DeepSeek تفتح مصدر DeepInfer، محرك التشغيل الذي يخدم منتجاتها، بدعم لكروت NVIDIA وHuawei Ascend

نشرت DeepSeek في 16 أكتوبر 2026 مستودعًا مفتوح المصدر لمحرك تشغيل اسمه DeepInfer، يصفه ملف الـ README بأنه “the high-performance inference framework that powers DeepSeek’s large-scale production services”. أي أنه المحرك الذي يشغّل خدماتها في الإنتاج، لا نسخة تعليمية. الترخيص Apache 2.0، واللغة Python، وتجاوز المستودع 5,000 نجمة و380 fork في أربعة أيام.

ومحرك التشغيل، أو inference engine، هو البرنامج الذي يأخذ أوزان الموديل ويديرها على العتاد بكفاءة: كيف تُوزَّع الحسابات على الكروت، وكيف تُخدم الطلبات بأقل تكلفة. وهو الجزء الذي يحدد في الغالب ثمن التوكن.

واللافت في الـ README هو قائمة العتاد المدعوم: كروت NVIDIA من فئة SM100 بمتطلب CUDA 13، ووحدات Huawei Ascend 950 NPU بمتطلب CANN 9.2. فالعتاد غير الأمريكي يظهر هنا خيارًا أصليًا داخل مستودع مختبر كبير، لا إضافة يكتبها طرف آخر لاحقًا.

لكن للإصدار حدودًا يذكرها الـ README بنفسه. فالموديل المدعوم واحد فقط هو DeepSeek-V4.1-Flash، والإصدار يقدّم “offline inference” فقط. وتنقصه لتصبح خدمة كاملة ثلاثة أشياء: نظام KV cache، وفصل مراحل المعالجة (VE/Prefill/Decode disaggregation)، وتوزيع الحمل على النسخ المتوازية. ولا توجد أرقام throughput منشورة، إذ تظهر منحنيات الأداء صورًا لا أرقامًا، مقاسة على 4 كروت للـ prefill و64 للـ decode.

ويعني ذلك أن المحرك لا يكفي اليوم لتشغيل خدمة إنتاجية. غير أن النقاش عن الاستقلال التقني في المنطقة العربية يتركز غالبًا على الموديل نفسه، والموديل نصف المسألة. فالنصف الآخر هو ما يشغّله بتكلفة معقولة، وعلى أي عتاد. ولمن يدرس استضافة موديل بنفسه بدل الدفع لكل توكن، صار جزء من هذه المعرفة متاحًا للقراءة.