DeepSeek Model 1：大模型效率革命，边缘部署新可能

DeepSeek推出全新Model 1模型，通过KV缓存优化、稀疏性处理和FP8解码三大核心技术，结合mHC残差连接和Engram记忆模块创新，显著降低显存占用并提升计算效率。该模型实现全硬件架构适配，支持从云端到边缘设备的灵活部署，打破大模型对高端硬件的依赖。这一突破将推动AI技术普惠化，使大模型能广泛应用于智能家居、车载终端等成本敏感场景。Model 1预计春节前后发布，其技术革新或将重新定义

程序员王饱饱

591人浏览 · 2026-01-27 00:10:43

程序员王饱饱 · 2026-01-27 00:10:43 发布

DeepSeek发布全新Model 1模型，通过KV缓存优化、稀疏性处理和FP8解码三大技术，结合mHC和Engram创新，解决大模型显存占用高、计算效率低等问题。全硬件架构适配使模型能在云端和边缘设备部署，打破硬件与成本束缚，推动AI技术普惠，实现大模型平民化。

“大模型的下一场革命，藏在效率里。”这是AI行业当下的共识，而DeepSeek的新动作，恰好印证了这句话。近日，GitHub代码库的一次更新，让DeepSeek全新模型Model 1浮出水面，这款与V3.2架构完全分离的新模型，剑指现有大模型的效率痛点，春节前后的正式发布更是让业界翘首以盼。从KV缓存到FP8解码的全维度优化，再到mHC和Engram两大黑科技的集成，Model 1不仅要颠覆AI架构，更要让大模型走出云端，真正落地边缘设备与成本敏感场景。

（图片由AI生成）

作为DeepSeek的全新力作，Model 1最核心的突破，是跳出了V3.2的技术框架，在大模型的“效率底层”做了深度重构。要知道，当下大模型的发展早已不是单纯堆参数，显存占用高、计算效率低、硬件适配性差，成了制约其普及的三大痛点，尤其是边缘设备，动辄数GB的模型体积、对高端GPU的依赖，让大模型始终难以落地。

而Model 1的三大技术优化，精准切中这些问题：KV缓存布局优化大幅降低显存占用，参考行业同类优化思路，这类调整能让缓存内存足迹下降，直接提升模型的长上下文处理能力；稀疏性处理让模型计算不再“全量激活”，只针对关键数据进行运算，避免算力冗余，这也是DeepSeek从V2开始就深耕的技术方向，此次再度升级更具优势；FP8解码则在精度损失可控的前提下，提升解码速度与硬件利用率，让模型推理更高效。

更值得关注的是，Model 1还将集成DeepSeek近期的两项重磅创新：此前引发热议的mHC优化残差连接，解决了传统超连接的训练不稳定性问题，让模型在大规模训练时既保性能又稳架构；全新的AI记忆模块Engram，则为模型赋予更高效的记忆能力，让推理和交互更贴合实际场景需求。双技术加持下，Model 1的计算效率和显存利用率实现双提升，为跨场景落地打下基础。

如果说技术优化是“内功”，那全硬件架构适配就是Model 1的“外功”。这款模型的硬件实现跨越多个GPU架构，打破了大模型对特定高端硬件的依赖，既能在云端高端GPU上发挥极致性能，也能在中低端硬件上平稳运行。这一能力让Model 1的应用场景得到无限拓宽：在智能家居、车载终端等边缘设备上，它能实现本地轻量化推理，解决云端推理的延迟和隐私问题；在中小企业、创业团队等成本敏感环境中，无需高额硬件投入就能用上高性能大模型，真正让AI技术普惠。

正如AI领域的经典观点：“真正的技术创新，不是让强者更强，而是让技术触达更多人。”DeepSeek Model 1的出现，正是这一理念的实践。从V1到V3.2，DeepSeek一直深耕大模型的效率与落地，此次Model 1的全新突破，更是将方向瞄准了“大模型平民化”。它的到来，不仅让DeepSeek在新一轮AI竞争中占据先机，更让整个行业看到了大模型发展的新可能——未来的AI，不该是云端的“空中楼阁”，而该是无处不在的“智能水电”。

目前，Model 1的内部测试表现已让开发者社区热议不断，春节前后的正式发布，无疑将为2026年的AI行业投下一颗重磅炸弹。当大模型不再被硬件和成本束缚，当边缘设备也能拥有强大的智能能力，AI的普惠时代或许真的要来了。而DeepSeek的这步棋，也让我们看到：中国AI企业的创新，早已从“跟跑”走向“领跑”，用架构创新定义行业未来。

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