DeepSeek新论文超130人署名 梁文锋排最后

DeepSeek最近放出了一篇重磅论文，这次是把压箱底的家伙事儿亮出来了。说白了，就是他们自家那套专门给大规模智能体训练用的沙箱基础设施，核心技术细节头一回公开。这事儿发生在9月19日，论文一共写了31页，信息量不小。

最让人咋舌的是作者阵容。这篇论文的署名作者足足超过了130人，是个超大团队。有意思的是，DeepSeek的创始人梁文锋，名字就排在列表的最后面。这种低调的操作，倒是挺符合他一贯的风格。 这篇论文叫《DeepSeek弹性计算（DSec）：面向大规模智能体训练的高效沙箱基础设施》。

它主要讲的是DSec这个平台的整体架构和运行机制。DSec全称是DeepSeek Elastic Compute，是DeepSeek自己搞的生产级弹性计算沙箱平台。 这玩意儿是DeepSeek内部的专属基础设施。

它的核心活儿，就是给大模型智能体的大规模训练和评测任务，提供一个既安全又稳定的沙箱运行环境。说白了，就是为了保障海量的Agent训练任务能高效、稳稳当当地跑起来。 论文里还披露了一些生产环境的真实数据，看着确实有点吓人。

一个标准的DSec生产单元，是由160台CPU节点组成的。加起来一共有3万个CPU核心，还有大约250TB的内存。它能管理的镜像文件和环境层级资源，达到了PB级别。 在日常生产场景里，这个单元的吞吐量相当可观。

每天大概能服务300万个沙箱实例。同时，它能稳定地支撑超过38万个并发沙箱一起跑。沙箱创建的速率峰值，能达到每秒5000次以上。 经过实际的部署和模型评测验证，DSec这套机制确实管用。它在降低训练环境搭建和资源开销方面下了功夫。

特别是镜像分发这块，资源消耗降了不少。整体内存利用效率，也大幅提升了一截。