DeepSeek开源周第五天（2025年2月28日）的发布内容聚焦于高性能存储与数据处理技术，标志着其连续五天开源计划的收官。以下是核心信息梳理：

 1. 开源项目：3FS文件系统与Smallpond框架

第五天开源的核心是Fire-Flyer文件系统（3FS）及其配套的Smallpond数据处理框架。  

- 3FS文件系统：  

  - 专为现代AI训练和推理设计的高性能并行文件系统，利用SSD和RDMA网络带宽优势，支持大规模数据访问。  

  - 技术亮点：  

    - 强一致性语义的分离式架构，支持数千SSD吞吐量和数百存储节点的网络带宽。  

    - 在180节点测试集群中，总读取吞吐量达6.6 TiB/s，单客户端KVCache查询峰值超40 GiB/s。  

    - 支持V3/R1版本中的训练数据预处理、数据集加载、检查点保存/重载、推理阶段的向量嵌入搜索及KVCache查找。  

  - 开源意义：解决数据密集型任务的存储瓶颈，提升分布式应用开发效率。  

- Smallpond框架：  

  - 基于3FS的扩展工具，进一步优化数据管理能力，简化大规模数据处理流程，提升AI训练与推理效率。  

 2. 技术突破与应用场景

- 性能优势：3FS在25节点集群的GraySort基准测试中实现3.66 TiB/min吞吐量，验证其在大规模排序任务中的高效性。  

- 场景覆盖：  

  - 适用于AI模型训练、推理加速、向量搜索等场景，尤其适配需要高吞吐和低延迟的分布式计算环境。  

  - 支持混合专家模型（MoE）和多节点协作，减少GPU闲置时间，提升硬件利用率。  

 3. 开源周整体回顾

- 开源策略：连续五天开源五个代码库（FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM、DualPipe/EPLB、3FS/Smallpond），覆盖GPU加速、通信优化、矩阵计算、并行策略、存储系统等关键技术。  

- 社区影响：  

  - GitHub平台数据显示，3FS发布首日即获390 Star收藏，而首日项目FlashMLA更在6小时内突破5000 Star。  

  - 通过透明化技术共享，降低开发者门槛，推动AI技术普惠化。  

 4. 行业意义

DeepSeek此次开源周不仅展示了其在AI基础设施层的技术积累，更通过开放核心模块（如3FS、DualPipe等），为全球开发者提供了工业级解决方案，加速AI技术从研究到应用的转化。其开源策略也被视为对闭源模式的挑战，推动行业向更开放、协作的方向发展。  

5、开源项目下载地址（第五天发布）

1. 3FS文件系统  

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

   - 支持AI训练与推理的高性能分布式文件系统，提供6.6 TiB/s的读取吞吐量。  

   - 安装依赖包括libfuse、FoundationDB和Rust工具链，支持Ubuntu系统。

2. Smallpond数据处理框架  

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

   - 基于3FS的轻量级框架，支持PB级数据处理，提供Python API。  

   - 安装命令：`pip install smallpond`，适用于Python 3.8-3.12。

6、安卓应用下载地址

1. 官方正版应用（最新版本）  

   - 3dm手游网下载页：https://shouyou.3dmgame.com/android/480413.html  

     - 版本：1.0.7，更新于2025-02-24，支持智能对话、文件解析等功能。  

   - 其他第三方平台：  

     - Liqucn下载页：https://m.liqucn.com/os/android/rj/9229961771273.wml  

     - 3dm历史版本页：https://app.3dmgame.com/android/475303.htm

2. 功能特性  

   - 支持DeepSeek-V3大模型（参数671B），提供翻译、编程辅助、创意写作等功能。  

   - 需注意辨别正版，避免假冒应用。

7、其他资源

- 开源周全部项目：包括FlashMLA、DeepEP等工具，可通过DeepSeek的GitHub主页（https://github.com/deepseek-ai）查看。  

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