近日，AI領(lǐng)域傳來(lái)新動(dòng)態(tài)，有消息稱(chēng)DeepSeek計(jì)劃在今年2月中旬農(nóng)歷新年期間發(fā)布新一代旗艦AI模型——DeepSeek V4，這一模型預(yù)計(jì)將展現(xiàn)出更為強(qiáng)大的代碼編寫(xiě)能力，引發(fā)行業(yè)廣泛關(guān)注。

在1月20日，恰逢DeepSeek - R1發(fā)布一周年之際，開(kāi)發(fā)者群體有了新發(fā)現(xiàn)。他們?cè)贕itHub上注意到，DeepSeek更新了一系列FlashMLA代碼，在橫跨114個(gè)文件中，有28處都出現(xiàn)了未知的“MODEL1”大模型標(biāo)識(shí)符。這個(gè)標(biāo)識(shí)符與已知的現(xiàn)有模型“V32”（即DeepSeek - V3.2）在代碼中并列或區(qū)別提及，這引起了開(kāi)發(fā)者們的濃厚興趣。

通過(guò)對(duì)代碼上下文的深入分析，開(kāi)發(fā)者們推測(cè)“MODEL1”很可能代表著一種與現(xiàn)有架構(gòu)截然不同的新模型。進(jìn)一步的研究表明，“MODEL1”與“V32”在關(guān)鍵技術(shù)層面存在明顯差異。具體體現(xiàn)在鍵值（KV）緩存的布局方式、稀疏性處理手段以及對(duì)FP8數(shù)據(jù)格式的解碼支持等方面。這些技術(shù)差異暗示著新架構(gòu)或許在內(nèi)存優(yōu)化和計(jì)算效率方面進(jìn)行了專(zhuān)門(mén)的優(yōu)化設(shè)計(jì)。

值得一提的是，此前DeepSeek研究團(tuán)隊(duì)已陸續(xù)發(fā)布了兩篇技術(shù)論文。其中一篇介紹了名為“優(yōu)化殘差連接（mHC）”的新型訓(xùn)練方法，另一篇?jiǎng)t闡述了一種受生物學(xué)啟發(fā)的“AI記憶模塊（Engram）”。這兩項(xiàng)研究成果的公布，不禁讓外界猜測(cè)，DeepSeek正在開(kāi)發(fā)的新模型很可能會(huì)整合這些最新的技術(shù)成果，為AI領(lǐng)域帶來(lái)新的突破。