新發代碼藏彩蛋！114個文件泄密 DeepSeek新模型為“MODEL1”？

作者｜子川

來源｜AI先鋒官

作為明星產品，必須得用放大鏡看！

正值DeepSeek-R1 發布一周年之際，DeepSeek 在 GitHub 上悄悄更新了一波代碼。

結果，眼尖的開發者在 DeepSeek 核心的推理優化庫FlashMLA中，發現了一個此前從未公開過的神秘代號：“MODEL1”。

目前，行業內普遍猜測，這極有可能就是DeepSeek即將發布的下一代旗艦模型。

而這次曝光的“MODEL1”，到底是什么來頭？

首先，我們要知道它是怎么被發現的。

這次泄露的源頭，來自DeepSeek的一個開源項目——FlashMLA。

可能大家對FlashMLA不太熟悉，這里給大家簡單介紹一下。

這是DeepSeek自研工具，專門為英偉達GPU做深度優化。

正是有了它，DeepSeek才能在模型架構層面減少內存占用，把GPU硬件的性能榨干到極致，從而實現了“低成本高性能”。

而在最近更新的代碼中，開發者們發現在橫跨114個文件中，有28處都明確提到了“MODEL1”這個新標識符。

在代碼邏輯里，“MODEL1”是與“V32”（也就是DeepSeek-V3.2）并列存在的。

這意味著，它絕不是V3版本的簡單修補，而是一個采用了全新架構的獨立模型。

根據技術大神的深度分析，“MODEL1”的核心變化主要體現在“回歸標準”和“極致效率”上。

以前的V3模型，為了追求極致性能，采用了一種比較特殊的576維設計，而“MODEL1”則切換回了512維的標準配置。

這樣做的好處非常明顯：它能更好地適配英偉達下一代Blackwell（SM100）芯片。

不僅如此，“MODEL1”還引入了更高級的“稀疏化”技術。

在代碼中，出現了大量針對FP8（8位浮點數）數據格式的解碼支持，以及鍵值（KV）緩存的優化。

它能在處理極長內容時，智能地跳過不重要的計算步驟，同時利用FP8格式把記憶內容進行高保真壓縮。

這直接帶來的結果就是：內存占用大幅降低，計算效率成倍提升。

這意味著，可以用更便宜的顯卡，就能跑得動更強的模型。

那么，這個“MODEL1”到底是傳說中的V4，還是推理模型R2？

目前行業內主要有兩種看法。

一種觀點認為，它是DeepSeek V4。

按照 DeepSeek 的命名慣例，在 V3.2 之后的旗艦級架構跨越，邏輯上即為 V4。

并且此前就有外媒報道，DeepSeek計劃在2月（春節前后）發布新一代旗艦模型V4，且內部測試顯示其編程能力已經超越了市場上的頂級模型。

另一種觀點則認為，它是DeepSeek R2。

最近一個月，DeepSeek團隊連續發布了兩篇重磅技術論文，介紹了一種名為“優化殘差連接（mHC）”的新訓練方法，以及一種模仿生物大腦的“AI記憶模塊（Engram）”。

如果“MODEL1”整合了這些最新的黑科技，讓AI擁有了類似人類的記憶機制，那它極有可能就是備受期待的“推理之王”R2。

不論是V4還是R2，至少有一點可以確定，DeepSeek的新模型快發布了！

結合目前模型文件結構來看，“MODEL1”很可能已接近訓練完成或推理部署階段，正等待最終的權重凍結和測試驗證。

這意味著，新模型的上線時間越來越近了。

那個曾在全球掀起波瀾的“DeepSeek時刻”還會在今年重現嗎？我們拭目以待！

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