近日，中国 AI 初创企业深度求索（DeepSeek）在 AI 领域投下一枚 “重磅炸弹”—— 公开了其低成本、高性能模型的技术细节，这一举措在开源社区引发强烈反响，收获无数赞誉。
一直以来，深度求索以开发低成本却性能卓越的 AI 模型而闻名。此前推出的 V3 大语言模型和 R1 推理模型，性能表现直逼美国 AI 巨头的顶尖产品。随着知名度提升，质疑声也随之而来。由于深度求索的研发预算远低于那些资金雄厚的竞争对手，部分人开始质疑其在开发成本上误导大众，甚至有人直言其预算数据不实。
面对质疑，深度求索并未选择沉默，而是主动公开技术细节。在发布的技术报告中，深度求索详细阐述了实现低成本、高效益训练的关键技术，包括混合专家模型、多头潜在注意力机制等一系列创新技术，充分展现了研发团队的深厚技术功底。
就在本周，深度求索进一步发力，按计划陆续开源五个 AI 基础设施项目。2 月 24 日和 25 日，FlashMLA 和 DeepEP 两个项目率先开源，旨在充分挖掘芯片潜力，实现经济高效的模型训练与推理。
FlashMLA 专为 Hopper GPU 设计，是一款高效的多头注意力解码内核。该内核通过分页 KV 缓存技术，实现可变长度序列的优化，并支持 BF16 混合精度计算。在 NVIDIA H800 硬件环境下，其内存带宽限制优化至 3000GB/s，计算峰值高达 580TFLOPS，且已在生产环境中稳定运行。打个比方，传统数据处理方式如同要求所有运动员以相同速度跑步，而 FlashMLA 则像是一位智能教练，能根据运动员的不同情况调整速度，大幅提升训练效率。
另一项目 DeepEP 同样备受关注，尽管目前详细信息尚未完全公开，但从深度求索的规划来看，该项目在提升芯片性能方面将发挥重要作用。
深度求索的开源项目在开源社区引起热烈反响，众多开发者纷纷点赞。美国旧金山 AI 行业解决方案提供商龙鳞工业公司的首席技术官斯蒂芬・皮门特尔在社交平台 X 上发文，对深度求索的开源举措表示认可，认为这有力回应了外界质疑。
开源开发者们也高度评价深度求索，称其不断拓展 AI 基础设施的边界。深度求索的一系列行动，不仅彰显了自身强大的技术实力，也为全球 AI 开发者提供了更多技术资源与创新思路。
在 AI 技术飞速发展的当下，深度求索通过公开技术细节与开源项目，走出一条独特的发展道路。这不仅有助于推动 AI 技术的普及，让更多人能够以较低成本参与 AI 开发，也为中国 AI 产业在国际上赢得更多尊重与话语权。相信未来，深度求索将继续带来更多惊喜，让我们拭目以待！
