4/15/25
AI 新聞

Deepseek宣布開放推理引擎 回饋開源社群

Deepseek宣布開放推理引擎 回饋開源社群

在 AI 社群中,開源 不只是一種技術選擇,更是一場價值實踐。近日,DeepSeek宣布將其內部高效能推理引擎逐步開源,並非另起爐灶開設新 repo,而是選擇一條更具長遠意義的做法 —— 將改動直接回饋至原本的開源社群中。

這套推理引擎原本建構於 vLLM 之上,經過 DeepSeek 團隊一年多來的深度優化與整合,支撐起了如 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 等大型模型的部署需求。儘管內部版本與 vLLM 結構已出現分歧,加上與內部基礎設施緊密耦合,並非一款可即刻普及的獨立產品,DeepSeek 最終選擇回歸社群的懷抱,透過模組化、貢獻改進設計與最佳化成果,逐步釋出有用的組件。

此舉背後展現的是一種更可持續的開源策略 —— 不是再造輪子,而是強化現有基礎建設。

DotAI的觀點:推理引擎開源,不只是技術,更是技術共建

對於像我們這樣專注於 AI 應用與部署的團隊而言,推理引擎的效能與穩定性,是 AI 應用能否大規模落地的關鍵因素之一。DeepSeek 此次的做法,正體現了我們一貫主張的「技術共建精神」:

  • 聚焦模組化與通用性:相比單一封閉 repo,將底層優化以模組形式釋出,能讓更多開發者與框架即時受益,加速 AI 工具鏈的成熟。

  • 回饋開源社群,加強生態共存:這種貢獻方式不只強化 DeepSeek 與社群的連結,也促進像 vLLM、SGLang 等核心推理引擎的演化。

  • 對未來 AGI 部署更友善:開放而非封閉、融合而非割裂,是推進通用人工智能部署到各行各業的必要條件。

我們相信,開源的價值,不在於一時聲量,而在於能否構築一個互相支援、快速迭代的技術共同體。正因如此,DotAI 在自家 AI 實驗與產品開發中,也積極採用並回饋開源成果,無論是 PyTorch、vLLM、Hugging Face,還是 LangChain、Make、Gemini 等工具鏈模組。

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