單卡月入2.7萬美元，梁文鋒捅破了AI行業的窗戶紙。
除了新模型外，DeepSeek在一周內接連推出了自研搜索、推理框架和編解碼組件。雖然搜索服務在11月1日開始收費，但其餘皆爲免費開源。
這三個產品其實能串成一條線，即不管你用什麼算力平臺、什麼harness、什麼模型，只要配上這三樣，就都可以使用DeepSeek同款的產品、調用DeepSeek同款的接口。
梁文鋒對於開源普惠這件事的觀點正是如此，他曾在閉門會上講：“我們不會說開源一個差點的，然後我們自己部署的時候用一個更好的。”
與此同時，DeepSeek也在文章中公開了DeepSeek單卡每小時的具體收入情況。
而在DeepSeek公衆號最新文章裏還有這麼一句話“爲善與衆行之，爲巧與衆能之。”
這句話出自戰國名家尹文的《尹文子・大道上》。翻譯成現代語言，就是做善事，要帶着大家一起做；學本事、有手藝，要讓衆人都能掌握。
而這也是梁文鋒發布這三個產品最根本的動機，用戶免費拿去用，DeepSeek也能因此獲得數據流和入口，最終實現雙贏。
梁文鋒的做法看起來“特立獨行”，畢竟OpenAI、Anthropic，乃至全球所有的AI公司，都不曾敢開源到如此坦誠相待的地步。
不過如果你把視角拉高一點就會發現，梁文鋒的打法和可口可樂出奇一致。
01
這三個產品都是幹什麼用的？
先來簡單說說這三個產品。一句話概括，Search與Fetch是餐廳的“採購員”，負責去外面的市場把食材買回來；DeepInfer是“後廚”，是模型幹活的地方；deepseek-recipe是“多語種菜譜”，不同國家的人也能認清自己喫的是什麼。
從Search與Fetch開始說起，這是一個給AI用的搜索。
我們平時用的搜索引擎是給人看的。一頁結果裏有廣告、有推薦、有一堆需要人自己判斷的鏈接，點進去還有導航欄、彈窗、側邊欄。人可以忽略這些，但模型不行，每一個多餘的字都要佔用它的上下文，這些可都是token，都要花錢的。
DeepSeek的Search與Fetch是兩個原始的JSON接口，用法和調用DeepSeek API一樣，用同樣的Bearer密鑰鑑權。
Search負責“搜”，每條結果除了標題和網址，還帶短摘要、長摘要、可選的網頁正文和發布時間，另外有兩個專門給模型參考的分數：rerank_score（相關性重排分）和authority（來源權威度）。
Fetch負責“抓”：給它一個網址，它返回清洗之後的Markdown正文。
換句話說，它不是傳統的“搜索框”，是“可以直接塞進模型上下文的素材”。
Search與Fetch的定價也是照Agent的用法設計的。都是每1000次成功請求5元，折合下來搜索一次只要五釐錢。
官方文檔顯示，在DeepSeek Harness、Claude Code、Codex這三個工具裏，通過服務端工具調用使用的Search與Fetch，在北京時間2026年11月1日00:00之前不計費，之後按次收費。
另外，Search與Fetch也並不綁定在DeepSeek的模型上。只需要有一個DeepSeek的API就能在任何模型上調用Search與Fetch。
第二個是DeepInfer。
DeepInfer是DeepSeek線上大規模服務正在用的推理框架。這次開源的是它的離線推理版本和核心能力，協議是Apache 2.0，可以在英偉達和國產算力平臺上運行。
很多人以爲，一個模型發布出來，把權重文件下載到自己的電腦裏，事情就結束了。
其實不是。權重只是一大堆數字，想讓它能高效地運行起來，中間還隔着一整套工程。而這套工程就叫做推理框架。
模型就像一本寫滿字的書，縱使書中自有顏如玉，書中自有黃金屋，它自己也不會說話，更不可能回答你的問題。
DeepInfer就是讓這本書開口的程序。你給它發一句話，它把這句話喂給模型文件，模型文件裏的數字被調動起來，算出回答，再返回給你。
DeepSeek官方表示，模型的能力邊界由模型本身劃定，而如何讓這些能力以合理的成本服務海量用戶，是推理框架要解決的核心問題。
第三個是deepseek-recipe。
就像在不同國家打招呼一樣，中國說“你好”，美國說“Hello”。不同模型的說話格式也是不同的，OpenAI的格式叫Chat Completions、Responses，Anthropic的格式叫Messages。
雖然這些到最後都是“問模型問題、從模型那裏拿答案”，但格式不同就是不同，即使是相同的對話沒辦法在不同的模型之間使用。
比如你想在自己服務器上跑DeepSeek模型，而你的客戶端軟件是用OpenAI那套格式寫的，你拿OpenAI格式的話去問DeepSeek模型，它聽不懂。這時候就得有人把話翻譯過來。
deepseek-recipe做的就是中間這層翻譯。你發來OpenAI格式的請求，它翻譯成DeepSeek模型聽得懂的內部話（提示詞），再編成模型認識的字（token），模型回答完，它再把回答翻譯回OpenAI格式還給你。
你不需要改變你輸入的格式，兩個不同的模型依然能聽懂。
官方技術文章裏提到了它解決的兩個真問題。
一個是防注入：特殊標記本來用來標記角色和邊界，但用戶也可能在輸入裏故意打出同樣的字符串，冒充系統發號施令。recipe的做法是，只有提示詞構建時顯式插入的標記才會映射到真正的特殊token，用戶輸入裏同樣的文本會被當成普通文字編碼。
另一個是長文本提速：特殊標記之間的普通文本可以獨立編碼，所以它先定位邊界，再並行編碼各段，最後按順序拼回去，降低長上下文請求的分詞延遲。
在真實的場景中，這三個產品是能串聯在一起的。比如有家公司想要自己部署V4.1 Flash，那它就需要用DeepInfer。想要配合其他模型，那就掛上recipe來轉格式。
執行層再拿着這個調用去請求Search和Fetch，把清洗好的結果塞回對話，模型繼續往下輸出答案。
02
爲什麼DeepSeek像可口可樂？
這三樣東西還有個共同點，那就是每一樣都留了一扇門，讓你無論出於什麼樣的場景，都可以用到DeepSeek的產品。
如果你算力夠，想自己部署和DeepSeek官方同款的推理能力，那就用DeepInfer，加上已經公開的模型權重。
而且不管你是英偉達的GPU，還是國產GPU，DeepInfer全都兼容。
如果你已經有自己的推理後端，想跑DeepSeek的模型，又不想自己重寫協議轉換和提示詞渲染，那就用deepseek-recipe。
如果你用的是別家的模型或Harness，聯網能力不夠，那就接Search與Fetch。
歸根結底就倆字“安排”。什麼情況也不用擔心，梁文鋒替你安排得明明白白。
在此之外，還有一件有意思的事情，梁文鋒把自己的底牌亮出來了。
在DeepSeek那篇部署實踐裏，不只是寫了“我們應該怎麼做、怎麼部署”，還把具體成本也寫出來了：單一集羣每天155萬億Tokens的吞吐，整體收入按谷價計算爲平均每卡每小時38美元；Prefill每卡每秒6萬到150萬token；Decode每卡每秒1.4萬token，單個用戶看到的輸出速度約每秒230個token，代碼場景約300個；首字時延平均400毫秒，P99爲1000毫秒。
這就等於告訴行業：硬件怎麼搭、緩存留多久、一張卡一小時能創造多少收入。38美元乘上24小時再乘上30天，一張卡一個月就是約2.7萬美元的收入。
並且平均每個請求輸入77K token中96%都是命中緩存，命中緩存後每卡吞吐翻25倍。
梁文鋒曾在投資人閉門會上表示：“我們的API定價是一個合理的利潤，大概是我們到市場上買一批設備回來，10個月收回成本，我覺得這是一個合理的利潤。”
每張卡賺的錢本質上和我們的工資是一樣的，無論是在什麼單位，工資通常都是保密的。OpenAI、Anthropic也從未公開過自己每張卡的單位經濟。
梁文鋒捅破了這層窗戶紙，也符合他自己的哲學。在閉門會上，梁文鋒表示，DeepSeek只賺合理利潤，同時拿得少的人會打敗拿得多的人。
單從收入和DeepSeek自己API的價格來看，DeepSeek很明顯是屬於拿得少的那撥。公開這組數字，也是在證明梁文鋒說過的那句話“我們只賺取一個合理的利潤，而不是利潤最大化。”。
另一方面，梁文鋒之所以敢透露這些，也是在說明：“DeepSeek的護城河壓根不在成本上。”
DeepSeek就是AI時代的可口可樂，配方全公開，但賺錢的根本不是配方。
2011年，可口可樂配方泄露，然而結果就是“無事發生”。
可口可樂表示，不承認這是現行在用配方，這是早期歷史手稿，現在量產版本早就迭代改動。
《This American Life》（美國生活）播客節目組自己，他們找了Jones Soda汽水廠的調香師幫忙復現，做完盲測，一部分試飲者分不清，另一部分老可樂愛好者認爲兩個配方之間有區別。
盡管如此，可口可樂股價沒變、銷量反而有所增長。因爲可樂真正的護城河從來不是糖漿配方，是灌裝分銷網絡，是品牌心智，是成本紀律。
可口可樂不是重點，喝可口可樂才是。
DeepSeek也一樣，能開源的基本都開源完了，想下載就自己下載去。敢把配方公開的公司，手裏都握着比配方值錢的東西。
03
梁文鋒圖什麼？
梁文鋒歸根結底不是慈善家，人總是要喫飯的，更何況現在的DeepSeek已經達到數百人的規模。
梁文鋒也曾明確說過：“我們明確是要有商業化的。我們最終還是要能活下去。”
“我們本質上還是一個公司，只是說我們在考慮賺哪些錢、什麼時候賺錢、賺多少錢、靠什麼賺錢，我們有取舍。”
只不過在賺錢這塊，梁文鋒更想要的是和用戶“雙贏”。DeepSeek提供便宜甚至免費的產品，用戶逐漸習慣DeepSeek的模式，擴大DeepSeek的影響力和規模。
現在的情況是，模型之爭已經過去了，各家旗艦模型的差距在收窄，單靠參數和榜單很難再拉開身位，競爭的重心正在從“誰的模型更強”，轉向了“誰掌握了入口、數據流和格式”。
就像可口可樂，它不直接賣汽水給你，它是把濃縮糖漿賣給全球授權灌裝廠，灌裝廠自己買瓶子、建渠道、貼市場，可樂公司收糖漿錢加品牌費。
回流的數據流和格式鎖定才是真正值錢的東西。免費期鋪進Claude Code和Codex，就是把印有可口可樂的冰櫃擺進對手的店裏。開源是糖漿生意，不是汽水生意。
模型雖然也很重要，只是不再是唯一的戰場。
Search與Fetch最耐人尋味的地方就在於它能幫DeepSeek搶佔入口。
Agent每次需要查資料的時候，都得有一個搜索工具來回答。誰是它默認調用的那個，誰就佔住了一個入口，而且用戶想使用什麼模型都可以走這個入口。
還沒完，每一個接入的Agent的每一次查詢、抓取、引用選擇，都可能變成DeepSeek的訓練信號，形成“入口、數據、模型、更強的入口”的飛輪。
recipe把官方的處理邏輯直接做成一個公共庫，各家照着用，行爲自然而然就對齊了。
對開發者而言，這是一件好事。他們針對DeepSeek官方行爲調好的Agent，換一家第三方服務商，也不容易出問題。
對DeepSeek而言，它的提示詞格式、工具調用格式、流式輸出規則，會隨着越來越多的第三方服務器採用，成爲事實上的通用寫法。
DeepSeek官方還表示：“未來，DeepSeek新模型的推理代碼及後續性能優化也將在DeepInfer中持續開源。”
這意味着，圍繞DeepInfer搭建了基礎設施的團隊，可以在DeepSeek新模型發布時第一時間跟上。這同樣也是一種黏性。
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