近日，有关某知名人士的黑料再次引发热议，众多网友纷纷表示想要“吃瓜”。该事件涉及的一些细节逐渐浮出水面，令人关注。虽然真相尚未完全揭晓，但各类爆料和揭秘层出不穷，引发了公众的讨论与猜测。未来的发展将如何，值得我们持续关注。
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2月28日，在“开源周”第五天，DeepSeek宣告开源Fire-Flyer文件体系（3FS），以及根据3FS的>数据处理结构Smallpond。
Fire-Flyer文件体系（3FS）是一种运用现代SSD和RDMA网络的悉数带宽的并行文件体系，是一切DeepSeek数据拜访的助推器。
其特色有：180节点集群中的聚合读取吞吐量为6.6TiB/s；25节点集群中GraySort基准测验的吞吐量达3.66TiB/min；每个客户端节点的KVCache查找峰值吞吐量超越40GiB/s；具有强一致性语义的分化架构；在V3/R1中进行练习数据预处理、数据集加载、检查点保存/从头加载、嵌入向量查找和KVCache查询推理。
Smallpond是轻量级的数据处理结构，其特色是根据DuckDB的高性能数据处理可扩展性，可以处理PB等级数据集无需继续运转的服务，以及操作简洁。
至此，DeepSeek为期五天的“开源周”活动正式收官。
2月21日，DeepSeek宣告，从2月24日起将开源5个代码库，以彻底通明的方法与全球开发者社区共享他们的研究进展。
2月24日，DeepSeek宣告开源FlashMLA。FlashMLA是DeepSeek用于Hopper GPU的高效MLA解码内核，并针对可变长度序列进行了优化，现已投入生产。
2月25日，DeepSeek宣告开源DeepEP，即首个用于MoE模型练习和推理的开源EP通讯库。
2月26日，DeepSeek宣告开源DeepGEMM。其一起支撑密布布局和两种MoE布局，彻底即时编译，可为V3/R1模型的练习和推理供给强壮支撑等。
2月27日，DeepSeek宣告开源Optimized Parallelism Strategies。其主要针对大规划模型练习中的功率问题。
开年以来，DeepSeek继续炽热。QuestMobile数据显现，自上线以来至2月9日，DeepSeek App的累计下载量已超1.1亿次，周活泼用户规划优越近9700万个。
日前，有音讯称，原计划本年5月发布的DeepSeek-R2模型正在加快开发，或将提早发布。新模型有望能生成更好的代码，并运用英语之外的言语进行推理。对此，DeepSeek母公司幻方量化回应称，以官方音讯为准。
印度科技服务商Zensar的卓越运营官以为，DeepSeek-R2模型的发布或将成为AI职业的关键时刻。DeepSeek成功打造了具有高性价比的AI模型，将促进全球公司加快研制进程，打破现在少量企业独占的格式。
现在，OpenAI、谷歌、xAI、Anthropic、阿里等已相继上新深度推理/深度考虑模型。字节跳动旗下AI帮手豆包也被传正在小范围测验深度考虑模型的不同试验版别，且接入的不是DeepSeek模型。
（文章来历：我国基金报）。
