随着农历新年临近，中国大模型赛道再起波澜。据The Information 1月初爆料，国产大模型公司深度求索（DeepSeek）计划于2026年2月中旬正式发布其新一代旗舰模型——DeepSeek V4，并特别强调其在代码生成能力上的显著提升。这一消息近日获得进一步佐证：开发者在GitHub上发现DeepSeek代码库中出现大量指向未知大模型“MODEL1”的更新，种种迹象表明，V4不仅已在路上，更可能采用全新架构。

一、GitHub代码泄露关键线索：“MODEL1”浮出水面

1月20日，在DeepSeek-R1开源模型发布一周年之际，有开发者注意到其GitHub仓库悄然更新了名为FlashMLA的一系列核心推理优化代码。在横跨114个文件的修改中，28处明确提及一个代号为“MODEL1”的大模型标识符。

值得注意的是，“MODEL1”并非孤立出现，而是与当前已知的DeepSeek-V3.2（内部代号“V32”）并列或对比提及。从代码上下文看，两者在多个底层实现细节上存在明显差异：

• KV缓存布局不同：新模型可能采用更紧凑或分层的键值缓存结构，以降低显存占用；
• 稀疏性处理机制升级：暗示V4或引入动态稀疏注意力，提升长序列推理效率；
• 原生支持FP8解码：FP8是一种新兴的低精度浮点格式，可大幅加速推理并减少内存带宽压力，目前仅少数前沿模型（如NVIDIA合作项目）尝试集成。

这些技术细节强烈指向一个结论：“MODEL1”极有可能就是即将发布的DeepSeek V4，且其底层架构已进行深度重构，目标直指更高能效比与更强专业能力。

二、技术预研铺垫：mHC与Engram模块或成V4核心组件

DeepSeek的布局并非临时起意。过去数月，其研究团队已陆续公开两项关键技术成果，被业内视为V4的“技术前哨”：

1. 优化残差连接（mHC, modified Highway Connection）

   该方法改进了传统残差网络的信息流动机制，通过门控机制动态调节主路径与旁路信号，在保持训练稳定性的同时提升模型表达能力。尤其适用于超大规模模型，可缓解梯度消失问题。

2. AI记忆模块（Engram）

   受神经科学中“记忆印迹”（engram）概念启发，该模块旨在赋予模型对关键信息的长期、结构化记忆能力。不同于简单上下文窗口扩展，Engram试图建立可检索、可更新的内部知识表征，有望显著提升复杂任务（如多轮编程、逻辑推理）的连贯性与准确性。

若V4成功整合mHC与Engram，将不仅是一次参数量的堆叠，而是一次架构级创新——在提升通用能力的同时，强化在代码、数学、逻辑推理等高价值场景的专业表现，这与DeepSeek聚焦“生产力工具”的定位高度契合。

三、聚焦代码能力：瞄准开发者生态与商业落地

DeepSeek多次强调V4将“具备更强的写代码能力”，这一战略选择耐人寻味。当前，全球大模型竞争已从通用对话转向垂直场景深耕。GitHub Copilot、CodeLlama、通义灵码等产品证明，编程辅助是AI落地最快、付费意愿最强的赛道之一。

通过V4，DeepSeek或意图打造“中国版Copilot”：

• 支持全栈语言（Python、Java、C++、SQL等）；
• 理解企业级代码库结构；
• 实现函数级补全、bug修复、测试生成等高阶功能。

若配合其已有的DeepSeek-Coder系列开源模型生态，V4有望快速切入开发者社区，并向金融、互联网、智能制造等行业输出定制化编程助手解决方案。

结语：国产大模型进入“精耕细作”新阶段

从V1到V4，DeepSeek的演进轨迹折射出中国大模型产业的整体转向：从追求数字规模，转向追求架构创新与场景价值。GitHub代码的蛛丝马迹、论文中的技术预研、以及明确的产品定位，共同勾勒出一幅清晰的路线图。

2026年春节后，当DeepSeek V4正式亮相，它带来的或许不仅是一个更强的模型，更是一次关于“如何让大模型真正有用”的中国式回答。在AI竞赛的下半场，胜负手或将取决于谁更能把技术深度转化为生产力深度——而DeepSeek，显然已做好准备。