DeepSeek模型更新！上下文提升至百万Token 可处理三体小说全集 ...

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& G6 I; A3 d( Y; ?& B: i! w* R                                                            　　DeepSeek传闻中的V4尚未正式发布。2月11日，多位用户反馈DeepSeek已在网页及App端进行版本更新，上下文窗口由原有的128K直接提升至1M（百万Token）级别。
- B. b  M9 B; b: `, k　　《科创板日报》记者实测中发现，DeepSeek在问答中称自身支持上下文1M，可以一次性处理超长文本。此外，版本模型知识库截止时间更新至2025年5月。不过，新版本目前不支持视觉输入，也不具备多模态识别能力。
) S# b/ J( d1 B. ?( s! c　　《科创板日报》记者进一步询问模型的版本，DeepSeek称没有固定的版本号，更像一个持续进化的"最新版
　　在尝试提交了超过24万个token的《简爱》小说文档后，DeepSeek可以支持识别文档内容。
6 _4 U3 Z+ N( w　　三体三部曲合计总计90万字，这也意味着DeepSeek能够单次完成处理《三体》全集的长文本。
' i: C$ n5 P8 D, R1 \7 f　　记者随即提交了《三体》全集，DeepSeek的处理速度相较文字更少的《简爱》要慢一些，但也在几分钟内完成了文档阅读。
　　值得关注的是，近期DeepSeek开放了多个技术岗位招聘，包括产品经理/模型策略产品经理、客户端/前端/全栈研发工程师等。
- m# \1 U; L* k. J. B. |' [　　此外，DeepSeek还在1月14日发布了CFO的岗位招聘。
0 h8 G7 L6 ?6 o　　目前，能将上下文推至百万级别的模型较少，谷歌的Gemini系列和Anthropic的Claude Opus 4.6等已率先实现。
　　DeepSeek的V系列模型定位为追求极致综合性能的基础模型。2024年12月推出的基础模型V3是DeepSeek的重要里程碑，其高效的MoE架构确立了强大的综合性能基础。此后，DeepSeek在V3基础上快速迭代，发布了强化推理与Agent（智能体）能力的V3.1，并于2025年12月推出了最新正式版V3.2。同时，还推出了一个专注于攻克高难度数学和学术问题的特殊版本V3.2-Speciale。
6 y5 s' D* t2 O  l5 J! b; P/ h* S　　科技媒体The Information此前爆料称，DeepSeek将在今年2月中旬农历新年期间推出新一代旗舰AI模型DeepSeek V4，将具备更强的写代码能力。
　　随着这个日期迫近，襁褓中的V4成了关注焦点，Deepseek的每一次更新，都引来诸多关注。据《科创板日报》梳理，今日的版本更新之外，年初以来，Deepseek公布了两项底层架构突破，并释放一个旗舰迭代信号。
　　今年初，DeepSeek团队发表两篇论文，公开了两项创新架构：mHC（流形约束超连接）用来优化深层Transformer信息流动，使模型训练更稳定、易扩展，在不增加算力负担前提下提升性能；Engram（条件记忆模块）将静态知识与动态计算解耦，用廉价DRAM存储实体知识，释放昂贵HBM专注推理，显著降低长上下文推理成本。
　　这两项技术被认为是中国大模型突破“算力芯片和内存瓶颈”的算法创新，创始人梁文锋均署名参与相关论文。
　　1月21日，R1模型发布一周年之际，DeepSeek新模型“MODEL1”曝光。DeepSeek官方GitHub仓库更新了一系列FlashMLA代码，借助AI对全部总代码文件数:114个（包括.py, .md, .txt, .sh, .cpp, .cu, .h文件）进行分析，发现了一个此前未公开的模型架构标识“MODEL1”，共被提及31次。

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（文章来源：科创板日报）

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滚的吸血鬼

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DeepSeek概念，年前最后两天，来一波