SemiAnalysis 拆解 DeepSeek V4.1 Flash：Engram 查表换 1.6 倍性价比
teortaxesTex · x · 2026-09-26
被引用的帖文与 SemiAnalysis 数据称，DeepSeek V4.1 Flash 的 Engram 记忆层把常见词组变成查找表，从 GPU 中移走「背课文」式计算（未经官方证实，作者也在质疑其真实增益）：
- 每层仅激活约 80 亿（输入）/160 亿（输出）参数，其余约 1960 亿为查找表；浅层记物体、深层记关系
- 表只依赖 token ID，可放入主机内存；B300 上 TP4 降到 TP2，性价比最高提升约 1.6 倍
- 4 张 GB300 把表卸载到主机后，KV 容量还能再增约 36%
- B200 上内存卸载优于 SSD：同等体验下每美元总 token 约 1.21 亿 vs 5200 万
- 双机 GB300 预填充约 5.6 万 token/秒，单用户解码约 253 token/秒
结论：便宜来自少算、少占 HBM；强来自该查就查、该算就算——显存带宽比容量更值钱。评论者则提醒：便宜不等于建模能力有增益，大家是否只是「信任 DeepSeek」值得追问。
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