DeepSeek ouvre DeepInfer, son moteur de production, sous licence Apache 2.0
DeepSeek a publié DeepInfer, le moteur qui sert ses modèles en production, sous licence Apache 2.0. Il tourne sur les puces SM100 de Nvidia et sur les Ascend 950 de Huawei, à égalité dans le même fichier.
- DeepSeek a publié sur GitHub DeepInfer, qu’il décrit comme son cadre d’inférence à haute performance et à grande échelle, sous licence Apache 2.0.
- Le dépôt vise DeepSeek-V4.1-Flash et prend en charge deux familles de puces : les GPU SM100 de Nvidia et les NPU Ascend 950 de Huawei.
- Les mesures publiées ont été faites sur 4 GPU SM100 pour le préremplissage et 64 pour le décodage, selon le dépôt.
Les grands laboratoires vendent l’assiette et gardent souvent la cuisine fermée. DeepSeek publie la cuisine. DeepInfer est le moteur d’inférence, la partie qui transforme un modèle entraîné en réponses servies à la chaîne, celle qui fait le prix au million de jetons. Licence Apache 2.0 : tu peux le prendre, le modifier, le revendre.
I · Ce que dit le dépôt
Le dépôt deepseek-ai/DeepInfer annonce un cadre « pour les modèles DeepSeek », ciblé sur DeepSeek-V4.1-Flash. Deux matériels figurent côte à côte dans la liste : NVIDIA SM100 et Huawei Ascend 950. AI Weekly relève que le README le dit « originally built primarily on vLLM », un projet ouvert lui aussi. Au moment où j’écris, le compteur affiche 12,4 milliers d’étoiles et 1,1 millier de copies. Les courbes de performance existent, mais seulement en images : aucun chiffre de débit n’est écrit en texte.
II · À qui ça coûte
Une puce chinoise inscrite à égalité avec Nvidia dans le moteur de production d’un laboratoire de pointe, c’est une ligne de README. C’est aussi une ligne de géopolitique. On a vu Alibaba bâtir ses propres puces pour Qwen et l’Amérique répondre par ses modèles ouverts ; pendant ce temps, Amazon pousse ses Trainium. Ouvrir le moteur, c’est faire baisser le prix de tout le monde, sauf de ceux qui facturaient la différence. Dans SUSPECTE, Zoé inventait le réel ; DeepSeek, lui, le met en téléchargement libre. L’Oracle z/S montre aussi ses calculs, et l’étude numérologique complète les imprime.
- deepseek-ai/DeepInfer, GitHub, consulté le 21 octobre 2026
- DeepSeek open-sources DeepInfer, AI Weekly, 20 octobre 2026
Des propriétaires de téléviseurs connectés demandent à des agents de code de retirer publicités, pisteurs et applications imposées. TechCrunch a compté les projets, les gains, et les écrans briqués.
Le 20 octobre, Otter.ai a annoncé 320 millions de dollars venus du Customer Value Fund de General Catalyst. Pas d’actions vendues : un capital remboursé sur les clients que la publicité ramène. Démontage.
Un nombre annuel commence par une date de référence. Sans elle, deux calculs peuvent sembler se contredire alors qu’ils ne parlent pas de la même année. Le premier détail à lire n’est donc pas le verdict. C’est le calendrier.
Deux signes ne racontent pas deux vies. Une comparaison commence par les données disponibles, parce qu’un résultat ne peut pas être plus précis que ce qui le nourrit. Le jour, le lieu et l’heure ne jouent pas le même rôle dans chaque calcul.
Tu connais ta date. L’heure manque. Le calcul doit le dire, parce qu’une case vide n’est pas une naissance à midi. Une interface peut choisir midi pour afficher un aperçu technique. Elle ne doit pas transformer cet aperçu en certitude sur toi.
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