算子级加速
融合 Attention、量化感知与动态图重写，把常用算子的显存访问压到理论下界附近，长上下文场景收益最明显。
// 已有 360 家企业把核心推理业务跑在深瞳之上
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核心技术能力
从算子到调度，四层能力共同托住推理成本
我们不做「套壳调用」。深瞳自研的加速栈贯穿算子、显存、调度与编排四层， 单卡能效提升可以量化、可以复现，也写进交付验收标准。
显存与批调度
分页 KV Cache、前缀复用与连续批处理协同工作，同一张卡并发请求数提升 3.6 倍，碎片率控制在 3% 以内。
多模型路由
按成本、时延与质量目标自动选择模型与副本，灰度发布、A/B 对比与一键回滚都在同一个控制面完成。
私有化与合规
全栈离线部署，模型权重与日志不出企业内网；支持国密传输、字段级脱敏与全链路推理审计留痕。
平台矩阵
一条链路，覆盖模型上线到业务闭环
下方是深瞳平台的标准能力矩阵，灰色行为可选模块，按需开启即可。
| 能力模块 | 核心指标 | 形态 | 是否标配 |
|---|---|---|---|
| 推理加速引擎 | 首 token 时延 < 120ms | InferX |
标配 |
| 模型托管与版本管理 | 热切换 < 3s，零中断 | ModelMesh |
标配 |
| 智能体编排 | 单体流程 200+ 节点 | AgentFlow |
标配 |
| 算力池化与弹性伸缩 | 缩容回收 < 90s | 调度插件 | 可选 |
| 推理成本看板 | 按租户 / 按接口下钻 | 控制台模块 | 可选 |
产品矩阵
三条产品线，可以单独上，也可以拼成一套
每一条线都能独立解决一类问题，组合起来则是一条完整的推理生产线。
推理加速
InferX 推理加速引擎
面向生产环境的推理运行时，把算子融合、量化与批调度做成开箱即用的默认行为。
- 同一硬件下吞吐提升 2.4 ～ 4.1 倍
- 支持 FP8 / INT8 / AWQ / GPTQ 混合量化
- 128K 长上下文显存占用下降 58%
模型托管
ModelMesh 模型托管平台
把几十个模型、上百个版本管理成一件事，灰度、回滚与配额都在一个控制面完成。
- 模型热切换，服务零中断
- 多租户配额与优先级队列
- 统一 OpenAI 兼容协议接入
智能体
AgentFlow 智能体编排
用可视化画布把工具调用、检索与人工审核串成可运维的流程，而不是一堆散落的脚本。
- 200+ 节点流程，支持并行与子流程
- 内置 RAG 检索与工具注册中心
- 逐步回放，失败节点可单点重跑
实测结果
把「降本增效」写成可验收的数字
下面这组数字来自 2025 年上半年 42 个生产集群的统计样本，全部以迁移前 30 天的基线为对照。 每一个指标都可以在客户环境里复现，也会写进合同附件。
- 接入首月即可看到成本曲线拐点，无需重构业务代码
- 推理延迟 P99 从 1.86s 降至 0.50s，交互体验肉眼可见
- 同等算力下并发能力提升 3.6 倍，扩容预算延后一年
- GPU 利用率从 34% 提升至 91%，闲置算力被重新调度
迁移前后对比（42 个生产集群均值）
> baseline_window = 30d | sample = 42 clusters
-73%端到端推理延迟
91%GPU 平均利用率
360服务企业客户数
99.995%生产集群可用性
交付流程
四步，从现状摸查走到稳定运行
我们习惯先量化再动手：没有基线的优化，最后都变成玄学。
01
现状摸查
采集线上请求分布、模型结构与算力账单，输出一份带瓶颈定位的基线报告。
02
方案定标
确定加速目标、验收指标与回滚策略，明确哪些模型先上、哪些暂缓。
03
灰度上线
按 5% → 30% → 100% 的流量节奏灰度，每一步都有可观测指标与回滚按钮。
04
持续调优
季度复盘成本与质量曲线，跟进新模型与新硬件的适配，让收益持续复利。
客户实践
四个行业，四种完全不同的问题
行业不同，瓶颈也不同。下面是四个已经稳定运行超过半年的真实场景。
“投研问答原来要等两秒多，研究员干脆不用了。接入 InferX 之后首个字半秒内出现， 日活反而涨了三倍，算力账单还降了四成。”
“最担心的是客服回答不稳定。ModelMesh 的版本灰度让我们可以按渠道放量， 新模型上线一周，答非所问的比例从 6.2% 降到 1.4%。”
“内容审核要求模型和日志都不出内网。深瞳交付了完整离线方案， 连审计字段都按我们的合规口径改了，一次验收通过。”
360家
服务企业客户
42个
生产集群样本
187项
技术专利与软著
96%
客户次年续约率
先把基线测出来，再谈优化空间
留下联系方式，我们会安排一位推理架构师，用一次 60 分钟的会议帮你定位当前算力瓶颈，并给出一份不含虚词的诊断结论。