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DeepSeek 新论文公开 Agent 训练,梁文锋署名

IT之家·2026/9/23 03:37:48🔗 原文

📋总体概括

DeepSeek 发布署名含梁文锋的新论文,公开了 Agent 训练基础设施系统 DSec(DeepSeek Elastic Compute)的技术细节。该系统用于批量生成 Agent 训练所需的一次性沙盒环境,每秒可产生 5000 个以上沙盒,日产能达 300 万个,峰值同时运行 38 万个,支撑它的单集群约有 160 个节点、3 万核 CPU 和 250TB 内存。论文点明 Agent 训练与大模型训练的本质差异:算力之外,环境制造能力成为新瓶颈,基础设施决定 Agent 训练上限。

关键信息

  • DeepSeek 发表梁文锋署名论文,公开 Agent 训练沙盒系统 DSec 的技术细节
  • DSec 每秒生成 5000+ 个沙盒,单日可达 300 万个,峰值并发运行 38 万个
  • 支撑系统为约 160 节点的单集群,配备 3 万核 CPU 与 250TB 内存
  • Agent 训练与大模型不同:需在沙盒中写代码、编译、开浏览器,每步都改变环境状态
  • 沙盒需随用随抛、训完即弃,环境制造效率成为 Agent 训练的核心基础设施问题

🔥犀利点评

行业还在吵模型参数和 GPU 库存时,DeepSeek 直接把牌打到了下一层:Agent 训练的稀缺资源不是算力,而是环境。每秒 5000 个沙盒、随用随抛,这是把互联网公司的运维功夫压进了 AI 训练管线。更值得玩味的是开放论文细节——环境基础设施一旦成为共识瓶颈,先公开标准的人就掌握了话语权。别家还在堆卡,它在造工厂。

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