DeepSeek تطلق DeepInfer مفتوح المصدر، أداة الاستدلال لخفض تكاليف تشغيل الذكاء الاصطناعي

أطلقت شركة DeepSeek الصينية للذكاء الاصطناعي أداة DeepInfer على GitHub في 20 أكتوبر 2026، وأعلنت عن إطار الاستدلال الذي تقول إنه يشغل خدماتها الضخمة للإنتاج بالفعل. تم نشر البرنامج بموجب ترخيص Apache 2.0 على github.com/deepseek-ai/DeepInfer، وفقاً لـ SiliconANGLE و TechTarget.

الاستدلال هو المرحلة التي تأتي بعد تدريب النموذج، عندما يقوم فعلياً بإنشاء إجابات على استفسارات المستخدمين. قالت DeepSeek في ملاحظات الإصدار الخاصة بها، كما استشهدت بها Gizmodo، إنها "نشارك مكدس الإنتاج الخاص بنا لمساعدة المجتمع على خفض تكاليف الحوسبة وتقليل استهلاك الطاقة وجعل الذكاء الاصطناعي أكثر ميسورية."

ماذا تفعل DeepInfer

DeepInfer هي طبقة تحسين مبنية خصيصاً لنموذج DeepSeek-V4.1-Flash، وهو نظام تسوقه الشركة لمهام البرمجة والمهام الذاتية، وفقاً لـ Gizmodo و TechTarget. تقرر SiliconANGLE أن أحد مجموعات DeepSeek الخاصة بالإنتاج تستخدم الإطار لخدمة 155 تريليون رمز يومياً.

يعتمد الإطار على فك التشفير التخميني، وهي تقنية يقترح فيها نموذج "مسودة" أصغر عدة رموز مقدماً بينما يفحصها النموذج الرئيسي في ممر واحد بدلاً من إنشاء كل رمز واحداً تلو الآخر. تصف SiliconANGLE، استناداً إلى الوثائق التقنية لـ DeepSeek، إصدار DeepSeek المحدد من هذا النظام، يسمى DSpark، حيث يقترح نموذج المسودة خمسة رموز بينما تنبأ آلية ثقة منفصلة بما إذا كان النموذج الرئيسي سيقبلها؛ تقول DeepSeek إن هذا يقلل التحقق غير الضروري بحوالي 30٪، مما ينتج عنه مكاسب إنتاجية من 4٪ إلى 7٪ تحت أحمال الإنتاج.

يدعم الكود المُفرج عنه معالجات Nvidia SM100 (Blackwell) وأجهزة معالجة Huawei Ascend 950 العصبية، لكن ليس رقائق Nvidia من جيل Hopper الأقدم، وفقاً لـ SiliconANGLE. تلاحظ TechTarget أن المؤسسات التي تشغل نماذج ذكاء اصطناعي بخلاف DeepSeek يمكنها بالفعل استخدام أدوات مماثلة مثل Nvidia TensorRT-LLM، وأن اعتماد DeepSeek المستمر على أجهزة Nvidia إلى جانب رقائق Huawei يشير إلى أن Huawei لا تزال متخلفة عن Nvidia في بعض الجوانب، وفقاً للتقرير.

ما تم حذفه

لم تطلق DeepSeek كل شيء مطلوب لتشغيل خدمة إنتاج كاملة. تقرر SiliconANGLE أن الشركة احتفظت بنظام إدارة ذاكرة المفاتيح والقيمة وكود موازنة التحميل لأنها مرتبطة ارتباطاً وثيقاً ببنيتها التحتية الداخلية، وأن النشر الفعال لا يزال يتطلب ما لا يقل عن 128 وحدة معالجة رسومات — 64 مخصصة لمعالجة المطالبات و64 لتوليد الردود. تعمل ميزات المخرجات الحتمية، التي تجعل النموذج يعيد إجابات متسقة لنفس الإدخال، حالياً فقط على أجهزة Nvidia، كما تضيف المنفذ.

مقارنة التكاليف والرد

تقرر Gizmodo أن DeepSeek تسعر V4.1-Flash بـ 0.035 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.12 دولار لكل مليون رمز إخراج، مقابل الأرقام التي تنسبها لنموذج OpenAI GPT-6 Astra وهي 10 دولارات و50 دولاراً على التوالي لنفس الأحجام؛ تصيغ Gizmodo الإصدار كجزء من DeepSeek تطبيق الضغط على OpenAI و Anthropic. تقرر SiliconANGLE بشكل منفصل أن التسعير خارج ساعات الذروة على مجموعة تشغيل DeepInfer يمكن أن يولد حوالي 38 دولاراً من الإيرادات لكل وحدة معالجة رسومات في الساعة.

قال محلل Omdia Lian Jye Su لـ TechTarget إن هناك نقاشاً صناعياً كبيراً حول تحسين استخدام الرموز، مشيراً إلى أن استهلاك الرموز قد ارتفع بشكل حاد مع نمو اعتماد الذكاء الاصطناعي. تصف TechTarget المحللين برؤيتهم الإصدار على حد سواء كخطوة تحسين التكلفة وكجهد لتحديد المواقع الجيوسياسية يعزز أيضاً بدائل الرقائق الصينية إلى جانب أجهزة Nvidia.

الخلفية

تقرير SiliconANGLE أن DeepInfer تم نسخه في الأصل من مشروع vLLM مفتوح المصدر في أبريل 2025، بعد أن وجدت الشركة أن الإصدار الكامل كان غير عملي في ذلك الوقت. لقد استقطبت DeepSeek انتباهاً من قبل لإطلاق نماذج ذكاء اصطناعي منخفضة التكلفة وتنافسية، واستمرار إصدار DeepInfer في هذا النمط بفتح برنامج البنية التحتية بدلاً من النموذج فقط.

قالت DeepSeek إنها تخطط لإضافة دعم نماذج إضافية إلى إطار عمل DeepInfer في المستقبل، وفقاً لـ Gizmodo، على الرغم من عدم إعطاء أي جدول زمني.