Rangka kerja DSpark daripada DeepSeek kini membolehkan model bahasa besar arus perdana menjana teks sehingga 85% lebih pantas tanpa sebarang latihan semula atau kehilangan kualiti. Peningkatan kelajuan ini tersedia hari ini melalui API DeepSeek dan sebagai perpustakaan sumber terbuka berlesen MIT yang boleh digunakan oleh sesiapa sahaja dalam pelaksanaan mereka sendiri.

Mengapa kelajuan inferens penting sekarang

Menjelang 2026, sebahagian besar bajet pengkomputeran untuk AI akan dihabiskan untuk inferens – fasa di mana model yang telah dilatih menjawab pertanyaan. Apabila perusahaan beralih daripada membina model yang semakin besar kepada menyediakannya pada skala besar, kependaman (latency) dan kos perkakasan menjadi faktor penentu. Inferens yang lebih pantas bermakna kluster GPU yang lebih murah, bil awan yang lebih rendah, dan pengalaman pengguna yang lebih responsif.

Trik penyahkodan spekulatif (speculative decoding)

Penjanaan tradisional berjalan token demi token: model meramalkan perkataan seterusnya, kemudian perkataan seterusnya, dan seterusnya. Proses berurutan itu melambatkan GPU moden, yang kekuatan utamanya adalah selari (parallelism). DSpark mengatasi kekangan tersebut dengan penyahkodan spekulatif:

  • Model "draf" yang ringan meramalkan beberapa token ke hadapan.
  • Model utama yang jauh lebih besar mengesahkan ramalan tersebut dalam satu kelompok (batch) tunggal.
  • Apabila tekaan draf selaras dengan jangkaan model besar, sistem akan mengeluarkan keseluruhan kelompok tersebut sekaligus, sekali gus mengurangkan masa menunggu bagi setiap token.
  • Jika tekaan tidak tepat, kelompok tersebut akan ditolak dan proses diulang, bagi memastikan output akhir sepadan dengan apa yang akan dihasilkan oleh model besar itu sendiri.

Oleh kerana model besar masih melakukan semakan akhir, teks yang dijana mengekalkan kualiti dan ketepatan yang sama persis seperti pelaksanaan token tunggal yang tulen.

Apa yang disokong oleh DSpark hari ini

  • Sumber terbuka di bawah lesen MIT yang permisif, supaya pasukan boleh mengaudit, mengubah suai, atau menyematkannya tanpa halangan pelesenan.
  • Keserasian dengan DeepSeek, Qwen daripada Alibaba, dan Gemma daripada Google, merangkumi pelbagai keluarga LLM sumber terbuka yang popular.
  • Peningkatan kelajuan serta-merta pada perkakasan sedia ada; pengguna melaporkan inferens yang 60% hingga 85% lebih pantas, yang diterjemahkan kepada jam GPU yang lebih sedikit untuk beban kerja yang sama.
  • Mengurangkan tekanan untuk menaik taraf kepada GPU yang lebih baharu dan lebih mahal, yang merupakan lever kos utama bagi syarikat pemula (startups) dan perusahaan.

Jika anda sudah menggunakan API hos DeepSeek, pengoptimuman DSpark akan berjalan di sebalik tabir. Untuk pelaksanaan di premis (on-premise), kod sumber DeepSpec di GitHub menyediakan infrastruktur model draf yang anda perlukan untuk membina saluran (pipeline) spekulatif anda sendiri.

Kesimpulan

DSpark membuktikan bahawa pelarasan perisian sahaja boleh memberikan pengurangan kependaman yang dahulunya dianggap memerlukan perkakasan yang lebih baharu. Dengan menjadikan penyahkodan spekulatif tersedia secara terbuka, DeepSeek mengalihkan pertempuran kecekapan AI daripada "cip yang lebih besar" kepada "kod yang lebih pintar," memberikan peluang kepada sesiapa sahaja yang boleh menjalankan model besar untuk menjalankannya dengan lebih pantas dan murah.