Die Universität Peking und DeepSeek haben DSpark als Open-Source-Projekt veröffentlicht, ein Framework zur Beschleunigung der Inferenz für große Sprachmodelle. Es nutzt eine semi-autoregressive Architektur und eine vertrauensbasierte Planung, um Latenzzeiten und Rechenverschwendung in Szenarien mit hoher Parallelität zu reduzieren. Tests zeigen, dass DSpark Eagle3 und DFlash übertrifft, insbesondere bei Aufgaben mit langen Sequenzen. Es ist in DeepSeek-V4 implementiert, der vollständige Quellcode ist auf GitHub verfügbar.