DeepSeek 开源自研推理框架 DeepInfer

DeepSeek 开源高性能大规模推理框架 DeepInfer，采用 Apache-2.0 许可，仓库地址 https://github.com/deepseek-ai/DeepInfer。支持优化 kernel、模型与 sampler 运行时，Attention DP、平衡 CP、MoE EP + EPLB 等并行方案，以及 DSpark、置信度调度验证、SWA bounded replay、零开销异步批量调度、batch-invariant 推理、确定性采样和结构化输出。

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Tianyi Cui 提名三个使用广泛、更新及时的 DSH 插件导航站：https://dshfind.com/、https://dshmarket.com/ 和 https://awesome-dsh-plugin.com/，其中 dshmarket 还可直接作为 DSH 插件安装到设置页中。

DeepSeek 宣布将内部推理框架 DeepInfer 全面开源，并同步开源生产级 Token 编解码组件 deepseek-recipe。

WorkBuddy Intl 已更新至最新的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型，10 月 31 日前免费开放。引用的 DeepSeek 官方内容称该模型相比上一版性能更强、任务完成更快、输出更短，已上线网站、App 和 API，并针对 DeepSeek Harness、Tencent CodeBuddy、WorkBuddy 等做了优化。

DeepSeek 开放自研搜索 API，底层由 AI 原生的 DeepSeek 搜索引擎提供，每天稳定处理数亿次搜索请求。该引擎索引全球千亿级网页、支持多语言，并通过识别机制过滤 SEO 作弊、GEO 操纵和低质 AIGC，使用方式见网页搜索与抓取指南。

DeepSeek 开源面向华为昇腾算力平台的基础设施组件，包括 TileLang 编译工具、DeepGEMM、DeepEP、TileKernels、FlashMLA、DeepSelect，与此前英伟达平台开源组件一一对应。

Fireworks 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，在 DeepSWE 上取得 74.34% pass@1、每任务 $0.43，与 GPT-6 Astra 同一精度区间但成本仅 1/15。

Fireworks 上线 DeepSeek V4 Pro 0813，提供 serverless、专属部署及 SFT/DPO/RFT 训练支持，模型具备 1M token 上下文窗口和原生工具调用。

SemiAnalysis 应 OpenAI 邀请在实验室实测其在 Hot Chips 公布的 Jalapeño 推理 ASIC，称其在 DeepSeek R1、Kimi K2.5、GPT-OSS 等模型上的 perf/W 超过所有可测的 Nvidia、AMD 和 Google 芯片，DeepSeek R1 在并发 1 下达每用户超 700 token/s。