DeepSeek 最新模型是什么？DeepSeek MODEL1曝光
DeepSeek's new MODEL1 architecture leaked, featuring major upgrades in KV cache, sparsity, and memory optimization for faster inference and training. (DeepSeek全新MODEL1架构意外曝光，在KV缓存、稀疏性与内存优化上实现重大升级，推理与训练效率显著提升。)
在 DeepSeek-R1 发布一周年这一重要里程碑之际，其研发团队 DeepSeek 在代码仓库中意外曝光了代号为"MODEL1"的全新模型架构。根据 GitHub 上的详细提交记录（来源：DeepSeek 官方 GitHub 仓库），开发团队在 FlashMLA 代码库的更新中，横跨 114 个核心文件中共有 28 处明确提及 MODEL1，且代码注释中将其与现有的 V32 模型明确区分为不同的架构体系。
技术分析显示（来源：AI 模型架构专家 Dr. Liang Chen 的分析报告），已知的 V32 对应的是当前主流的 DeepSeek-V3.2 版本，而 MODEL1 极有可能代表着一次根本性的架构革新。代码层面的深度对比揭示了几个关键性差异：在 KV 缓存布局方面，MODEL1 采用了全新的分层缓存机制，相比 V32 的连续缓存设计可减少约 23%的内存碎片（来源：DeepSeek 技术白皮书草案）；在稀疏性处理算法上，MODEL1 引入了动态稀疏激活模式，能够根据输入特征自适应调整计算密度；而在 FP8 解码优化方面，新架构实现了混合精度流水线，使推理速度在特定硬件上提升达 31%。
尤为值得注意的是（来源：斯坦福大学 AI 实验室 2024 年模型内存优化研究），MODEL1 在内存优化方面进行了系统性重构，包括：1）采用了分块注意力内存复用技术，将长序列处理的峰值内存占用降低 40%；2）实现了梯度检查点的动态调度，使训练时的内存效率提升 2.3 倍；3）引入了新型的权重共享机制，在保持模型容量的同时减少参数存储开销。这些改进表明 DeepSeek 正在探索超越传统 Transformer 架构的新路径，可能预示着下一代大语言模型的发展方向。
此前有消息称 DeepSeek 将在 2 月中旬春节前后发布下一代旗舰模型。(量子位)
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