根據動察 Beating 監測，DeepSeek 聯合北京大學發布了投機採樣加速框架 DSpark 的技術報告，並開源了全棧程式碼庫 DeepSpec。目前 DSpark 已部署於 DeepSeek-V4 的線上業務。在保證輸出無損的前提下，DSpark 將 Flash 版單用戶生成速度提升 60% 至 85%，Pro 版速度提升 57% 至 78%。DSpark 的表現超越了原有的單 Token 多分支預測（MTP-1）基線，在嚴格時延約束下顯著提升了系統整體吞吐量。 此前，多 Token 投機採樣難以在線上生產環境落地。自迴歸草稿模型生成速度過慢，而並行草稿模型因各位置獨立預測，導致長序列後半段的接受率極低。若在高併發下盲目驗證多 Token 草稿，大模型會浪費大量算力驗證注定被拒絕的錯誤詞彙，導致系統整體吞吐量嚴重崩潰，因此業界在線上多限於單 Token 預測（MTP-1）。 DSpark 克服了高併發下的吞吐退化瓶頸。DSpark 首先採用 DFlash 並行主幹網路生成隱藏狀態，再追加極其輕量的馬爾可夫頭。馬爾可夫頭透過查表與一次矩陣乘法，以極低成本串行注入相鄰詞的關聯。同時，系統整合了置信度預測頭與後驗校準演算法。為完美兼容生產環境的零開銷排程並防止未來資訊洩漏，排程器採用非同步機制，利用兩步前的歷史預測動態決定候選詞裁剪長度，徹底防止大模型在高負載下驗證高風險的尾部錯誤。 除了 DSpark，DeepSeek 此次開源的 DeepSpec 程式碼庫內建支援 Qwen3 與 Gemma 等開源大模型。DeepSpec 提供了從下載提示詞、重建大模型快取、訓練草稿模型到基準評估的完整 Python 工具鏈。開發者可直接利用開源腳本，在本地為不同開源大模型客製化並部署專屬加速模組。
DeepSeek 開源 DeepSpec 框架，將 V4 模型速度提升高達 85%
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精華摘要
DeepSeek 已開源 DeepSpec 框架並推出 DSpark 加速系統，將 DeepSeek-V4 的速度提升高達 85%。該框架在無損品質的情況下，將 Flash 和 Pro 版本提升 60%-78%。DSpark 使用 DFlash 和輕量級馬可夫頭來降低拒絕率並提升吞吐量。DeepSpec 支援 Qwen3 和 Gemma，提供完整的 Python 工具鏈以進行本地部署。此更新帶來新的代幣上線，並為開發者和交易者標誌著一項關鍵的代幣發行新聞事件。
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