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：

根据 DeepSeek 在 2026 年 1 月提交的 flashmla 库代码变更，可以推断出 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。以下是根据代码 diff 提取的技术细节分析：

1. 核心架构：回归 512 维标准

在 csrc/api/common.h 的 DISPATCH_HEAD_DIM 宏中，可以看到 head_dim 的分支处理：

• V32 (DeepSeek-V3.2)：继续沿用 d_qk = 576 的配置。这是 DeepSeek-V3 引入的非对称 MLA 设计（128 维 RoPE + 448 维 Latent）。
• Model1：切换到了 512 维。这表明 DeepSeek-V4 在 MLA 架构上进行了「标准化」回归，可能是为了更好地匹配 Blackwell (SM100) 架构的算力对齐，或者优化了 Latent 压缩比例。

2. 全面支持 Blackwell (SM100) 架构

代码库中出现了大量针对 NVIDIA 下一代 Blackwell GPU 的专门优化：

• SM100 接口：api.cpp 中新增了 FMHACutlassSM100FwdRun。这直接指向了 Blackwell 架构的核心指令集优化。
• CUDA 版本要求：README 提到在 B200 上运行需要 CUDA 12.9。
• 性能表现：在 B200 上，目前尚未完全优化的 Sparse MLA 算子已能达到 350 TFlops。而在 H800 (SM90a) 上，Dense MLA 的计算吞吐量高达 660 TFlops。

3. 引入「Token-level Sparse MLA」

这是 Model1 相比 V3 系列最显著的算子演进：

• Sparse & Dense 并行：测试脚本中出现了 test_flash_mla_sparse_decoding.py 和 test_flash_mla_dense_decoding.py。
• 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。

4. 新机制：Value Vector Position Awareness (VVPA) 与 Engram

虽然 diff 主要是算子层面的，但结合 DISPATCH_MODEL_TYPE 的逻辑和社区披露，Model1 引入了以下新特性：

• 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***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。」

对此，你怎么看，你觉得 Model1 就是传说中的 DeepSeek V4 吗？返回搜狐，查看更多