# Китайская DeepSeek и Пекинский университет представили фреймворк DSpark для ускорения ИИ-моделей на 85%

> Компания DeepSeek и исследователи Пекинского университета опубликовали фреймворк DSpark, который позволяет увеличить скорость работы языковой модели DeepSeek-V4 до 85% за счёт технологии speculative decoding. Разработка была анонсирована 27 июня.

- Canonical HTML: https://youragents.me/ru/media/news/kitajskaja-deepseek-i-pekinskij-universitet-predstavili-frejmvork-dspark-dlja-uskorenija-ii-modelej-na-85
- Markdown: https://youragents.me/ru/media/news/kitajskaja-deepseek-i-pekinskij-universitet-predstavili-frejmvork-dspark-dlja-uskorenija-ii-modelej-na-85.md
- Section: Новости
- Published: 2026-06-29T06:37:36+03:00
- Modified: 2026-06-29T06:37:36+03:00

Компания DeepSeek и исследователи Пекинского университета опубликовали фреймворк DSpark, который позволяет увеличить скорость работы языковой модели DeepSeek-V4 до 85% за счёт технологии speculative decoding. Разработка была анонсирована 27 июня. 

Китайская компания DeepSeek, специализирующаяся на разработке больших языковых моделей, совместно с исследователями Пекинского университета представила фреймворк DSpark. Технология основана на методе speculative decoding — подходе, который позволяет ускорить генерацию текста моделями за счёт параллельной обработки нескольких токенов.

По данным разработчиков, DSpark обеспечивает прирост производительности до 85% для модели DeepSeek-V4 без потери качества выходных данных. Фреймворк оптимизирован для работы на современных аппаратных платформах, включая графические процессоры NVIDIA, и поддерживает интеграцию с другими языковыми моделями.

«Speculative decoding — это не новая идея, но её практическая реализация в DSpark демонстрирует значительный прогресс в оптимизации inference-процессов», — отметил в комментарии для сообщества разработчиков Лун Ван (Lun Wang), один из авторов публикации. Технические детали фреймворка доступны в репозитории на GitHub, а также в сопроводительной статье на arXiv.

Разработка DSpark стала очередным шагом DeepSeek в гонке за повышение эффективности ИИ-моделей. Компания, основанная в 2023 году, ранее выпустила открытую языковую модель DeepSeek-V2, которая конкурирует с решениями от Meta и Mistral AI. Сотрудничество с Пекинским университетом подчёркивает стремление Китая к технологической независимости в области искусственного интеллекта.

Источники: X-пост Teortaxes▶️ (DeepSeek), 27 июня; репозиторий DSpark на GitHub; статья на arXiv.