek V4？
不應只根據新聞或排行榜直接轉換。較穩妥的做法，是用企業自身資料和任務進行小規模測試，再比較準確度、成本、私隱、合規及整合要求。
資料來源｜截至 2026 年 3 月 3 日
- DeepSeek-AI／北京大學：Conditional Memory via Scalable Lookup（Engram 論文 v1，2026-01-12）
- Reuters：DeepSeek to launch new AI model focused on coding（2026-01-09）
- Reuters：DeepSeek withholds latest AI model from US chipmakers（2026-02-25）
- Financial Times：DeepSeek to release long-awaited AI model（2026-02-28）
- DeepSeek-V3 Technical Report v1（2024-12-27）
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