▲DeepSeek代碼庫出現MODEL1相關（圖源：X）

這一名稱不僅出現在SM90架構相關的.cu內核實例化文件中，還貫穿在多個針對FP8稀疏解碼路徑的模板定義與內存布局注釋里。

更關鍵的是，據海外開發者推測，MODEL1的背后將是一整套新的推理機制、算子結構與底層內存配置，會與DeepSeek現有V3.2模型呈現出完全不同的技術路徑。

在相關代碼文件中可以看到，MODEL1被用于核心解碼函數的多個實例中，顯式適配了頭維度為64和128的場景，并專門部署在SM90和SM100架構上。

▲DeepSeek FlashMLA源碼截圖（圖源：GItHub）

代碼中多處調用了“ModelType::MODEL1”，與其對應的還有一套獨立的持久化內核。這些文件與V32版本的持久化內核文件并行存在，這顯示出DeepSeek或許已為該模型設計了與V3系列完全不同的編譯路徑與執行邏輯。

▲DeepSeek FlashMLA源碼文件樹（圖源：GItHub）

更值得注意的是，在代碼中，有一條特別注釋寫道：對于F3架構（即SM90平臺）下的MODEL1模型，其KV緩存的內存stride必須是576B的整數倍。

▲海外網友推文截圖（目前該條注釋已于代碼庫內刪除）

這一配置區別于V3.2的656B，暗示著MODEL1對底層內存對齊和調度有更為嚴格的要求，可能與其更復雜的運行時行為與動態緩存機制有關。

一位海外網友也對這部分代碼進行了深入解讀，他認為，MODEL1在整體結構上展現出更強的實驗性特征，支持動態Top-K稀疏推理邏輯，還引入了額外的KV緩存區。

▲海外開發者的分析（圖源：X）

前者通過引入一個可變的topk_length指針，允許模型在推理時根據token或請求動態決定參與計算的key數量，提升了計算***的精細調度能力；后者則通過extra_kv緩沖區，提供了將系統提示與用戶上下文分離存儲的可能，為Agent架構或多段上下文場景提供支持。

據社區開發者分析，MODEL1在同步邏輯與邊界控制上可能比V3.2更加復雜。其中RoPE與NoPE維度在雙GEMM運算中耦合更緊，可能意味著其在位置編碼與張量路徑調度上做出了顯著調整。

分析還提到，MODEL1引入了運行時邊界檢查機制，旨在規避動態Top-K推理中潛在的非法內存訪問。

此外，盡管官方注釋中標明MODEL1的stride應為576B，但據社區開發者基于代碼結構估算，其實際內存分配邏輯可能接近584B。這種細微差異被認為反映出該分支仍處于調試或快速迭代階段。

在更早的1月9日，外媒援引知情人士稱，DeepSeek將于2月中旬，也就是春節前后發布其下一代模型，主打編程能力，并在內部測試中已經在多個基準上超越了Claude與GPT系列。

結合目前模型文件結構已覆蓋64和128兩個頭維度、FP8稀疏解碼路徑已完成適配、內存規范已強制定義等跡象來看，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。

在海外社交平臺上，不少用戶對MODEL1的曝光反應熱烈。一位用戶調侃道：“我已經能聽見‘新模型將帶來99.***%成本下降’了。”

而另一位開發者則認為，如果DeepSeek再次開放權重，勢必將對閉源巨頭形成壓力，推動前沿模型進一步走向開放。

恰逢DeepSeek R1發布一周年，Hugging Face官方博客也發布了特別文章《One Year Since the “DeepSeek Moment”》，系統回顧了過去一年中國開源社區的集體爆發，明確提及DeepSeek的開源策略已從一次***演化為生態策略。

▲Hugging Face官方博客：One Year Since the “DeepSeek Moment”

文章稱，R1模型的開源不僅降低了推理技術、生產部署與心理三個門檻，更推動了國內公司在開源方向上形成非協同但高度一致的戰略走向。返回搜狐，查看更多