V4模型在推理時，實際啟動的參數規模為何？

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Accepted Answer

DeepSeek V4 推理時啟動的參數規模，展現了其「精算師」架構下的效率優勢

DeepSeek V4 在實際運行推理任務時，僅會啟用約 320 億至 370 億個參數。此一設計，延續了 DeepSeek 一貫採用的優化 Mixture-of-Experts (MoE) 混合專家架構，旨在實現高效能與低成本的平衡。相較於其近乎 1 兆 (1 Trillion) 的總參數規模，實際啟動的參數量大幅減少，這不僅顯著提升了算力效率，更直接反映在 API 的定價策略上，預期將提供更具競爭力的服務。
MoE 架構下的「稀疏激活」機制，是效率核心

DeepSeek V4 採用了先進的 MoE 架構，這意味著模型並非在所有推理請求中都啟動全部參數。相反地，MoE 模型會根據輸入的內容，動態地選擇並啟用最相關的「專家」子網路。這種「稀疏激活」（Sparse Activation）的機制，是 DeepSeek V4 能夠在擁有龐大總參數量的同時，仍能保持高效推理的關鍵。透過僅啟用一部分參數，模型大幅降低了運算負載和記憶體佔用，進而提升了處理速度並降低了運營成本，這使得其在提供頂級 AI 服務時，能夠採取更具吸引力的 API 定價。
龐大總參數規模與高效推理的並存，是技術演進的體現

DeepSeek V4 的總參數規模預計接近 1 兆，這使其具備了處理極其複雜任務的潛力。然而，實際推理時僅啟動 320 億至 370 億個參數，這項數字並非模型能力的上限，而是其設計哲學的體現。這種設計策略，與過去模型傾向於線性擴展參數量的做法形成對比。透過 MoE 架構，DeepSeek 能夠在不犧牲模型整體潛力的前提下，優化單次推理的資源消耗。這種技術路線，展現了 AI 模型在追求更大能力時，對於效率與成本考量的深度整合，也預示著未來大型模型發展的一個重要方向。

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