DeepSeek revelou detalhes de um novo modelo designado “MODEL1” por meio de atualizações recentes em sua base de código FlashMLA em GitHub. O identificador “MODEL1” aparece 28 vezes em 114 arquivos do repositório, marcando a divulgação no aniversário de um ano do lançamento do R1 da empresa. Este desenvolvimento segue relatos de que a DeepSeek planeja lançar seu modelo V4 de próxima geração em meados de fevereiro de 2026, coincidindo com o Ano Novo Lunar. A análise da base de código atualizada pelos desenvolvedores indica que o MODEL1 apresenta uma arquitetura distinta do DeepSeek-V3.2, codinome “V32” no repositório. Discrepâncias lógicas de código sugerem mudanças no layout do cache de valores-chave, no tratamento de dispersão e na decodificação do formato de dados do FP8, apontando para reestruturação para otimização de memória e eficiência computacional. Pesquisadores da comunidade LocalLLaMA do Reddit observado a atualização do código-fonte do FlashMLA adicionou amplo suporte ao MODEL1, incluindo compatibilidade com a futura arquitetura Blackwell da Nvidia (SM100) e os atuais chips Hopper. As mudanças supostamente mostram o MODEL1 revertendo para uma dimensão unificada do padrão 512 e introduzindo recursos de “Consciência de posição de vetor de valor”, juntamente com implementações potenciais do sistema de memória condicional “Engram” recentemente publicado pela DeepSeek. O repositório FlashMLA, que abriga o kernel de decodificação Multi-Head Latent Attention do DeepSeek otimizado para GPUs Nvidia Hopper, foi a fonte das pistas técnicas. Espera-se que o modelo V4 do DeepSeek integre a arquitetura Engram, que facilita a recuperação eficiente de contextos que excedem um milhão de tokens, utilizando um sistema de pesquisa para fatos fundamentais, em vez de recalculá-los por meio de computação. Testes internos realizados por funcionários da DeepSeek sugerem que o V4 poderia superar os modelos rivais da Anthropic e OpenAI em benchmarks de codificação, especialmente com longos prompts de código. A revelação do MODEL1 ocorre quando o DeepSeek se aproxima de um ano desde sua estreia no R1 em janeiro de 2025. O lançamento do R1 resultou em uma redução de US$ 593 bilhões no valor de mercado da Nvidia em um único dia, de acordo com a ITPro. O modelo R1 da DeepSeek supostamente custou menos de US$ 6 milhões para treinar e alcançou desempenho igual ou superior ao modelo o1 da OpenAI em benchmarks de matemática e codificação. A empresa posteriormente lançou a V3.1 em agosto e a V3.2 em dezembro, com a V3.2 descrita como oferecendo desempenho equivalente ao GPT-5 da OpenAI. DeepSeek não comentou oficialmente sobre MODEL1 nem confirmou o momento de lançamento específico para V4.
