大模型的算力成本，最终由推理框架这一中间层决定。DeepSeek 将内部推理框架 DeepInfer 全面开源，连同生产级编解码组件，把大规模部署的吞吐、延迟与能耗优化经验交给社区。这不仅是技术开放，更是一次降低 AI 使用门槛、推动普惠的产业信号。

大模型的能力边界由模型本身划定，但如何以合理成本提供超大规模的模型服务，还取决于一个长期未被公众了解的中间层：推理框架。

训练使模型学有所成，推理则让模型为人所用。面对如今海量的用户调用，推理框架负责统筹调度庞大的算力集群，其效率直接决定了 AI 服务的算力成本与电力消耗。

DeepSeek 长期致力于将推理性能推向极致。在此前开源一系列大模型、TileLang 编译工具及推理算子库的基础上，我们决定进一步将内部推理框架 DeepInfer 全面开源。

「为善与众行之，为巧与众能之。」我们希望通过分享内部的部署经验，帮助开发者与企业组织优化大规模推理的吞吐与延迟，从而高效构建私有化及公有云部署，降低算力成本、减少能源消耗，让智能以更低的价格触达更广泛的人群，实现真正的大模型普惠。我们也将继续支持社区进行大规模部署优化，欢迎加入我们的开源行列。

DeepInfer

基于 DeepInfer，我们已实现 DeepSeek V4.1 Flash 高吞吐、低延迟的大规模推理服务。未来，DeepSeek 新模型的推理代码及后续优化也将在此持续更新。

• DeepInfer 推理框架：集成高性能算子与深度优化的推理引擎，支持分布式推理、推测解码、SWA Bounded Replay、结构化输出等能力，兼容英伟达与华为昇腾平台。
• deepseek-recipe 编解码组件：同步开源的生产级 Token 编解码组件，与 DeepSeek 官方 API 处理逻辑完整对齐，确保社区获得与官方部署一致的 API 体验。

开源仓库：

• DeepInfer: https://github.com/deepseek-ai/DeepInfer
• deepseek-recipe: https://github.com/deepseek-ai/deepseek-recipe

复制链接进入浏览器打开或点击“阅读原文”查看 DeepSeek 知乎技术报告：https://zhuanlan.zhihu.com/p/2095560295930508953

未来展望

借助全面开源的模型、算子库与推理框架，我们期待着在不远的未来，能够看到全球 AI 服务的范围与质量获得前所未有的扩展与提升，变得更加公平、透明、可信赖，进而实现在全社会范围内加快技术迭代、减少能源浪费，让有限的资源以更高的效率在基础设施与用户终端之间流转，以每个人都能够负担的成本传递更加强大的智能，以及伴随着智能的善意和无限可能性。

DeepSeek 将与各位一同携手，为实现这样的未来图景而不懈努力。