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　　如今，刚过一年时间，DeepSeek 的新模型又在 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的模型引起了广大网友的注意。

　　如下截图所示，这个目前还很神秘的 Model1 不仅出现在了代码与注释中，甚至还有与 DeepSeek-V3.2 并驾齐驱的文件。

　　这也不禁让网友们开始猜测，这个 Model1 很可能就是传闻中 DeepSeek 即将在春节前后发布的新模型的代号。

　　我们也让 Gemini 帮忙分析了 DeepSeek 的这些 Commit，让其提取了其中的技术细节，结果如下：

　　FP8 KV Cache 混合精度：Sparse 算子使用 FP8 存储 KV Cache，但在计算矩阵乘法时使用 bfloat16 以保证精度。这说明Model1 在极长上下文场景下，会通过「稀疏化推理」来降低显存压力和提升速度。

　　VVPA（数值向量位置感知）：这可能解决了传统 MLA 在长文本下位置信息衰减的问题。

　　Engram 机制：这被认为是 DeepSeek 在分布式存储或 KV 压缩上的新突破，用于配合 Model1 的高吞吐需求。

　　而 Gemini 之所以判断 Model1 是 DeepSeek 下一代旗舰模型 DeepSeek-V4 的内部开发代号或首个工程版本，是因为它认为在下面所示的代码中，MODEL1 的定位是一个与 V32 并列且独立的分支，「说明它不是 V3 系列的补丁，而是一个采用了不同架构参数的全新模型。按照 DeepSeek 的命名惯例，在 V3.2 之后的旗舰级架构跨越，逻辑上即为 V4。」