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猫眼影戏记者 匡复 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
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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