满血 DeepSeek 一体机，价格竟然被打到10 万元级别了！

而且还不是量化版本，正是那个 671B 参数、最高质量的 FP8 原版。

或许有小伙伴要问了，那跑 DeepSeek-R1/V3 的速度，能跟官方一较高下吗？

可以的，甚至是更快的那种。例如我们提个问题，来感受一下这个 feel：

一个汉字具有左右结构，左边是木，右边是乞。这个字是什么？只需回答这个字即可。

△左：一体机；右：DeepSeek 官网

从视频中不难看出，不仅答案精准，一体机的速度也是肉眼可见地比 DeepSeek 官网快上一些，粗略估计是已经接近了22 tokens/s。

那么这个一体机到底是什么来头？

不卖关子，它就是由北京行云集成电路最新推出的产品——褐蚁 HY90，具体价格定到了14.9 万元。

而且除了产品，这家公司本身也是有不少的"标签"在身上的，其中最为吸睛或许当属 CEO 了：

季宇，清华 90 后博士、前华为"天才少年"、计算机学会 CCF 优博奖获得者。

那么褐蚁 HY90 具体执行起更多任务时，又会是什么样的效果？

来，更多维度的一波实测走起。

实测 10 万元级的 DeepSeek 一体机

我们先在褐蚁 HY90 部署 DeepSeek-R1，来测试一下它的推理能力。

有请 AIME 2025 的数学题：

Find the sum of all integer bases b>9 for which 17b   is a divisor of 97b.

从内容生成的速度上来看，褐蚁 HY90 面对数学推理问题，依旧是可以保持接近 20+ tokens/s。

并且最终给到的答案也是精准无误：70。

再来一道新版类似" 9.9 和 9.11 哪个大"、" Strawberry 里面有几个‘ r ’"，极度迷惑一众 AI 的难题：

让 7 米长的甘蔗通过 2 米高 1 米宽的门。

△左：一体机；右：DeepSeek 官网

速度依旧在线，并且这个问题已经是难不倒 DeepSeek，给出的答案也是正解。

而除了 DeepSeek 之外，我们还在褐蚁 HY90 上体验了一把类似Deep Research的功能：

由此可见，无论是什么类型的题目，褐蚁 HY90 都能以相对较快的速度丝滑处理。

不过有一说一，以往的一体机，即便是搭载 Q4 量化版本，成本动辄就要达到 200 万元。

而褐蚁 HY90 在搭载满血、未量化的 DeepSeek 情况下，不仅能够保证速度，更是把价格打掉了一个数量级。

因此，接下来的一个问题便是：

如何炼成的？

在我们聊"如何实现"之前，且需了解一下"什么在阻碍"。

首先，大家提到一体机，第一反应大概率就是 GPU，而它本身就或许构成了短板。

因为传统 GPU 方案因显存容量限制，例如 671GB 需求需多张 A100 显卡，成本已经超过了百万的级别。

而 CPU 方案则受限于内存带宽，因为大模型推理需要频繁加载参数（如 671B 参数的 FP8 精度模型占用约 671GB 内存）。

如果内存带宽不足，就会导致计算单元（CPU 核心）长时间等待数据，形成"内存墙"（Memory Wall），严重影响推理速度。

针对上述的短板，行云的褐蚁一体机采用双路 AMD 9005 系列 CPU，通过 1TB/s 的高内存带宽满足基础推理需求，同时搭配一张中高端消费级 GPU 作为算力补充。

这种异构计算架构通过软件协同优化，既解决了纯 CPU 方案在部分推理阶段的算力不足问题，又显著降低了成本，将硬件投入压缩至 10 万元以内。

除此之外，行云自主研发的推理引擎框架通过算法优化和任务调度，同样对 token 生成速率起到了显著的提升作用。

在 FP8 精度下，Decode 阶段速度稳定在 20TPS 以上，且受上下文长度影响较小（128K 上下文仍保持 15TPS）；Prefill 阶段在 16K 上下文内首字延迟控制在 80 秒以内。

这种高效推理能力尤其适合需要连续生成大量 token 的场景（如 AI Agent），大幅缩短任务响应时间。

不仅如此，团队还针对大模型运行需求，精准平衡了计算能力与内存带宽，支持满血 FP8 精度的 R1/V3 模型，并预留扩展能力，未来可支持 1.5T 参数量的模型。

通过参数压缩技术（如 INT4 量化），进一步将 Decode 速度提升至 28TPS（1K 上下文），满足不同场景对速度与精度的灵活需求。

据了解，团队后续还将对 MoE 类的模型提供较好的支持。

褐蚁一体机的出现，可以说是改写了行业的格局——

此前运行满血 671B 模型需百万级设备，而同类低配方案（如 32B/70B 模型）仍需 20-40 万元。

行云通过技术整合，将最高质量的模型体验直接带入 10 万元价位，为中小团队提供了低门槛、高扩展性的 AI 部署方案。

这一技术突破不仅实现了"高性能 + 低成本"的平衡，更推动了大模型在智能客服、数据分析等场景的普惠应用。

清华 90 后创办的公司

最后，正如我们刚才提到的，行云除了产品本身之外，创始团队同样也有不少的亮点。

首先就是创始人兼 CEO季宇，他本科就读于清华大学物理系，后转向计算机体系结构方向，获得清华大学计算机体系结构博士学位。

在学术研究方面，他曾作为共同第一作者在顶级期刊《自然》（Nature）上发表计算机体系结构相关论文，并荣获中国计算机学会（CCF）优秀博士学位论文奖（CCF 优博奖）。

△行云集成电路创始人兼 CEO，季宇

在 2023 年 8 月成立行云集成电路之前，季宇曾在华为海思昇腾芯片团队，担任昇腾 AI 芯片编译器专家，负责多个昇腾编译器项目，也曾入选"华为天才少年"。

在华为期间，正因长期专注于 AI 编译器优化和处理器微架构等挑战性问题，也让他积累了丰富的 AI 芯片研发经验。

除了季宇本人之外，CTO余洪敏拥有深厚的学术背景和丰富的行业经验。

他本科毕业于华中科技大学，后在中国科学院半导体研究所获得博士学位。

在职业履历方面，余洪敏曾担任百度昆仑芯、华为海思车载昇腾芯片等多款芯片的负责人，并曾在地平线担任芯片研发总监。

他长期领导和管理超过 100 人的研发团队，精通芯片研发设计全流程，具备丰富的实战经验——成功主导 10 余款芯片的流片与量产，并多次推动先进工艺数据中心芯片的架构设计、工程实现及大规模商用部署。

值得一提的是，在去年 11 月份，行云集成电路还得到了一众明星资本的投资，包括智谱 AI、峰瑞资本、嘉御资本、春华资本、中科创星、同创伟业奇绩创坛、水木清华校友基金等。

由此，从行云集成电路成立至今的发展来看，是有产品，有团队，更有市场的那种了。

但更重要的一点是，这家刚成立两年的公司，一举实现了一体机圈子里类似的 DeepSeek 的"高性能 + 低成本"——

嗯，"中国初创"的含金量还在持续上升。

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