DeepSeek一口气开源十个项目，从通信库到OCR全链覆盖

核心洞察

先说结论：deepseek-ai 一口气晒了十个开源项目，从底层通信库到分布式文件系统再到 OCR，覆盖了训练推理的各个痛点。最让人意外的是他们连写 kernel 的库 TileKernels基于 tilelang 的内核库，提供分块计算内核 都单独拎出来开源了——这种"把你薅羊毛的工具都教给你"的做法，放在国内大模型厂里挺少见。

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DeepEPA core code library open-sourced by DeepSeek during their 'Open Source Week' in February 2025.
一个面向专家并行的高效通信库。简单说就是让 MoE 模型里不同专家之间传数据快一点。

DeepSpec推测解码全栈训练与评估代码库
一套训练和评估投机解码算法的全栈代码库。想做推测解码又不想从头搭框架的，可以直接拿来用。

DeepGEMMDeepSeek开源的高性能张量核心内核库，专注于为大语言模型提供核心计算原语
纯 GPU 上的 BLAS 内核库，代码干净，性能也不差。C 语言写的，硬刚底层的干活。

awesome-deepseek-agent
一个 awesome 合集。收集了各种基于 deepseek 模型做的 agent 项目。想自己搭 agent 的可以翻翻这里。

3FS高性能分布式文件系统，专门设计用于 AI 训练和推理工作负载
高性能分布式文件系统。专门为 AI 训练和推理场景设计的，处理大规模数据读写问题。名字挺简洁，就三个字母。

FlashMLADeepSeek优化的多头潜在注意力内核库，为大型语言模型提供高效的注意力计算实现
实现了高效的多头潜注意力内核。MLA 是 deepseek 自家模型的核心技术之一，现在把加速版本开源了。

TileKernels
用 tilelang 写的一套内核库。tilelang 是一个专门写 GPU kernel 的语言，这个库算是它的样板工程。

awesome-deepseek-integration
又一个 awesome 合集。这次收集的是 deepseek 的第三方集成方案。

DeepSeek-OCR一种以LLM为中心的光学字符识别模型，通过将视觉处理直接集成到语言模型框架中，重新定义了视觉文本压缩的方法论。 和 DeepSeek-OCR-2
两个版本的 OCR 项目。deepseek 的识别模型，第一版和第二版都开源了。

核心结论

1. deepseek-ai 一口气开源了十个项目，涵盖底层通信库、分布式文件系统、OCR 等，覆盖训练和推理的各个痛点。
2. TileKernels 是一个用 tilelang 语言编写的 GPU 内核库，tilelang 是专门写 GPU kernel 的语言，该库作为样板工程单独开源。
3. 3FS 是一个高性能分布式文件系统，专为 AI 训练和推理场景设计，用于处理大规模数据读写。
4. FlashMLA 实现了高效的多头潜注意力（MLA）内核，MLA 是 deepseek 自家模型的核心技术之一，现已将加速版本开源。
5. DeepSeek-OCR 和 DeepSeek-OCR-2 是两个版本的 OCR 识别模型，均已开源（第一版和第二版）。

常见问题（FAQ）

DeepSeek V4开源了哪些项目？

开源了DeepEP、DeepSpec、DeepGEMM、3FS、FlashMLA、TileKernels、awesome合集、DeepSeek-OCR等十个项目，覆盖通信库、推测解码、BLAS内核、分布式文件系统、注意力加速等。

DeepEP是什么？有什么用？

DeepEP是面向专家并行的高效通信库，专门用于加速MoE模型中不同专家之间的数据传输，提升训练和推理效率。

3FS文件系统主要解决什么问题？

3FS是高性能分布式文件系统，专为AI训练和推理场景设计，用于高效处理大规模数据的读写问题，名字简洁只有三个字母。