DeepSeek 开源 DSec：一个能弹性扩缩、让模型在隔离环境里练工具调用的沙箱系统

DeepSeek Elastic Compute (DSec)

DeepSeek 发了一篇论文，把他们内部用来大规模训练 agent 的沙箱系统 DSec 公开了。核心思路是让模型在隔离的沙箱里反复练习使用真实工具，而不是靠模拟数据。系统能同时跑 10 万个沙箱，启动一个沙箱只要 11 秒，单个成本大概 3 美元。论文里讲了怎么用快照、缓存和按需分配把延迟和开销压下来，也给了训练 agent 时的效果数据。目前只放...

推荐理由：DeepSeek 开源了内部训 agent 用的沙箱系统，不是模型发布所以重要性没给到 85 以上，但作为一份带硬工程数据的 agent 训练基础设施参考，对从业者来说很实用。