DeepSeek ने 20 अक्टूबर 2026 को DeepInfer सार्वजनिक किया—यह वही इंफरेंस सॉफ्टवेयर है जिसे कंपनी अपनी प्रोडक्शन सेवाओं का आधार बताती है। इसके साथ आया deepseek-recipe अनुरोधों और टोकन को प्रोसेस करने वाली सहयोगी परत है। अहम बात यह है कि रिलीज़ में ऑफलाइन इंफरेंस मिलता है, न कि DeepSeek की होस्टेड API का पूरा, तुरंत तैनात किया जा सकने वाला विकल्प।
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DeepInfer और deepseek-recipe क्या करते हैं?
इंफरेंस वह प्रक्रिया है जिसमें प्रशिक्षित मॉडल इनपुट के आधार पर जवाब बनाता है। DeepInfer इसी काम के लिए बना फ्रेमवर्क है। शुरुआती रिलीज़ में यह DeepSeek-V4.1-Flash को सपोर्ट करता है और Apache 2.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध है।
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इसकी बताई गई सुविधाओं में वितरित इंफरेंस, ऑप्टिमाइज़ किए गए कर्नेल, speculative decoding, असिंक्रोनस शेड्यूलिंग, batch-invariant इंफरेंस और structured output शामिल हैं।
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34 Structured output से मॉडल के जवाब को JSON schema, regex या EBNF grammar जैसे तय प्रारूपों में सीमित किया जा सकता है।
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deepseek-recipe अनुरोधों को मॉडल के इनपुट में बदलने और मॉडल के आउटपुट को जवाब के रूप में लौटाने में मदद करता है। उपलब्ध रिपोर्टिंग में परिचित API request formats के लिए समर्थन का ज़िक्र है। लेकिन केवल फ़ॉर्मैट का समर्थन यह साबित नहीं करता कि DeepSeek की होस्टेड API का हर व्यवहार यहां भी वैसा ही मिलेगा।
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कौन-सा मॉडल और हार्डवेयर समर्थित है?
रिलीज़ के समय DeepInfer की सूची में एक मॉडल—DeepSeek-V4.1-Flash—और दो एक्सेलरेटर परिवार हैं: NVIDIA SM100 GPU और Huawei Ascend 950 NPU।
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5 इस सूची के आधार पर हर NVIDIA GPU या Huawei एक्सेलरेटर को समर्थित नहीं माना जा सकता; उपलब्ध स्रोत अलग-अलग बोर्ड मॉडल की पुष्टि भी नहीं करते।
प्रदर्शन के दावों को कैसे समझें?
DeepSeek इसे उच्च-प्रदर्शन वाला फ्रेमवर्क बताता है। Bloomberg की रिपोर्ट के मुताबिक, संसाधनों का अधिक कुशल इस्तेमाल कंपनियों के लिए DeepSeek मॉडल चलाना सस्ता और आसान बना सकता है।
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45 यह संभावित फायदा है—हर तरह के इस्तेमाल में कम लागत, कम ऊर्जा खपत, कम latency या किसी तय throughput की गारंटी नहीं।
एक क्लस्टर पर रोज़ 155 ट्रिलियन टोकन प्रोसेस करने का आंकड़ा खबरों में आया है, लेकिन उपलब्ध रिपोर्टिंग इसकी स्वतंत्र पुष्टि नहीं करती। तुलना के लिए क्लस्टर और माप के बारे में पर्याप्त विवरण भी उपलब्ध नहीं हैं।
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5 The Next Web ने भी लिखा है कि DeepSeek के गति-संबंधी आंकड़ों का कंपनी से बाहर स्वतंत्र परीक्षण नहीं हुआ है।
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यह तैयार ऑनलाइन सेवा क्यों नहीं है?
सार्वजनिक रिलीज़ में ऑफलाइन इंफरेंस है। तैनाती संबंधी दस्तावेज़ों की कवरेज के अनुसार, पूरी ऑनलाइन सेवा के लिए ज़रूरी कुछ हिस्से इसमें शामिल नहीं हैं: KV-cache प्रबंधन, prompt processing (prefill) और token generation (decode) को अलग-अलग चलाने की व्यवस्था, और कई replicas के बीच load balancing।
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इसलिए लाइव, कई उपयोगकर्ताओं वाली सेवा बनाने वाली टीमों को अतिरिक्त सर्विंग इन्फ्रास्ट्रक्चर खुद तैयार करना होगा। यह रिलीज़ उन संगठनों के लिए ज़्यादा उपयुक्त दिखती है जिनके पास इंफरेंस इंजीनियरिंग का अनुभव है—उन टीमों के लिए कम, जिन्हें बस तैयार होस्टिंग सेवा चाहिए। अपने सिस्टम पर चलाने से खर्च घटेगा या नहीं, यह हार्डवेयर और संचालन की ज़रूरतों पर निर्भर करेगा; केवल इस रिलीज़ से लागत का हिसाब तय नहीं होता।
कंपनियों के लिए सीधी बात
DeepInfer, DeepSeek-V4.1-Flash के लिए प्रोडक्शन में इस्तेमाल होने वाला इंफरेंस इंजन उपलब्ध कराता है; deepseek-recipe अनुरोध और जवाब संभालने की अतिरिक्त परत देता है। इससे इंफ्रास्ट्रक्चर टीमें अपने सिस्टम पर मॉडल चलाने के लिए और औज़ार पा सकती हैं। लेकिन प्रचारित ऑप्टिमाइज़ेशन सुविधाओं को स्वतंत्र रूप से मापे गए नतीजों से अलग समझना चाहिए—और ऑफलाइन इंफरेंस को भरोसेमंद ऑनलाइन सेवा में बदलने का अतिरिक्त काम भी बजट में रखना चाहिए।
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