为什么说DeepSeek才是真正的OpenAI?开源破局趋势解读

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10-22 18:12

2026年10月20日下午,DeepSeek把自己压箱底的生产级推理框架DeepInfer开源了,连同Token编解码组件deepseek-recipe一起以Apache-2.0协议放上GitHub,创建五天就拿到一万五千多颗星。“为什么说DeepSeek才是真正的OpenAI"正是由此冲上热榜:名字里带"Open"的OpenAI,如今是闭源高价阵营的最大招牌,而据《环球时报》报道,海外网民看着DeepSeek把降成本的技术一层层摊开,调侃"这才更像真正意义上的OpenAI”。玩笑背后有一个硬事实——头部AI公司第一次把大规模推理的"成本曲线"本身,变成了公开代码。36氪知乎微博

一个推理框架,凭什么比开放权重更值钱

多数人对大模型开源的印象停留在"权重免费",但权重开不开,和AI服务贵不贵,是两件事。同一个模型,部署实现不同,一张卡能同时接入多少请求、缓存能复用多少、用户等多个字才等到第一个回答,差别极大。这一层此前是各厂商严格保密的商业秘密,这类技术能以更低算力成本让模型实现更高效产出,通常会被AI公司严格保密,但DeepSeek却选择了开源公开。微博

DeepInfer公开的正是这套在DeepSeek自家机房里跑着的东西。官方披露,单一集群的服务吞吐量达到每天155万亿Token,按谷电价计算,每卡每小时收入为38美元。平均首Token时延约400毫秒、输入缓存命中率96%同样来自其公布的生产数据,开源这套框架,实际上是把"成本曲线"本身开源了,这比开放一组权重对行业的实际影响更大。有人顺着算了一笔账:即便按每张B300每小时约7美元的租金租卡,这门生意的毛利率也能到82%上下。"10个月收回设备成本"的说法第一次有了依据,围绕"AI是不是泡沫"的争论,也第一次多了一份可以验算的样本。华尔街见闻微博机器之心

DeepInfer也不是孤立的一块,而是一张开源拼图的最后一块:模型权重早已开放,算子层的FlashMLA、DeepGEMM、DeepEP、TileLang陆续开源,应用层的DeepSeek Harness今年8月开源,这次轮到引擎层和接口层。硬件名单同样值得注意:英伟达SM100与华为昇腾950进入同一份官方支持列表,用同一个引擎、同一套算法,TileLang定制算子两边一一对应。微博华尔街见闻

以前国产卡跑DeepSeek的新模型,基本靠芯片厂商自己维护分支、性能落后一步,现在这个差距被压缩到硬件本身和底层算子的质量上,对国产算力的影响可能比技术本身更深远。微博

"才像OpenAI"是个对照,不是人设

2015年以开放研究之名成立的OpenAI,如今讲的是另一套故事:据路透社报道,它正加速推进一轮约300亿美元融资,目标估值超过1.4万亿美元,赶在Anthropic预计11月中旬IPO之前锁定同一批金主。9月,它上线了每月500美元的Pro套餐;还没上市,600名员工已套现约66亿美元。智东西微博36氪

要说清楚的是,DeepSeek并不是"开源圣人"。就在同一周,据彭博社报道,它完成了约1000亿元人民币的第二轮融资,投前估值5000亿元,加上6月交割的首轮约510亿元,半年累计融了约1500亿元。两者的真正差别在策略:闭源公司把能力锁进API、用溢价回收投入,DeepSeek则把能力、成本和工程实现逐层开放,让开源成为对手难以跟进的打法。这才是"破局"二字的含义——破的不是某家公司,而是"前沿模型必须闭源才划算"的行业默认假设。知乎

趋势落到普通人身上,是几件具体的事

最直观的是价格锚点。10月17日发布的新版本,官方在DeepSWE v1.1评测图中给出的最高通过率(Pass@1)达到77.0%,最高点出现在每项任务平均费用约1.3元的位置,显著低于图中不少性能接近的海外模型。推理框架开源后,这套低价逻辑有了可复制的底座:企业私有化部署不再只能拿社区框架慢慢调,第三方也能直接复用官方的请求处理与编解码逻辑,换到自家服务端后"行为不一致"的老毛病有望明显减少。凤凰网科技华尔街见闻

对有私有化需求的企业,门槛从"自己慢慢调"变成"直接用DeepSeek生产环境在跑的框架";而此前云厂商不太愿意接DeepSeek的模型,是因为自己部署怎么也做不到官方API那么便宜,如今引擎开源,厂商供给算力的意愿被重新点燃。对普通用户,最可能的后果是价格继续往下走——开源阵营的竞赛已经转起来:MiniMax的M3.1 Flash把输出速度卷到200+ TPS、价格砍到一半,海外这边Mistral和"美版DeepSeek"也在同期提速亮牌。36氪36氪

边界要讲清:开源不等于全盘通吃

DeepInfer公开的是引擎,不是整门生意。KVCache管理和跨副本负载均衡与DeepSeek内部基础设施耦合较深,本次并未完整开源,开发者拿到的是引擎加离线接口,要搭成能对外服务的系统,存储、编排、流量调度仍需自行补齐。部署门槛也不低:支持的硬件只有NVIDIA SM100与昇腾950两种,需要从源码编译,issue区求910B、910C、H20支持的帖子排成长队,全是请求、没有现成答案。更现实的一层是,开源是双刃剑——把推理引擎给了竞争者,也就给了对手的竞争者,DeepSeek靠工程优势拉开的成本差距会被逐渐摊薄。华尔街见闻知乎

它自身也有软肋:据媒体统计,DeepSeek年内已发生18次宕机,算力供给在需求高峰时并不稳当。10月19日,美国国土安全部公布排除与移除令,要求联邦民用行政机构停止采购DeepSeek及相关服务、并从政府信息技术系统中移除相关产品,中国外交部随后作出回应。它急着完成的融资和IPO,恰恰是为了买卡补上算力这道短板。36氪知乎

所以标题里的问题,答案可以收在一句话上:"DeepSeek才是真正的OpenAI"不是名分之争,而是当闭源高价成为行业默认时,它用开源全栈证明了"开放"依然是条走得通、更便宜、也更难被封堵的路。官方也已承诺,新模型的推理代码及后续优化将在这个框架中持续开源。这场破局是否兑现,观察信号同样具体:接下来几个月,第三方部署同级模型的单位成本能否逼近官方API、昇腾卡能否以官方披露的性能进入规模化部署。能,"OpenAI"就不再只是海外网民的玩笑。财联社

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精选参考来源

1. DeepSeek开源推理框架,有人算出AI的毛利:82%

2. DeepSeek 把压箱底的东西开源了,顺手告诉你 AI 服务赚不赚钱

3. #DeepSeek再开源核心技术##海外网友说DeepSeek才像OpenAI#【美国闭源模型越用越贵 DeepSeek却把核心推理框架开源了 海外网民纷纷叫好:这才更像“Open AI”】据《环球时报》报道,10月20日,中国AI科技公司“深度求索”(DeepSeek)再次开源一项极为核心的技术——生产级推理框架DeepInfer,这类技术能以更低算力成本让模型实现更高效产出,通常会被AI公司严格保密,但DeepSeek却选择开源公开。消息传到海外,来自世界各地的网民点赞叫好不断。有人调侃:以美国为代表的闭源公司不断涨价,中国AI科技公司DeepSeek却坚持推动普惠,这才更像真正意义上的“Open AI”。 直新闻的微博视频

4. DeepSeek全面开源推理框架:兼容英伟达、华为昇腾芯片,单集群日吞吐155万亿Token,每卡每小时收入38美元

5. 🔻Deepseek 今天表示:🔹隆重推出 DeepInfer——我们的自研推理框架,现已全面开源!🔹以高吞吐量和低延迟大规模支撑 DeepSeek-V4.1-Flash。我们分享这一生产级技术栈,旨在帮助社区降低计算成本、减少能源消耗,让 AI 更加普惠。🔻目前,在 DeepSeek 技术栈中:🔹应用层 · DeepSeek Harness,8 月已开源🔹接口层 · deepseek-recipe,同日开源🔹模型层 · V4.1-Flash,权重开放🔹算子层 · FlashMLA / DeepGEMM / DeepEP / TileLang,已陆续开源🔹本次主角是引擎层 · DeepInfer,今日开源。🔻这意味着 DeepSeek 开放了生产环境推理引擎的“核心”。🔻模型权重开源已经是常态,而推理框架一直被认为是模型厂商保持竞争优势的环节。因为决定成本的不只是用什么模型,还包括一套机器能同时接入多少请求、缓存能复用多少、卡和卡之间通信怎么协调。官方口径是单集群一天 15.5 万亿 token、平均 TTFT 约 400ms、输入缓存命中率 96%、每卡每小时收入约 38 美元。开源框架,实际上是把“成本曲线”本身开源了,这比开放一组权重对行业的实际影响更大。batch-invariant 推理和确定性采样(同批次组成下结果逐位一致)这类特性,对 RL 训练和线上结果审计有额外价值,这套实现最后很可能被上游社区大量借鉴。🔻同时支持 NVIDIA 和华为昇腾,昇腾 950 和 NVIDIA SM100 被放在同一份官方支持列表里,使用同一个引擎、同一套算法,TileLang 定制算子两边各约 30 个一一对应,DeepGEMM/DeepEP 都有 Ascend 版本。以前国产卡跑 DeepSeek 新模型,基本是芯片厂商自己维护 vLLM/SGLang 的分支,性能始终落后一步;现在这个差距被压缩到“硬件本身和底层算子质量”。对国产算力的影响可能比技术本身更深远。🔻开源 vs 闭源之战,它们想打多久,我们就打多久,一直打到完全胜利。#DeepSeek全面开源DeepInfer##热点聚焦#

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7. #OpenAI推出500美元套餐#OpenAI上线每月500美元的Pro套餐,用户可独享AstraUltrafast极速模型。在ChatGPT工作与Codex场景下,它最高能达到标准版Astra8倍的运行速度。

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15. 【#DeepSeek全面开源DeepInfer#】#DeepSeek宣布开源推理框架#10月20日,DeepSeek表示,基于DeepInfer,已实现DeepSeekV4.1Flash高吞吐、低延迟的大规模推理服务。未来,DeepSeek新模型的推理代码及后续优化也将在此持续更新。(财联社)

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