一、引言 在人工智能技术迅猛发展的当下，开源技术对于推动该领域的进步发挥着至关重要的作用。开源不仅促进了技术的共享与交流，还加速了创新的步伐，使得更多的研究人员和开发者能够参与到技术的发展中来。DeepSeek作为行业内的重要参与者，其开源举措备受关注。在 2025 年 2 月 24 日至 25 日期间，DeepSeek 再次宣布开源两项关键技术，这一行动进一步彰显了其对开源生态建设的重视，有力地推动了其 OpenSourceWeek 计划的持续深入推进。 二、最新开源项目与技术亮点 （一）FlashMLA（2025 年 2 月 24 日开源） FlashMLA 是专门为 MoE（混合专家）模型精心设计的训练加速框架。该框架借助低秩矩阵压缩 KV 缓存技术，在显著降低内存占用以及计算开销方面成效显著，从而有力地支持了千亿参数模型的高效训练与推理过程。 在硬件适配方面，FlashMLA 针对英伟达 Hopper GPU 进行了深度优化。凭借此项优化，它能够实现可变长度序列处理，在推理效率上表现卓越，接近 H800 的理论峰值，甚至在特定情况下可使 H800 的性能提升至 H100 的水平。 值得一提的是，FlashMLA 对国产 GPU 生态具有不可忽视的重要参考价值。它为国产 GPU 兼容 CUDA 生态提供了极具借鉴意义的技术模板，推动了国产 GPU 在相关领域的应用与发展。 （二）DeepEP 通信库（2025 年 2 月 25 日开源） DeepEP 通信库作为首个专为 MoE 模型训练和推理量身打造的开源通信库，具有诸多突出特性。它支持低精度运算，如 FP8 格式，并对 All-to-All 通信协议进行了优化，从而显著降低了训练和推理过程中的延迟。 该通信库提供了高吞吐量内核以及低延迟内核。前者适用于训练和推理预填充，后者适用于推理解码，通过 RDMA 技术实现了节点内外的数据高效传输。 此外，DeepEP 通信库创新性地引入了基于钩子的通信与计算重叠方法。这种方法避免了占用流式多处理器资源，进而进一步提升了 GPU 的利用率。 三、开源战略与行业影响 （一）推动算力瓶颈突破 DeepSeek 通过一系列算法创新，如计算与通信重叠、精细化显存优化等手段，有效降低了对高端 GPU 的依赖程度。以 DeepSeek-V3 和 R1 模型为例，它们以低成本训练实现了与国际顶尖模型相媲美的性能，为突破算力瓶颈提供了新的思路与方法。相关研究表明，在同等计算任务下，采用 DeepSeek 的创新算法，可减少对高端 GPU 的需求约[X]%。 （二）加速 AI 技术普及 DeepSeek 开源的代码库极大地降低了中小企业和开发者进入 AI 领域的技术门槛，有力地促进了 AI 技术在多个行业的应用落地。众多企业基于其开源技术，迅速开展相关应用开发。例如，浪潮信息等厂商已基于 DeepSeek 的技术推出了适配服务器和一体机，推动了 AI 技术在实际生产中的广泛应用。 （三）激发行业生态变革 DeepSeek 的开源举措促使众多行业内企业调整技术发展策略，转向更为开放的技术共享模式。以阿里通义 Qwen 为例，其衍生模型数量已超过 9 万，成为全球最大的开源模型族群。这一现象表明，行业内的技术生态正朝着更加开放、协作的方向发展。 四、后续计划 截至 2025 年 2 月 25 日，DeepSeek 在 OpenSourceWeek 期间已成功开源两项技术，并且计划在此期间再开源 3 个项目。这些项目将覆盖模型训练、推理优化及硬件适配等多个关键领域，旨在进一步推动 AI 技术的民主化进程，让更多的机构和个人能够受益于先进的 AI 技术。 五、结论 综上所述，DeepSeek 在 2025 年 2 月 24 日至 25 日的开源举措，通过开源 FlashMLA 和 DeepEP 通信库等关键技术，在推动算力瓶颈突破、加速 AI 技术普及以及激发行业生态变革等方面产生了积极而深远的影响。未来，随着其计划中的另外 3 个项目的开源，有望为 AI 领域带来更多的创新与发展机遇。后续研究可以聚焦于这些开源技术在不同行业的实际应用效果评估，以及如何进一步优化这些技术以适应更复杂的应用场景，从而推动 AI 技术迈向更高的发展阶段。如需了解完整开源项目列表或技术细节，可参考其 GitHub 仓库及官方公告。#deepseek