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。