外面已经有vLLM、SGLang，他们还是自己从头造一套。围绕自家模型架构深度定制，从底层算子到完整引擎全栈自研，真正把大规模服务的成本和延迟打下来。
关键要点剖析：
1️⃣MoE专家负载均衡
MoE模型每次只激活部分专家，但有的专家被狂点、有的闲着。DeepInfer用专家并行（Expert Parallelism）+ EPLB动态均衡，实时调整分布，避免部分GPU忙死、其他GPU摸鱼。
2️⃣DSpark推测解码
传统大模型一个token一个token串行吐，慢。推测解码提前生成多个候选token再批量验证。DeepInfer更狠：按置信度和实际计算成本动态决定验多少个，一次猜太多不一定更快，调度才是关键。
3️⃣减少长上下文重复计算
提供SWA Bounded Replay，利用滑动窗口注意力特性，只重算必要的历史片段，大幅砍掉不必要的Prefill开销。长文本不再重复浪费算力。
4️⃣CPU/GPU异步调度
Zero-overhead Batch Scheduler：CPU在准备下一批请求的同时，GPU继续猛算当前任务，把等待时间压到最低。
这些优化单独看不算炸裂，但组合起来才是真正支撑大规模推理服务的硬功夫。目前仅支持DeepSeek-V4.1-Flash，围绕自家架构极致优化。从DeepGEMM、FlashMLA、DeepEP到DeepInfer，梁文峰团队把推理技术栈一步步补齐了。
未来模型厂商的竞争，不只拼模型能力，更拼整套推理系统的执行效率。
梁文峰这种模型+引擎深度绑定、全栈自研再开源的路子，才是把AI真正打到普惠的实在做法。