DeepSeek تفتح شيفرة DeepInfer، محرك الاستدلال الذي يشغّل خدمتها الإنتاجية
نشرت شركة DeepSeek الصينية بموجب رخصة Apache 2.0 برنامج DeepInfer الذي تشغّل به نماذجها في بيئة الإنتاج. ويدعم حالياً نموذج DeepSeek-V4.1-Flash فقط، ويعمل على معالجات Nvidia SM100 ورقاقات Huawei Ascend 950، لكنه ليس منظومة خدمة متكاملة عبر الإنترنت.
فتح مختبر الذكاء الاصطناعي الصيني DeepSeek في 20 أكتوبر 2026 شيفرة DeepInfer، وهو إطار الاستدلال الذي تقول الشركة إنه يشغّل خدماتها الإنتاجية الواسعة. ونُشرت الشيفرة على GitHub بموجب رخصة Apache 2.0.
محتوى الإصدار
- يدعم DeepInfer حالياً نموذجاً واحداً هو DeepSeek-V4.1-Flash، ونقطة الحفظ الافتراضية هي DeepSeek-V4.1-Flash-1017.
- يعمل على معالجات الرسوميات لمراكز البيانات Nvidia SM100 ووحدات Huawei Ascend 950.
- تشمل الميزات المدرجة على GitHub نوى محسّنة وأنواعاً عدة من التوازي (منها توازي الخبراء لنماذج mixture-of-experts) وفك الترميز التخميني والجدولة غير المتزامنة للدفعات وأخذ العينات الحتمي والمخرجات المهيكلة.
- يغطي الإصدار الاستدلال دون اتصال. ويوضح المستودع أن الخدمة الكاملة تحتاج إلى مكونات غير مشمولة: نظام ذاكرة KV المؤقتة، وفصل مرحلتي prefill وdecode، وموازنة الحمل بين النسخ المتوازية.
- بحسب The Next Web، بُني DeepInfer في الأصل أساساً على المحرك المفتوح vLLM، كما أصدرت DeepSeek مكتبة deepseek-recipe المطابقة لطريقة تقطيع النصوص في واجهتها البرمجية.
لماذا يهم ذلك
يشكّل الاستدلال، أي تشغيل نموذج مدرَّب للرد على الطلبات، جزءاً كبيراً من تكلفة خدمات الذكاء الاصطناعي. ونقل The Next Web عن بلومبرغ أن مزودي الخدمات السحابية والشركات التي تشغّل نماذج DeepSeek على خوادمها قد يستخدمون التقنيات نفسها لخفض التكاليف، وهي أساليب تُحفظ عادة داخل الشركات. وأرقام السرعة صادرة عن DeepSeek نفسها ولم تُتحقق منها جهة مستقلة بعد.
وجاء الإصدار بعد يوم من أمر الولايات المتحدة الوكالات المدنية الفيدرالية بإزالة منتجات DeepSeek من أنظمتها.