老板把一条链接甩进群里，问能不能上、能不能省钱。链接是 DeepInfer，DeepSeek 上周开源的内部推理框架，三天涨到两万一千星。

你打开 README，看见两句话挨在一起。第一句说这是支撑 DeepSeek 大规模生产服务的那套框架。第二句说完整推理服务所需的组件不在本次发布中。

底下还跟着一句，支持的硬件只有 NVIDIA SM100 和华为昇腾 950。

这两句不矛盾，但它们决定了你今天该干什么。

对绝大多数团队，答案是先别部署。可我读完整个仓库和官方 Q&A 后，反而觉得它比新闻里说的更有用。只是有用的方式跟"换掉 vLLM"完全无关。

我这边没有 SM100，也没有昇腾 950，下文关于跑起来的部分全引自官方文档，没有一句是我的实测。

它不缺功能，缺的是把你的请求接住的那一层

先看它给了什么。README 列出来的能力其实不短：优化过的内核、MoE 专家并行加 EPLB、DSpark 推测解码、SWA 有界重放、异步调度、batch-invariant 推理、确定性采样、结构化输出。

这些全是引擎内部的事。算子怎么算得快，专家怎么摆得匀，草稿 token 怎么验证。

再看缺什么。官方写得也很直白：一套 KV cache 系统、VE/Prefill/Decode 分离部署、prefill 与 decode 两边跨数据并行副本的负载均衡。三样都没有。

按官方 Q&A 的说法，缺的原因是这几块与内部基础设施耦合太深。换个说法可能更清楚：引擎解决"一个请求算得多快"，服务解决"一万个请求同时来，谁来接、接到哪、前面算过的哪些能复用"。 前者是代码，后者是运营。

有意思的地方在官方那张参考架构图里。图上 Entrypoint 在，四个负载均衡器在，右侧还挂着一个"External KVCache Storage (3FS)"。

官方画的完整形态里，缺的那三件都在。

图看的是完整系统长什么样，代码给的是其中一块。两句话都真，只是被放进同一篇 README，读快了会以为打架。

那这一块本身是不是真的完整？看 benchmark 的口径能反推出结论。官方那两张吞吐曲线，prefill 用 4 张 SM100 测，decode 用 64 张。

两边分开测、分开配卡。

一个把 prefill 和 decode 分开测的框架，却说自己没给分离部署——那缺的不是引擎，是把两边串起来的胶水。

自己补这三件，账单是 64 加 64 张卡

把缺口量一下，事情就清楚了。

官方 Q&A 里有一句容易被漏掉的话：1P + 1D 就能部署，实践中 P 和 D 的卡数比大约 1:1。

紧接着下一句才是重点。因为推荐的 decode 配置是 EP64 及以上，所以最小的高效部署单元是 64 张卡做 prefill，再加 64 张卡做 decode。

前面那句和后面那句都要给。只引后面那句，会把"128 张"说成入门门槛。它其实是性能门槛。

存储这边更具体。KV cache 走独立的 3FS 集群，官方给的经验值是每张在线 GPU 对应约 14.4TB 逻辑容量，物理容量还要更大。数据按 10+2 纠删码存，一个 EC 组能扛两台节点同时挂掉。

整个集群规模约 100PiB SSD。agent 流量 TTL 3 天，chatbot 流量 7 天。

再往下是负载均衡的自我评价。官方说，他们能到"完美均衡的离线基准"的大约 80%。

这句话值得停一下。一家公司公开说自己最好的调度策略只到理论均衡的八成，这不是谦虚，是把上限先划给你看。你自己补那三件，起点在这里，而且没有他们的机房和流量。

对做服务的团队，这节大概最该抄。不是因为数字能照搬，而是因为它把推理成本拆成了几块可以分别优化的东西——阶段分开、缓存外置、专家摆匀。你现在这套服务卡在哪一块，是能对出来的。

不过硬件这关得先过。支持列表只有 SM100 和昇腾 950，CUDA 13 或 CANN 9.2，GCC 13 以上，Python 3.12。Hopper 不在名单里。

我特意把上面那句写成"不在支持列表内"，没写成"跑不了"——前者是官方文档的事实，后者我没验证过。可对做上线决策的人来说，两个说法落到同一个结论：SM100 和昇腾 950 之外的卡，今天没有可走的路。

真正能带走的不是引擎，是那四个开关的语义

到这里多数人该退场了。但仓库里有几处东西，跟你的卡是什么型号无关。

第一个是 batch-invariant 推理，DEEPINFER_BATCH_INVARIANT=1，官方标注 NVIDIA only。它保证的是：同一个 prompt，不管这一批里还塞了谁、batch 多大，模型给出的结果一致。

线上那个老问题就出在这儿。压测时 batch 小，答案对。上量以后 batch 变了形状，少数请求开始飘。

你去翻日志，日志干净。你去重放，重放不复现。因为变量根本不在你的代码里，在这一批的组成里。

第二个是确定性采样。官方给的条件三件同时成立：DEEPINFER_BATCH_INVARIANT=1、DEEPINFER_ENABLE_MTP_VARLEN=0、给 SamplingParams 传固定的 seq_seed。

注意第二项。关掉变长投机解码，等于放弃 DSpark 那 4 到 7 个点的吞吐。这是官方按 EP64/DP64、每 rank 约 60 并发算出来的生产工作点。

为了逐 token 可复现，你要付这笔钱。

第三个是 SWA 有界重放，默认参数是 DEEPINFER_YOCO_PREFILL_TRUNCATION_MODE=compact 加 DEEPINFER_YOCO_PREFILL_KEEP_TOKENS=140。

140 这个数字不是拍的。Q&A 里写，一个长度为 L 的输入，最大可命中长度是 L 减 134。128 是重算窗口，6 是投机解码的回退余量。

官方另一处写的是"只重算最近 128 个 token"。140 和 128 差的那 12，不是玄学，是缓冲区。

第四个是结构化输出。so_args={"schema_type": ..., "schema": ...} 塞进 SamplingParams，支持正则、JSON schema、EBNF 三种。

仓库自带的例子很好懂。一个正则约束 [A-Z]{2}-[0-9]{3}，一个 JSON schema 限制颜色和数量，一个 EBNF 只允许 answer=yes 这种形状。

它约束的是采样那一刻，不是生成完再拿正则去修。

这张图的配置要一起读：EP64DP64，384+64 个专家，上下文 131,072，nextn 固定 3，接受率 75%。

官方标注每 rank 256 个请求那端，单卡输出吞吐到 25,000 token/s 上下，单用户速度约 105 token/s。每 rank 8 个请求那端，单用户能到 325 token/s，吞吐掉到两千多。

同一个引擎，两头差十倍。所以"每卡 25000 token/s"这种数字单独拿出来没有意义，它旁边永远得跟着一个用户等多久。

这些曲线都是 DeepSeek 自报，离线 benchmark，跑在 64 张 SM100 上，没有第三方复测。我核到的就这些，多的没有。

vLLM 那边有个同名的 VLLM_BATCH_INVARIANT=1，官方自己标 beta，也明说会掉性能。坊间流传的一组对比是同一任务默认 26 秒、换确定性内核 42 秒。

这组数字不是 DeepInfer 的，只能当量级感受，别写进你的容量规划。

你要是真想跑，先看硬件，再看这个数字

按手里的卡分三条路，每条都短。

手上有 SM100 或昇腾 950，且任务是离线批处理，可以试。

仓库里的 examples/sweep/run_sweep.sh 就是官方扫曲线用的脚本。它按 decode 一批 8、16、32、64、128、256 个请求走一遍，结果写成 jsonl。拿你自己的 prompt 重跑，就知道那 25,000 落在你业务的哪一点。

手上有 SM100 但要做在线 API，就当参考设计读。三样缺口自己补，等于重做一遍 GPU 调度。这个工作量不在"接一个框架"的量级。

只有 H100/H200/A100，直接换目标，去读 deepseek-recipe。

它管的是把各种 API 协议和 token 序列对齐成官方那套行为，MIT 协议，Rust 实现带 Python 绑定，明确写着推理、工具执行和 HTTP 传输由调用方提供。

自建部署的结果跟官方 API 对不上，根因经常在这个环节，不在算力。

还有一个数字我核了两遍。仓库 2026-10-16 建，到今天只有四次 commit，零个 release，零个 tag。

GitHub 上挂着两百个 open issues。我一条条拉下来，全是社区提交的 PR，真正的 issue 一条也没有。有人在加 Mooncake 存储，有人在试 Apple 的 MLX，有人把单卡适配到了 RTX 5090。

这不是"别用"的理由。它意味着这仓库现在适合读，不适合押。

读的入口我推荐 doc/inference_deployment_qa.md。那里面没有一句在讲愿景，全是标定参数。

4 档上下文分桶、EP64 下每卡配几个冗余专家、moe_lb 实测 1.090、存储服务器 20 块 SSD、跨机房每 8 张卡预算 400Gbps。

这份文档的信息密度，比外面几十篇解读加起来高，而且免费。

至于那个"155 万亿 token/日、每卡时 38 美元"的营收口径，以及有人在 HN 上算出的 82% 毛利，我核不到原始数据。

HN 那 2341 分、861 条评论里，大部分争的也是这个。有人直接说，你没法拿十几张 H100 跑出生产服务，等能跑了再叫醒我。评论里的推演我不往这篇文章里搬。

先量一次你自己线上的 batch 组成，再看一眼 140 和 134 差在哪。