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猫眼影戏记者 尤尤 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
编辑｜Panda
2025 年 1 月 20 日 ，DeepSeek（深度求索）正式宣布了 DeepSeek-R1 模子 ，并由此开启了新的开源 LLM 时代 。在 Hugging Face 刚刚宣布的《「DeepSeek 时刻」一周年记》博客中 ，DeepSeek-R1 也是该平台上获赞最多的模子 。
https://huggingface.co/blog/huggingface/one-year-since-the-deepseek-moment
现在 ，刚过一年时间 ，DeepSeek 的新模子又在 GitHub 悄然现身 。
这些天 ，DeepSeek 给其 FlashMLA 代码库推送了不少更新 ，而在这些更新中 ，一个名为Model1的模子引起了宽大网友的注重 。
如下截图所示 ，这个现在还很神秘的 Model1 不但泛起在了代码与注释中 ，甚至尚有与 DeepSeek-V3.2 并驾齐驱的文件 。
这也不禁让网友们最先推测 ，这个 Model1 很可能就是听说中 DeepSeek 即将在春节前后宣布的新模子的代号 。
我们也让 Gemini 资助剖析了 DeepSeek 的这些 Commit ，让其提取了其中的手艺细节 ，效果如下：
凭证 DeepSeek 在 2026 年 1 月提交的 flashmla 库代码变换 ，可以推断出Model1 是 DeepSeek 下一代旗舰模子 DeepSeek-V4 的内部开发代号或首个工程版本 。以下是凭证代码 diff 提取的手艺细节剖析：
1. 焦点架构：回归 512 维标准
在 csrc/api/common.h 的 DISPATCH_HEAD_DIM 宏中 ，可以看到 head_dim 的分支处置惩罚：
V32 (DeepSeek-V3.2)：继续沿用 d_qk = 576 的设置 。这是 DeepSeek-V3 引入的非对称 MLA 设计（128 维 RoPE + 448 维 Latent） 。Model1：切换到了 512 维 。这批注 DeepSeek-V4 在 MLA 架构上举行了「标准化」回归 ，可能是为了更好地匹配 Blackwell (SM100) 架构的算力对齐 ，或者优化了 Latent 压缩比例 。
2. 周全支持 Blackwell (SM100) 架构
代码库中泛起了大宗针对 NVIDIA 下一代 Blackwell GPU 的专门优化：
SM100 接口：api.cpp 中新增了 FMHACutlassSM100FwdRun 。这直接指向了 Blackwell 架构的焦点指令集优化 。CUDA 版本要求：README 提到在 B200 上运行需要 CUDA 12.9 。性能体现：在 B200 上 ，现在尚未完全优化的 Sparse MLA 算子已能抵达 350 TFlops 。而在 H800 (SM90a) 上 ，Dense MLA 的盘算吞吐量高达 660 TFlops 。
3. 引入「Token-level Sparse MLA」
这是 Model1 相比 V3 系列最显著的算子演进：
Sparse & Dense 并行：测试剧本中泛起了 test_flash_mla_sparse_decoding.py 和 test_flash_mla_dense_decoding.py 。FP8 KV Cache 混淆精度：Sparse 算子使用 FP8 存储 KV Cache ，但在盘算矩阵乘法时使用 bfloat16 以包管精度 。这说明Model1 在极长上下文场景下 ，会通过「希罕化推理」来降低显存压力和提升速率
4. 新机制：Value Vector Position Awareness (VVPA) 与 Engram
虽然 diff 主要是算子层面的 ，但连系 DISPATCH_MODEL_TYPE 的逻辑和社区披露 ，Model1 引入了以下新特征：
VVPA（数值向量位置感知）：这可能解决了古板 MLA 在长文本下位置信息衰减的问题 。Engram 机制：这被以为是 DeepSeek 在漫衍式存储或 KV 压缩上的新突破 ，用于配合 Model1 的高吞吐需求
而 Gemini 之以是判断 Model1 是 DeepSeek 下一代旗舰模子 DeepSeek-V4 的内部开发代号或首个工程版本 ，是由于它以为在下面所示的代码中 ，MODEL1 的定位是一个与 V32 并列且自力的分支 ，「说明它不是 V3 系列的补丁 ，而是一个接纳了差别架构参数的全新模子 。凭证 DeepSeek 的命名老例 ，在 V3.2 之后的旗舰级架构跨越 ，逻辑上即为 V4 。」
对此 ，你怎么看 ，你以为 Model1 就是传说中的 DeepSeek V4 吗？
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审核：孙德坤
责编：郭某
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