国产人工智能企业深度求索开发的大模型Deepseek开源周落下帷幕。2月28日，DeepSeek最新宣布，开源面向DeepSeek全数据访问的推进器3FS（Fire-Flyer File System）。这是一款并行文件系统，可充分利用现代固态硬盘（SSD）和远程直接内存访问（RDMA）网络的全部带宽，加速和推动DeepSeek平台上所有数据访问操作。

　　DeepSeek开源周至此圆满结束。此前，2月21日午间，DeepSeek曾宣布将开源5个代码库，以完全透明的方式与全球开发者社区分享研究进展，每日解锁新内容，进一步分享新的进展，并将这一计划定义为“Open Source Week”（开源周）。此举旨在降低技术门槛和成本，让开发者能够更高效、低成本、广泛地使用大模型。

　　华东师范大学数据科学与工程学院教授王伟表示，DeepSeek的开源预计将拉动更多云服务提供商，降低自建云计算中心或私有化部署成本，形成更强大的生态圈，增强与其他大模型生态体系的竞争力。他还提到，DeepSeek选择开源路线，不担心被同行超越，是因为其核心竞争模式和利润来源并非依靠售卖模型服务。

　　王伟认为，DeepSeek的开源在更大意义上是在引导全球范围内的标准制定，形成更强的DeepSeek生态，吸引更多国家的开发者加入，将极大提升中国在人工智能领域的全球引领能力。如果DeepSeek在全球范围内形成较强的开源生态，将会推动国内的芯片厂商进一步适配，拥有更广阔的场景和市场，实现商业闭环。

　　记者梳理了从2月24日至28日DeepSeek所有的开源项目，包括：

　　2月24日，首个开源代码库FlashMLA，专为提升显卡潜力设计。

　　FlashMLA是DeepSeek用于Hopper GPU的高效MLA解码内核，针对可变长度序列进行了优化，可动态分配算力，避免资源浪费，让AI翻译、内容生成等任务更快、更省成本。

　　2月25日，DeepSeek宣布开源DeepEP，首个用于MoE模型训练和推理的开源EP通信库。

　　DeepEP专门用于提升大模型训练效率，能高效协调多个AI专家模型（MoE架构）之间的通信，减少延迟和资源消耗，同时支持低精度计算（如FP8），进一步节省算力。

　　2月26日，DeepSeek宣布开源DeepGEMM。DeepGEMM是优化矩阵乘法的工具，通过低精度计算（FP8）提升速度，再用英伟达CUDA技术修正误差，代码仅300行，安装简单，适合快速部署。

　　2月27日，DeepSeek开源两个工具和一个数据集：DualPipe、EPLB，以及来自训练和推理框架的分析数据。

　　DualPipe主要用于解决流水线并行中的“等待时间”问题，EPLB则用于自动平衡GPU负载。

　　2月28日，DeepSeek宣布开源3FS（Fire-Flyer File System）系统。3FS采用分布式文件系统，利用高速存储和网络技术（如SSD、RDMA），让数据读取速度达到每秒6.6TB，适合海量数据训练。

　　北京邮电大学智能交互设计专业副教授谭剑表示，DeepSeek的这波开源相当于在英伟达的AI护城河上架起了浮桥，这些开源模块证明了DeepSeek团队有能力深入剖解英伟达CUDA和并行计算芯片的紧密耦合模式。

　　谭剑认为，这些核心库的开源将极大激发全球AI软硬件团队的创新活力，重构AI硬件运行逻辑，有力回应了之前Deepseek训练模型需要巨大算力的质疑。

　　大模型行业资深观察者刘聪表示，DeepSeek这波开源堪称“业界良心”，对底层技术从业者来说十分有用。

　　随着硬件资源又一次被压缩，可能会迎来一波API降价，继续引领行业的公开、透明。百度、阿里等头部大厂也纷纷宣布旗下大模型开源，开源已成为大模型新趋势。

　　香港科技大学校董会主席、美国国家工程院外籍院士沈向洋表示，尽管当前闭源的份额仍然超过开源，但接下来一两年将剧烈变化，平衡开源与闭源，引领未来。

　　王伟坦言，在全球范围内，开源并未形成统一。例如，头部大模型厂商OpenAI依然保持闭源路线。开源和闭源存在路线之争，这不仅是企业之间，甚至可能上升到国家层面。

　　值得注意的是，人工智能的研发竞争愈发激烈。当地时间2月27日，人工智能巨头OpenAI发布GPT-4.5（研究预览版），并称其为公司迄今为止规模最大、性能最强的聊天模型。

　　然而，由于持续的高投入和高成本，GPT-4.5面世面临巨大争议。王伟认为，GPT-4.5虽然具有优势，但需要耗费巨大的成本，更看好类似DeepSeek这样可持续发展的模式。

　　相比之下，DeepSeek继续走低成本和性价比路线，发布降价通知，错峰时段API调用价格大幅下调。

（文章来源：澎湃新闻）