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DeepSeek 把自家「印钞机」开源了，这才是真的 OpenAI

DeepSeek 把自家「印钞机」开源了，这才是真的 OpenAI APPSO
2026-10-21
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导读：源神启动！

DeepSeek开源核心推理框架：授人以渔的“印钞机”技术

昨日，DeepSeek正式宣布将其支撑线上百亿级调用的核心基础设施全面开源。在发布的《DeepSeek V4.1 Flash 大规模推理部署实践》技术博客中，DeepSeek将云服务推理框架「DeepInfer」及生产级分词组件「deepseek-recipe」基于Apache 2.0协议开放。官方承诺，未来新模型的推理代码及性能优化也将持续在该框架中同步更新。
“为善与众行之，为巧与众能之。”旨在降低AI使用门槛，推动行业成本优化。

核心价值：从模型权重到工程实践的全链路开放

DeepInfer框架展现了极高的商业与技术价值。目前，基于该框架的单一集群服务日吞吐量已达155万亿Tokens。即便按最低市场价估算，单张显卡每小时产生的收益约为38美元（约合人民币253元），远超普通人力成本，且具备24小时不间断运行的高效特性。
此次开源的意义在于“授之以渔”。以往行业内的开源多局限于模型权重文件，而高吞吐、低延迟的生产环境部署技巧往往被视为商业机密。这导致许多中小算力服务商因缺乏优化能力，面临算力利用率低、甚至亏损的局面。DeepSeek通过开源DeepInfer和deepseek-recipe，旨在帮助全球企业和机构高效部署模型并实现盈利。
DeepInfer开源地址: https://github.com/deepseek-ai/DeepInfer
deepseek-recipe开源地址: https://github.com/deepseek-ai/deepseek-recipe
据业内人士分析，借助这套现成的模型与优化方案，二三线推理服务商有望实现90%以上的毛利率。这一举动也获得了开源社区的高度认可，vLLM官方账号致谢DeepSeek将基于vLLM打造的DeepInfer以宽松协议回馈社区。

技术解密：极致优化的工程细节

硬件兼容与成本控制

DeepInfer具备广泛的硬件兼容性，支持使用常见的8卡机器进行Prefill处理，以及64至128卡的超节点进行Decode处理。在视觉编码器（Vision Encoder）部署上，官方建议优先使用性价比最高的可用显卡，体现了极致的成本控制理念。

存储与计算优化

针对Agent和长文本对话场景，DeepSeek构建了100 PiB容量的3FS分布式存储集群，将Agent流量的KVCache保留72小时以上，Chatbot流量保留7天。通过RDMA网卡和GDR技术，聚合读取带宽达到10 TiB/秒，实现了数据加载与前向计算的重叠，不占用GPU SM计算单元。
此外，通过SWA Bounded Replay技术，仅重算最后128个token，将总Prefill计算量减少了一半，显著提升了存储性价比。

组件功能详解

同步开源的Rust组件deepseek-recipe解决了多项工程痛点：统一OpenAI和Anthropic的API协议格式；通过分段并行编码解决长文本分词卡顿；从底层防御Special Token注入攻击。在调度层面，通过GPU/CPU异步流水线重叠及变长验证技术，进一步提升了6%的吞吐量。

行业反思：开源与闭源的路线之争

DeepSeek的商业逻辑坚持“核算成本后定价”，不追求暴利，致力于让AI成为普惠工具。相比之下，部分海外闭源巨头的高价策略与安全叙事引发争议。
以Anthropic为例，其在招股书中强调AI潜在的安全风险，如“自我保护意识”等，以此构建监管壁垒。然而，数据显示其2026年上半年净亏损高达807亿美元，其中大部分用于算力基建投入。这种高估值、高亏损的模式依赖于维持高昂的算力门槛和封闭生态。
DeepSeek通过极致的工程优化和开源策略，打破了“高算力即高成本”的传统叙事。据测算，若采用DeepInfer的高效方案，1GW算力年Token收入潜力巨大。若全球25GW算力用于推理，按DeepSeek的低成本模式，全人类年消费约2.5万亿美元即可消化；而若按闭源巨头的高价模式，则需消耗10万亿美元。这表明，闭源巨头的高溢价部分源于工程效率低下或人为设置的门槛。
DeepSeek的开源行动不仅提供了技术工具，更戳破了AI行业的部分泡沫，推动了行业向更高效、更普惠的方向发展。
【声明】内容源于网络
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