Noticias sobre DeepInfer
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DeepSeek DeepInfer: código abierto SOTA inferencia ejecuta 155T toks/día/clúster y gana 22 millones de dólares/día con un margen de ~80 % para un reembolso de 81 días
DeepSeek DeepInfer: Open Source SOTA Inference running 155T toks/day/cluster making $22m/day at ~80% margin for a 81 day payback
AI InsightDeepSeek ha abierto el código fuente de DeepInfer y ha demostrado unos márgenes brutos y una capacidad de rendimiento extremadamente altos, lo que significa que la inferencia de modelos de lenguaje de gran tamaño está pasando de depender de pilas comerciales de código cerrado a competir en infraestructuras de alto rendimiento de código abierto. La optimización de ingeniería extrema está rompiendo las restricciones tradicionales de los costes de inferencia, obligando a toda la industria a redefinir el modelo económico de las API.Importancia 92/100DeepSeek abre el código de su último framework de inferencia: un rendimiento diario de 155 billones de tokens por clúster y KVCache capaz de conservarse durante 7 días
DeepSeek开源最新推理框架:单集群日吞吐155万亿Token,KVCache可保存7天
AI InsightDeepSeek ha lanzado como código abierto DeepInfer, un framework de inferencia en la nube a gran escala, lo que significa que su ventaja competitiva se está extendiendo desde el nivel de los algoritmos de modelos hasta la implementación de ingeniería en infraestructuras de alta concurrencia. Al separar Prefill y Decode y adaptarlos a hardware heterogéneo, este framework ofrece un modelo maduro para que la industria resuelva los cuellos de botella de costo y latencia en la inferencia de modelos de lenguaje de gran tamaño.Importancia 88/100DeepSeek Open-Sources DeepInfer, the Inference Framework Behind DeepSeek-V4.1-Flash
AI InsightDeepSeek ha publicado en código abierto DeepInfer, un framework de inferencia de nivel de producción, lo que significa que sus ventajas tecnológicas se están extendiendo desde los algoritmos de modelos de lenguaje de gran tamaño en la capa superior hacia la ingeniería subyacente y la adaptación de potencia de cálculo heterogénea. Al admitir simultáneamente hardware de NVIDIA y Huawei, el framework busca reducir la fricción de despliegue para las empresas en múltiples chips, acelerando aún más la autonomía y el control de la infraestructura de inferencia. Esta estrategia de código abierto basada en la sinergia de software y hardware tendrá un impacto directo en el panorama actual de los frameworks de inferencia comerciales.Importancia 88/100