DeepSeek联合北大发布DSpark推测解码技术，开源全栈工具库DeepSpec

6月27日，DeepSeek团队联合北京大学正式发布论文《DSpark: Confidence-Scheduled Speculative Decoding with Semi-Autoregressive Generation》，距离其6月中旬完成500亿元融资仅十余天。

此次发布并非模型版本升级，而是在现有DeepSeek-V4-Pro与DeepSeek-V4-Flash架构基础上，新增轻量级、高精度的推测解码（Speculative Decoding）模块，聚焦于推理效率提升与工程化落地优化。

随论文同步开源的DeepSpec，是一个面向推测解码的全栈开源工具库，涵盖数据预处理、草稿模型实现、分布式训练脚本及标准化评估流程，采用宽松的MIT许可证。当前已集成DSpark、DFlash与Eagle3三种主流推测解码方案，支持快速复现与定制化扩展。

尤为引人关注的是，DeepSeek创始人梁文锋位列该论文作者首位。在公司完成重磅融资的关键阶段，创始人仍深度参与核心算法研究与论文撰写，展现出罕见的技术领导力与工程坚守，在当前AI创业生态中实属难得。