DeepInfer наспроти vLLM: Оптимизирање на перформансите на DeepSeek заклучувањето

Објавувањето на DeepSeek-V4.1-Flash го разгоре дебатата за најдобриот мотор за заклучување за големи јазични модели. Со месеци, vLLM беше де факто стандард за опслужување на LLM со висок проток, но неодамнешното отворање на изворниот код на сопствениот рамковен производ за заклучување на DeepSeek, DeepInfer, воведоа моќен предизвикувач. Објавен под лиценцата Apache-2.0 на 20 октомври 2026, DeepInfer ветува перформанси на ниво на производство, специјално подесени за најновата архитектура на DeepSeek.

Сепак, изборот помеѓу овие два мотора не е толку едноставен како да се избере оној со повисок резултат на тестови. Тие служат за различни цели, насочени се кон различни хардверски конфигурации и нудат многу различни нивоа на флексибилност. Оваа водич ги разложува техничките разлики, реалните перформанси и стратешките размислувања за користење на DeepInfer наспроти vLLM во 2026.

Што е DeepInfer?

DeepInfer е сопственичкиот мотор за заклучување на DeepSeek, сега со отворен изворен код за јавна употреба. Дизајниран е специфично за опслужување на DeepSeek-V4.1-Flash, најновиот модел на компанијата со висока ефикасност. За разлика од рамковните производи со општа намена, DeepInfer е специјализирана алатка изградена за извлекување на максимални перформанси од уникатната архитектура на DeepSeek со мешавина на експерти (MoE).

Според неодамнешната документација, DeepInfer се фокусира на офлајн заклучување и основните можности на моторот потребни за опслужување на голема скала. Тој воведува неколку клучни иновации, вклучувајќи спекулативно декодирање DSpark и балансирање на оптоварувањето со паралелни експерти. Овие функции се тесно интегрирани со структурата на моделот, овозможувајќи DeepInfer да ги оптимизира обрасците за пристап до меморија и распоредувањето на пресметките на начини што генеричките мотори тешко можат да ги реплицираат.

Важно е да се забележи што DeepInfer не е. Во моментот на неговото прво објавување, му недостасува поддршка за исфрлање на KV кеш и раздвојување на Prefill-Decode (PD). Тоа значи дека моментално е оптимизиран за специфични сценарија на имплементација каде што овие функции или не се потребни или се ракувани од надворешни слоеви за оркестрација. За тимови кои бараат целосно решение за еден модел на специфичен хардвер, DeepInfer нуди поедноставен, високоперформансен пат.

Екосистемот на vLLM: Флексибилност на голема скала

vLLM останува најпопуларната библиотека со отворен код за опслужување на LLM, со поддршка за над 200 архитектони на модели. Нејзината сила лежи во нејзината сестраност и API компатибилен со OpenAI, што им овозможува на програмерите да менуваат модели без да го препишуваат кодот на апликацијата. vLLM поддржува широк опсег на хардвер, вклучувајќи NVIDIA GPU, AMD забрзувачи и Intel Xeon процесори.

Во крајот на октомври 2026, vLLM објави значајни оптимизации за DeepSeek-V4.1-Flash. Тимот на vLLM, во соработка со NVIDIA и тимот на Inferact, ги интегрираше кернелите со отворен код на DeepSeek за да го намали јазот во перформансите. Неодамнешните тестови покажуваат дека vLLM сега ја изедначува перформансата на декодирање на DeepInfer при големини на пакетот од 8 до 256. Овој успех е особено забележителен бидејќи vLLM ја постигна оваа изедначеност користејќи различна стратегија за паралелизам (DEP32) во споредба со конфигурацијата EP64DP64 на DeepInfer.

Директна споредба: Перформанси и архитектура

При споредба на DeepInfer и vLLM, разговорот е помалку за „кој е побрз“, а повеќе за „кој е побрз за вашата конкретна работна оптоварување“. Двата мотори не се заменливи; тие се комплементарни алатки со различни дизајнерски филозофии.

Перформанси на декодирање

Брзината на декодирање е клучна за апликации за крајни корисници каде што латентноста е важна. Раните тестови сугерираа дека DeepInfer има значителна предност, но vLLM го намали овој јаз. Според блог-објавата на vLLM од 23 октомври 2026, vLLM се изедначува со DeepInfer на конфигурацијата за декодирање на DeepSeek. Оваа изедначеност се постигнува преку интензивна оптимизација на фазите за пополнување (prefill) и декодирање, користејќи хардверски специфични кернели обезбедени од DeepSeek.

За повеќето производствени средини, ова значи дека vLLM повеќе не е во неповолна положба за моделите на DeepSeek. Ако веќе користите vLLM за други модели, додавањето на поддршка за DeepSeek-V4.1-Flash преку vLLM е надградба со мал напор која не бара целосно преуредување на инфраструктурата.

Пополнување и проток

Перформансите на пополнување (prefill), кои одредуваат колку брзо моделот го обработува почетниот промпт, е уште една област во која двата мотори се истакнуваат. Балансирањето на оптоварувањето со експертски паралелизам на DeepInfer е дизајнирано ефикасно да ја дистрибуира пресметковната оптовареност на MoE експертите низ GPU-ата. Ова резултира со висок проток за големи големини на пакетот.

Механизмите за континуирано групирање и PagedAttention на vLLM исто така обезбедуваат одлична пропусност. Сепак, флексибилноста на vLLM доаѓа со дополнително оптоварување. Управувањето со повеќе архитектuri на модели и поддршката за поширок опсег на хардвер бараат посложени кодни патеки. За разлика од тоа, тесниот фокус на DeepInfer му овозможува да го елиминира ова оптоварување, потенцијално нудејќи подобра искористеност на ресурсите за DeepSeek-специфични работни оптоварувања.

Хардверска компатибилност

DeepInfer моментално е оптимизиран за висококласни NVIDIA GPU-а, особено за серијата B200. Тестовите на конфигурации со 8x B200 покажаа дека DeepInfer е исклучително ефикасен. Сепак, неговата хардверска поддршка е ограничена во споредба со vLLM. Ако работите на постари A100, H100 или хардвер кој не е NVIDIA, vLLM е веројатно вашата единствена изводлива опција. Пошироката хардверска матрица на vLLM го прави побезбеден избор за хетерогени кластери или тимови со разновидна GPU инвентар.

Табела за споредба: DeepInfer наспроти vLLM

Предности и недостатоци

DeepInfer

Предности:

• Оптимизиран за DeepSeek: Тесната интеграција со архитектурата DeepSeek-V4.1-Flash обезбедува максимална ефикасност.
• Специјализирани функции: Вклучува DSpark speculative decoding и expert-parallel load balancing директно од кутијата.
• Едноставност: Помало оптоварување со конфигурација за корисници кои треба да опслужуваат само DeepSeek модели.
• Иста перформанса: Се изедначува со vLLM во брзината на декодирање, додека потенцијално нуди подобра искористеност на ресурсите за својот целен модел.

Недостатоци:

• Ограничен опсег: Поддржува само DeepSeek модели; не е погоден за мултимодели окружувања.
• Недостасуваат функции: Недостасуваат KV cache offloading и PD disaggregation, кои се клучни за некои големи инсталации.
• Хардверски ограничувања: Оптимизиран за понови NVIDIA GPU-а; може да не работи добро на постар или не-NVIDIA хардвер.
• Помала заедница: Како поново издание, има помала екосистем на алатки и поддршка од заедницата во споредба со vLLM.

vLLM

Предности:

• Разновидност: Поддржува над 200 архитектuri на модели, што го прави идеален за мултимодели имплементации.
• Широка поддршка за хардвер: Работи на широк опсег на GPU и CPU, вклучувајќи постари хардверски уреди.
• Зрела екосистем: Голема заедница, опширна документација и интеграција со популарни AI алатки.
• Напредни функции: Поддржува исфрлање на KV кеш, PD раздвојување и други функции за претпријатија.
• Компатибилност со OpenAI: Лесна интеграција со постоечки апликации и клиенти.

Недостатоци:

• Дополнителни трошоци: Генеричкиот дизајн воведува одредени дополнителни трошоци во споредба со специјализираните мотори.
• Сложеност: Поголемиот број опции за конфигурација може да доведе до стрмна крива на учење за оптимизација.
• Варијации во перформансите: Иако се изедначува со DeepInfer за DeepSeek, перформансите може да варираат кај другите модели во зависност од статусот на оптимизација.

Што треба да изберете?

Одлуката помеѓу DeepInfer и vLLM зависи од вашиот конкретен случај на употреба и инфраструктура.

Изберете DeepInfer ако:

• Имплементирате ексклузивно DeepSeek-V4.1-Flash.
• Имате пристап до висококласни NVIDIA GPU (на пр. B200).
• Ви треба максимална перформанса за офлајн заклучување или специфични задачи за пакетна обработка.
• Не ви треба исфрлање на KV кеш или PD раздвојување.
• Претпочитате поедноставен, специјализиран алат со помали дополнителни трошоци за конфигурација.

Изберете vLLM ако:

• Треба да опслужувате повеќе архитектuri на модели заедно со DeepSeek.
• Имате хетерогена хардверска средина (мешани GPU, постар хардвер).
• Ви се потребни напредни функции како исфрлање на KV кеш или PD раздвојување.
• Сакате да ја искористите OpenAI-компатибилната API за лесна интеграција.
• Претпочитате зрела, добро поддржана екосистем со голема заедница.

Разгледувања за реалниот свет

Иако бенчмарковите се корисни, перформансите во реални услови зависат од вашата работна оптоварување. За апликации за разговори со кратки промпти и долги одговори, брзината на декодирање е од суштинско значење. Двата мотори сега нудат конкурентни перформанси на декодирање, па изборот може да се сведе на оперативна едноставност. Ако веќе управувате со vLLM кластер, додавањето на поддршка за DeepSeek е едноставно. Ако градите нова инфраструктура наменета за DeepSeek, DeepInfer може да понуди подобра ефикасност на ресурсите.

За задачи за пакетна обработка, како сумирање или екстракција на податоци, брзината на пополнување (prefill) и протокот се клучни. Балансирањето на оптоварувањето со експертна паралела на DeepInfer може да даде предност овде, но континуираното групирање (continuous batching) на vLLM е исто така многу ефективно. Препорачано е да се спроведат пилот-тестови на вашиот конкретен хардвер и работно оптоварување пред да се обврзете за еден мотор.

ЧПП

Дали DeepInfer е побрз од vLLM за DeepSeek моделите? Октомври 2026, vLLM ги оптимизираше своите кернели за да ја изедначи брзината на декодирање со DeepInfer за DeepSeek-V4.1-Flash. Иако DeepInfer може сè уште да има предности во специфични сценарија за пополнување или искористување на ресурси, разликата во перформансите е занемарлива за повеќето случаи на употреба.

Дали можам да го користам DeepInfer за модели други од DeepSeek? Не. DeepInfer моментално е дизајниран специфично за DeepSeek-V4.1-Flash и поврзаните DeepSeek модели. Тој не е општонаменски мотор за заклучување (inference) како vLLM.

Дали DeepInfer поддржува исфрлање на KV кешот? Од неговото прво издание во октомври 2026, DeepInfer не поддржува исфрлање на KV кешот. Оваа функција е достапна во vLLM и може да биде додадена во DeepInfer во идните ажурирања.

Кој мотор е подобар за производствени средини? vLLM е генерално подобар за производствени средини поради неговата зрелост, широката хардверска поддршка и напредните функции како PD раздвојување. DeepInfer е погоден за специјализирани имплементации каде DeepSeek е примарниот модел и хардверските ограничувања се минимални.

Дали DeepInfer е отворен код? Да, DeepInfer е со отворен код под лиценцата Apache-2.0, што овозможува комерцијална употреба и модификации.

Заклучок

Издавањето на DeepInfer означува значајна прекретница во областа на заклучување на LLM. Тоа покажува дека специјализираните мотори можат да се натпреваруваат со општонаменските рамки кога се тесно интегрирани со специфична архитектура на модел. Сепак, брзото усвојување на оптимизациите на DeepSeek од страна на vLLM осигурува дека тој останува силен конкурент, особено за тимовите кои бараат флексибилност и широка хардверска поддршка.

За повеќето организации, vLLM останува побезбедниот и пофлексибилен избор. Тој овозможува да ги опслужувате DeepSeek-V4.1-Flash заедно со други модели без да ја жртвувате изведбата. DeepInfer е одлична опција за тимови посветени на DeepSeek кои сакаат да извлечат секоја можност за изведба од нивниот NVIDIA хардвер. Како што двата мотори продолжуваат да се развиваат, очекуваме понатамошно приближување во функциите и изведбата, нудејќи им на програмерите повеќе опции од кога било за оптимизација на нивната AI инфраструктура.