Компания DeepSeek опубликовала подробный технический отчет о своей новой разработке — платформе DSec, предназначенной для высокопроизводительного обучения интеллектуальных агентов. Статья, датированная 19 сентября и подписанная основателем компании Лян Вэньфэном совместно с коллективом из более чем 130 специалистов, раскрывает архитектурные особенности системы, которая легла в основу обучения модели DeepSeek V4. Новое решение направлено на преодоление ограничений при масштабировании вычислительных сред для ИИ.
Архитектура и вычислительные мощности DSec
Платформа DSec представляет собой сложную инфраструктуру, оптимизированную под задачи агентного обучения, требующие огромного количества изолированных сред. Один производственный юнит системы включает в себя около 160 узлов CPU, что суммарно дает 30 000 ядер и внушительный объем оперативной памяти в 250 ТБ. Такая конфигурация позволяет эффективно распределять нагрузку при одновременном запуске тысяч параллельных процессов.
Ключевой особенностью платформы является ее способность работать с так называемыми «песочницами» (sandboxes) — изолированными средами, в которых ИИ-агенты безопасно тестируют алгоритмы и выполняют код. Показатели производительности DSec включают:
- Ежедневное обслуживание до 3 миллионов песочниц.
- Пиковая одновременная работа более 380 000 сессий.
- Скорость развертывания новых сред превышает 5 000 в секунду.
- Возможность запуска до 32 000 песочниц в рамках одного тренировочного задания.
Значение для развития ИИ-агентов
Разработка DSec решает критическую проблему индустрии — нехватку инфраструктуры для обучения агентов, способных взаимодействовать с реальными программными интерфейсами и операционными системами. В отличие от стандартного предобучения языковых моделей, агентное обучение требует постоянного фидбека от среды, что создает колоссальную нагрузку на серверную часть. DeepSeek удалось создать масштабируемый конвейер, который минимизирует задержки при взаимодействии модели с внешними инструментами.
Платформа DSec призвана обеспечить надежную и масштабируемую среду для итеративного улучшения возможностей наших моделей в решении сложных прикладных задач — отмечается в технической документации проекта.
Представленные данные подтверждают стремление DeepSeek закрепить за собой статус технологического лидера в области создания открытых и эффективных ИИ-решений. Запуск DSec не только ускоряет разработку собственных моделей компании, таких как DeepSeek V4, но и задает новые стандарты производительности для всей индустрии искусственного интеллекта в части подготовки автономных агентов.