百思不得其解梁文锋为何连算法也开源？ DeepSeek开源它的算法，梁文锋当然比我聪明无数倍，使得我无法理解他的意图，下面的开源说明也许大部分百姓看不懂也不想看，但梁文锋真的是不想利用Deepseek赚钱？还是有更高级商业模式他早就胸有成竹？这么彻底的技术开源，国家没有把它当成机密？对字节跳动的TikTok却规定了不允许出售算法，我没有做过国家管理决策，无法理解高层次的博弈策略，只能看Deepseek如何进化发展，看来自己永远只能做一个普通人。 开源活动概述 DeepSeek在2025年2月24日和25日宣布开源了两个重要的代码库：FlashMLA和DeepEP通信库。这些开源行动是DeepSeek推动大模型开源化进程的一部分，旨在解决大模型行业面临的算力瓶颈问题，并促进人工智能的普及与发展。 FlashMLA代码库 FlashMLA是一个MoE（Mixture of Experts）训练加速框架，其核心创新在于通过低秩矩阵压缩KV缓存，显著减少了内存占用和计算开销。这个框架支持千亿参数模型的高效训练，对于提升推理效率和降低部署成本具有重要意义。FlashMLA专为英伟达Hopper GPU（如H800）设计，能够实现接近H800理论峰值的性能，使得用户可以以较低的成本获得高性能的AI计算能力。 DeepEP通信库 DeepEP是第一个用于MoE模型训练和推理的开源EP通信库，支持低精度运算，包括FP8格式。这个库通过优化All-to-All通信和NVLink/RDMA协议，实现了节点内外的高效数据传输，降低了训练与推理的延迟。DeepEP的优化思路类似于在生产环节同时进行原材料运输和加工，从而提高了硬件的利用率，避免了空闲。 对行业的影响 DeepSeek的开源行动不仅解决了大模型行业的算力瓶颈问题，还打破了国内原有的算力产业格局。AI服务器出货量激增，支持DeepSeek大模型应用的一体机也变得非常受欢迎，各大厂商纷纷布局，形成了竞争激烈的市场态势。此外，DeepSeek的开源策略降低了开发者对封闭生态的依赖，加速了RISC-V、ARM等架构的AI加速芯片发展，推动了硬件生态向多厂商竞争格局转变。 开源周活动 自DeepSeek-R1671B模型开源一个月后，DeepSeek启动了OpenSourceWeek，计划在一周内开源五个代码库。这一系列的开源行动表明DeepSeek致力于持续推动AI技术的开放和共享，为开发者和研究人员提供更多资源和支持。 结论 综上所述，DeepSeek确实在开源他们的算法，包括FlashMLA和DeepEP通信库，并且通过OpenSourceWeek活动展示了他们对开源社区的长期承诺。这些开源行动不仅解决了大模型行业的算力瓶颈问题，还促进了AI技术的普及和发展。
