【文章来源：techweb】
【TechWeb】1 月 21 日消息，DeepSeek 的下一代旗舰模型疑似提前曝光。在其官方 GitHub 代码库的更新中，一个名为 「MODEL1」 的新模型名称在多个技术文件中频繁出现，引发了人工智能社区的广泛关注。
根据对代码库的深入挖掘，「MODEL1」 的踪迹横跨了 114 个文件，共计被提及 28 次。尤为关键的是，它在代码逻辑中与当前已发布的 「V32」（即 DeepSeek-V3.2 模型） 并列出现，表明它并非现有模型的简单迭代，而极有可能是一个独立的新模型序列。
技术分析显示，MODEL1 与 V3.2 在底层架构上存在显著差异。代码对比指出，二者在 KV（键值） 缓存布局、稀疏性处理方式以及 FP8 精度解码等核心模块上采用了不同的实现方案。特别是在内存优化方面，MODEL1 显示出多处针对性改进，这通常意味着它在处理效率或支持更长上下文方面可能有新的设计目标。
此前有消息称 DeepSeek 计划在 2026 年春节前后发布其下一代重量级模型。因为，不少行业分析人士认为，此次 MODEL1 在开源代码中意外现身，就如同之前 DeepSeek 发布的优化残差链接 「mHC」 和 AI 记忆模块 「Engram」 两篇论文中提到的新技术一样，很可能正是为这次发布进行的技术准备。
目前，DeepSeek 官方尚未对此事发表任何公开评论。所有信息均来源于对公开代码的非官方分析，模型的具体技术细节、性能指标及正式名称仍需等待官方的最终揭晓。
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【TechWeb】1 月 21 日消息，DeepSeek 的下一代旗舰模型疑似提前曝光。在其官方 GitHub 代码库的更新中，一个名为 「MODEL1」 的新模型名称在多个技术文件中频繁出现，引发了人工智能社区的广泛关注。
根据对代码库的深入挖掘，「MODEL1」 的踪迹横跨了 114 个文件，共计被提及 28 次。尤为关键的是，它在代码逻辑中与当前已发布的 「V32」（即 DeepSeek-V3.2 模型） 并列出现，表明它并非现有模型的简单迭代，而极有可能是一个独立的新模型序列。
技术分析显示，MODEL1 与 V3.2 在底层架构上存在显著差异。代码对比指出，二者在 KV（键值） 缓存布局、稀疏性处理方式以及 FP8 精度解码等核心模块上采用了不同的实现方案。特别是在内存优化方面，MODEL1 显示出多处针对性改进，这通常意味着它在处理效率或支持更长上下文方面可能有新的设计目标。
此前有消息称 DeepSeek 计划在 2026 年春节前后发布其下一代重量级模型。因为，不少行业分析人士认为，此次 MODEL1 在开源代码中意外现身，就如同之前 DeepSeek 发布的优化残差链接 「mHC」 和 AI 记忆模块 「Engram」 两篇论文中提到的新技术一样，很可能正是为这次发布进行的技术准备。
目前，DeepSeek 官方尚未对此事发表任何公开评论。所有信息均来源于对公开代码的非官方分析，模型的具体技术细节、性能指标及正式名称仍需等待官方的最终揭晓。
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根据对代码库的深入挖掘，「MODEL1」 的踪迹横跨了 114 个文件，共计被提及 28 次。尤为关键的是，它在代码逻辑中与当前已发布的 「V32」（即 DeepSeek-V3.2 模型） 并列出现，表明它并非现有模型的简单迭代，而极有可能是一个独立的新模型序列。
技术分析显示，MODEL1 与 V3.2 在底层架构上存在显著差异。代码对比指出，二者在 KV（键值） 缓存布局、稀疏性处理方式以及 FP8 精度解码等核心模块上采用了不同的实现方案。特别是在内存优化方面，MODEL1 显示出多处针对性改进，这通常意味着它在处理效率或支持更长上下文方面可能有新的设计目标。
此前有消息称 DeepSeek 计划在 2026 年春节前后发布其下一代重量级模型。因为，不少行业分析人士认为，此次 MODEL1 在开源代码中意外现身，就如同之前 DeepSeek 发布的优化残差链接 「mHC」 和 AI 记忆模块 「Engram」 两篇论文中提到的新技术一样，很可能正是为这次发布进行的技术准备。
目前，DeepSeek 官方尚未对此事发表任何公开评论。所有信息均来源于对公开代码的非官方分析，模型的具体技术细节、性能指标及正式名称仍需等待官方的最终揭晓。
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【TechWeb】1 月 21 日消息，DeepSeek 的下一代旗舰模型疑似提前曝光。在其官方 GitHub 代码库的更新中，一个名为 「MODEL1」 的新模型名称在多个技术文件中频繁出现，引发了人工智能社区的广泛关注。
根据对代码库的深入挖掘，「MODEL1」 的踪迹横跨了 114 个文件，共计被提及 28 次。尤为关键的是，它在代码逻辑中与当前已发布的 「V32」（即 DeepSeek-V3.2 模型） 并列出现，表明它并非现有模型的简单迭代，而极有可能是一个独立的新模型序列。
技术分析显示，MODEL1 与 V3.2 在底层架构上存在显著差异。代码对比指出，二者在 KV（键值） 缓存布局、稀疏性处理方式以及 FP8 精度解码等核心模块上采用了不同的实现方案。特别是在内存优化方面，MODEL1 显示出多处针对性改进，这通常意味着它在处理效率或支持更长上下文方面可能有新的设计目标。
此前有消息称 DeepSeek 计划在 2026 年春节前后发布其下一代重量级模型。因为，不少行业分析人士认为，此次 MODEL1 在开源代码中意外现身，就如同之前 DeepSeek 发布的优化残差链接 「mHC」 和 AI 记忆模块 「Engram」 两篇论文中提到的新技术一样，很可能正是为这次发布进行的技术准备。
目前，DeepSeek 官方尚未对此事发表任何公开评论。所有信息均来源于对公开代码的非官方分析，模型的具体技术细节、性能指标及正式名称仍需等待官方的最终揭晓。