DeepSeek mengumumkan pada 20 Oktober 2026 bahawa lebih banyak perisian inferensnya kini tersedia kepada pihak luar. DeepInfer ialah enjin yang menurut syarikat itu digunakan untuk menjalankan perkhidmatan produksinya, manakala komponen pendamping deepseek-recipe mengendalikan pemprosesan permintaan dan token. Namun, ada batas penting: keluaran awam ini menyediakan inferens luar talian, bukannya pengganti API hos DeepSeek yang lengkap dan sedia dilancarkan.
3
4
33
Apa fungsi DeepInfer dan deepseek-recipe?
DeepInfer ialah rangka kerja inferens—perisian yang menjalankan model terlatih untuk menghasilkan jawapan. Pada peringkat awal, ia menyokong DeepSeek-V4.1-Flash dan dikeluarkan di bawah lesen Apache 2.0, menurut laporan mengenai pelancaran itu.
4
5
Antara ciri yang disenaraikan ialah inferens teragih, kernel dioptimumkan, speculative decoding, penjadualan tak segerak, inferens yang tidak berubah mengikut kelompok dan output berstruktur.
33
34 Output berstruktur membolehkan format jawapan model dihadkan, contohnya supaya mematuhi skema JSON, ungkapan nalar atau tatabahasa EBNF.
29
30
deepseek-recipe pula ialah komponen pendamping yang menukar permintaan kepada input model dan memproses output menjadi respons. Laporan menyebut sokongan untuk format permintaan API yang biasa digunakan. Namun, hal itu sahaja tidak membuktikan keserasian penuh dengan setiap ciri atau tingkah laku API hos DeepSeek.
3
9
Model dan perkakasan yang disokong
Ketika dilancarkan, DeepInfer menyenaraikan DeepSeek-V4.1-Flash sebagai model yang disokong, serta dua keluarga pemecut: GPU NVIDIA SM100 dan NPU Huawei Ascend 950.
3
5 Senarai ini tidak bermakna semua GPU NVIDIA atau pemecut Huawei serasi; sumber yang tersedia juga tidak mengesahkan sokongan bagi setiap varian papan tertentu.
Bagaimana pula dengan dakwaan prestasi?
DeepSeek memperkenalkan DeepInfer sebagai rangka kerja berprestasi tinggi. Bloomberg pula melaporkan bahawa perisian ini berpotensi menjadikan modelnya lebih murah dan mudah dijalankan oleh perniagaan, dengan membantu penggunaan sumber pengkomputeran yang lebih cekap.
33
45 Itu ialah manfaat yang diharapkan, bukannya jaminan kos operasi, penggunaan tenaga atau kependaman akan berkurang—atau kadar pemprosesan tertentu akan dicapai dalam setiap penggunaan.
Angka yang dilaporkan DeepSeek, iaitu 155 trilion token sehari bagi setiap kluster, turut disebut dalam liputan media. Namun, laporan yang tersedia tidak mengesahkannya secara bebas dan tidak memberikan maklumat mencukupi untuk membandingkannya secara langsung dengan sistem lain.
1
5 The Next Web juga melaporkan bahawa angka kelajuan DeepSeek belum diuji secara bebas.
49
Mengapa ia belum menjadi khidmat dalam talian siap guna?
Keluaran awam ini menyediakan inferens luar talian. Liputan dokumentasi penggunaan turut menyatakan beberapa komponen peringkat perkhidmatan tidak disertakan: pengurusan cache KV, pemisahan proses prapengisian (prefill) daripada penjanaan token (decode), serta pengimbangan beban antara replika.
4
7
Jadi, pasukan yang mahu menyediakan perkhidmatan langsung untuk ramai pengguna perlu mengurus sendiri infrastruktur tambahan itu. DeepInfer lebih sesuai sebagai bahan binaan untuk organisasi yang mempunyai kepakaran dalam kejuruteraan inferens, bukannya pasukan yang mencari khidmat pengehosan siap guna. Sama ada pengehosan sendiri menjimatkan wang bergantung pada perkakasan dan kerja operasi yang diperlukan; keluaran ini sahaja tidak menetapkan kos tersebut.
Kesimpulannya
DeepInfer membuka enjin inferens berorientasikan produksi untuk DeepSeek-V4.1-Flash, sementara deepseek-recipe menyediakan lapisan tambahan untuk memproses permintaan dan respons. Gabungan ini memberi pasukan infrastruktur lebih banyak pilihan untuk mengehos model sendiri. Namun, ciri pengoptimuman yang diumumkan perlu dibezakan daripada keputusan ujian bebas, dan kerja tambahan untuk mengubah inferens luar talian menjadi perkhidmatan dalam talian yang boleh diharap tetap perlu diambil kira.
3
4
33
49