AI 领域的「开源狂欢周」终于迎来最终时刻！

DeepSeek开源周最后一天，直接放出终极杀器：

Fire-Flyer File System（3FS） ——AI 训练 & 推理的超高性能分布式存储系统，让数据吞吐量飙升到 6.6 TiB/s 。

smallpond ——基于 DuckDB + 3FS 的轻量级大数据处理框架，PB 级数据处理从此不再卡顿。

与此同时，OpenAI 也终于憋不住了， 正式发布 GPT-4.5 ：

最大、最贵、最“懂”人的 OpenAI 模型，专注情商优化，不过 API 价格直接贵到离谱...

开源项目地址：

https://github.com/deepseek-ai/3FS

https://github.com/deepseek-ai/smallpond

项目一经发布，网友纷纷表示：

多角度出击，厉害了。

这个 Fire-Flyer 文件系统听起来就像是一个火箭动力的橡果发射器。

一、3FS

3FS（Fire-Flyer File System） 是 DeepSeek 专门为大规模 AI 训练 & 推理设计的 高性能分布式文件系统，完美解决存储瓶颈，让 GPU 不再被 I/O 拖后腿，吞吐量 6.6 TiB/s。

3FS 核心特点 ：

1. 超大规模分布式架构——可以横向扩展，结合 上千块 SSD + RDMA 网络 ，实现存储资源的全局调度；

2. 超高速吞吐——官方实测，在 180 个存储节点上，读吞吐量高达 6.6 TiB/s ；

3. 高一致性——使用 CRAQ（Chain Replication with Apportioned Queries）协议，确保所有计算节点的数据访问都保持一致；

4. AI 训练 & 推理优化——支持 Dataloader 加速、LLM 推理 KVCache 缓存、并行 Checkpoint ，让大规模的大模型训练速度拉满。

性能到底有多猛？

存储节点：180 台服务器，每台配置 16 块 14TiB NVMe SSD + 2×200Gbps RDMA**
500+ 计算节点并行读写，训练任务背景负载下仍能保持 6.6 TiB/s 读吞吐量。

具体优化点

1. 存储解耦 ：计算节点可以不关心数据分布，任何节点都能快速读取数据，不再受本地存储限制；

2. 智能数据流调度 ：基于FoundationDB 事务型 KV 存储，支持高效的元数据管理，查询 & 读取超快；

3. KVCache 支持 ：LLM 推理时，直接将 KVCache 存储在 3FS，而不是消耗宝贵的 GPU 内存， 高吞吐 & 低延迟 解决方案来了。

一句话总结：3FS让AI训练的存储优化更上一层楼！

二、smallpond

除了 3FS，DeepSeek 还放出了 smallpond ，这是一款 轻量级大数据处理框架 ，基于DuckDB + 3FS，让PB 级数据处理变得超简单！

smallpond 亮点：