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DeepSeek最新模型MODEL1架构升级曝光,3大关键改进提升AI性能! 核心内容: 1. KV-Cache存储方式优化,物理排布更紧凑 2. 引入"extra"两段式cache新特性 3. 头维固定512×512,取消可变维度设计
刚刚,DeepSeek在更新FlashMLA的flash_mla_interface.py时,提到了一款新模型MODEL1,总共有4处修改。
Agentic AI,绕不开这两篇开年综述" data-itemshowtype="0" linktype="text" data-linktype="2">2026,做Agentic AI,绕不开这两篇开年综述
从这段 diff 可以看出,MODEL1 在 MLA(Multi-head Latent Attention)KV-Cache 的存储与访问方式),与 V3/V3.2 系列有 3 个本质差异:
注释把 “head_dim should be 512 while head_dim_v is also 512” 整段删掉,是因为代码里已经硬编码检查,不再支持其它尺寸。
https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA/commit/48c6dc426f045cb7743b18f5c7329f35f1b7ed7953AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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