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新智元报道

编辑：Aeneas KingHZ

【新智元导读】DeepSeek-R1宣布一周年之际 ，焦点算法库惊现MODEL1 ，是V4照旧R2?

2025年1月20日 ，DeepSeek-R1正式宣布 。以后 ，国产大模子第一次走到了全球舞台的焦点位置 ，开启了开源时代 。

而就在今天深夜 ，开发者社区欢喜了：DeepSeek的一个存储库举行更新 ，引用了一个全新的「model 1」模子 。

DeepSeek-R1一年了 ，但DeepSeek-R2还没来 。

而这个被爆出的MODEL1 ，极有可能就是R2！

在DeepSeek的开源项目FlashMLA库代码片断明确引用了「MODEL1」 ，并且陪同针对KV缓存的新优化 ，和576B步幅的希罕FP8解码支持 。

FlashMLA是DeepSeek的优化注重力内核库 ，为DeepSeek-V3和DeepSeek-V3.2-Exp模子提供支持 。

项目里 ，约莫有28处提到model 1 。

这可以被解读为新模子即将宣布的明确信号 。

巧的是 ，这个爆料正好赶在DeepSeek-R1宣布一周年（2025年1月20日） 。

R1作为开源推理模子 ，曾匹敌OpenAI o1并登顶iOS App Store ，以后彻底改变了开源AI社区 。

MODEL1即便不是R2 ，也意义非凡 ，事实FlashMLA是DeepSeek优化的注重力焦点算法库 。

FlashMLA是DeepSeek为Hopper架构GPU（如H800）优化的MLA（Multi-head Latent Attention）解码内核 。

在推理层代码中提及新模子ID ，往往意味着该新模子（代号为Model1）将继续复用或刷新现有的MLA架构 。

这批注 DeepSeek 团队正紧锣密鼓地推进新模子的推理适配事情 ，FlashMLA 作为其焦点推理优化的职位依然稳固 。

已往 ，DeepSeek简直遇到了一些贫困 。

本月15日 ，外洋媒体报道 ，去年在研发其新一代旗舰模子时 ，DeepSeek在算力上遇到了一点贫困 。但DeepSeek实时调解了战略 ，取得了希望 ，并正准备在「未来几周内」推出这款新模子 。

HuggingFace：

DeepSeek怎样改变开源AI

HuggingFace在DeepSeek R1宣布一周年之际 ，发文诠释了DeepSeek怎样改变了开源AI 。

R1并不是其时最强的模子 ，真正意义而在于它怎样降低了三重壁垒 。

首先是手艺壁垒 。

通过果真分享其推理路径和后训练要领 ，R1将一经关闭在API背后的高级推理能力 ，转变为可下载、可蒸馏、可微调的工程资产 。

许多团队不再需要重新训练大模子就能获得强盛的推理能力 。推理最先体现得像一个可复用的？ ，在差别的系统中重复应用 。这也推动行业重新思索模子能力与盘算本钱之间的关系 ，这种转变在中国这样算力受限的情形中尤为有意义 。

其次是接纳壁垒 。

R1以MIT允许证宣布 ，使其使用、修改和再分发变得简朴直接 。原本依赖闭源模子的公司最先直接将R1投入生产 。蒸馏、二次训练和领域顺应酿成了通例的工程事情 ，而非特殊项目 。

随着分发限制的扫除 ，模子迅速扩散到云平台和工具链中 ，社区讨论的重点也从「哪个模子分数更高」转向了「怎样安排它、降低本钱并将其集成到现实系统中」 。

久而久之 ，R1逾越了研究产品的领域 ，成为了可复用的工程基础 。

第三个转变是心理层面的 。

当问题从「我们能做这个吗？」转变为「我们怎样做好这个？」时 ，许多公司的决议都爆发了转变 。

对中国AI社区而言 ，这也是一个难堪的、获得全球一连关注的时刻 ，关于一个恒久被视为追随者的生态系统来说 ，这一点至关主要 。

这三个壁垒的降低配合意味着 ，生态系统最先获得了自我复制的能力 。

DeepSeek-R1一周年

今天 ，让我们回到原点 ，回首DeepSeek-R1降生的一年 。

在R1之前 ，大模子的进化偏向险些只有一个 ，更大的参数规模、更多的数据……

可是 ，模子真的在思索吗？

这个问题 ，就是DeepSeek-R1的起点 。

它不是让让模子回覆得更快 ，而是刻意让它慢下来 ，慢在推理链条的睁开 ，慢在中心状态的显式表达 。

从手艺上看 ，DeepSeek-R1的要害突破 ，并不在某一个单点技巧 ，而在一整套系统性设计 。

推理优先的训练目的

在古板SFT/RLHF系统中 ，最终谜底的「准确性」是唯一目的 。R1 则引入了更细粒度的信号 。这也是第一次 ，模子

高密度推理数据 ，而非高密度知识

R1的训练数据 ，不追求百科全书式的笼罩 ，而是高度聚焦在数学与逻辑推导、可验证的重大使命 。

总之 ，谜底不主要 ，历程才主要 。因此 ，R1才在数学、代码、重大推理上 ，泛起出「跨标准跃迁」 。

推理历程的「内化」 ，而不是复读模板

一个常见误解是：R1只是「更会写CoT」 。

但真正的转变在于：模子并不是在复读训练中见过的推理模板 ，而是在内部形成了稳固的推理状态转移结构 。

以后 ，推理不再是外挂 ，而是内生能力 。

一年之后：R1改变了什么？

首先 ，它改变了对「对齐」的明确 。

R1之后 ，我们最先意识到 ，对齐不但是价值对齐 ，也是认知历程的对齐 。

第二 ，它改变了我们对开源模子的想象空间 。

R1证实：在推理维度 ，开源模子不是追随者 ，而可以成为范式界说者 。这极大激活了社区对「Reasoning LLM」的探索热情 。

第三 ，它改变了工程师与模子的协作方法 。

当模子最先「展示思绪」 ，人类就不再是提问者 ，而是相助者 。

回到今天：R1仍然是一条未走完的路 。

一周年 ，并不是终点 。

我们仍然清晰地知道：推理能力尚有显着上限 ，长链路思索仍然腾贵

但正如一年前做出 R1 的谁人选择一样——真正主要的 ，不是已经解决了什么 ，而是偏向是否准确 。

DeepSeek-R1的故事 ，还在继续 。

而这一年 ，只是序章 。

参考资料：

https://huggingface.co/blog/huggingface/one-year-since-the-deepseek-moment%20

https://x.com/testingcatalog/status/2013588515271962678%20

https://x.com/nopainkiller/status/2013522059662614653

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