国产大模型的竞争，正从模型层延伸到算力层：再强的模型，最终都要基于算子在芯片上执行。同一个模型、同一块芯片，换一套更优的算子，有时会带来数倍的性能提升。算子的效率决定了同样的显卡能跑多快，也决定了每个 token 的价格。

DeepSeek 近日全面开源推理框架 DeepInfer。继模型权重和 FlashMLA、DeepGEMM 等算子库之后，他们把模型运行的链路开放了。其中的 FlashMLA，有工程师在芯片上逐行手调的版本，算子性能跑到了硬件极限的 90% 以上，这也是人类手艺目前在部分芯片上达到的极限成绩。

而这个极限，同一周就被 AI 刷新了。据悉，截至 10 月 22 日，完全由 AI 编写算子、无人工逐行调优的 ForgeKernel，同时登顶两个算子评测榜：英伟达主场的 SOL-ExecBench FlashInfer-Bench 合集第一，以及昇腾 CANN 官方仓库维护的 CANNBench A3 硬件榜第一，基准加速比 1.835×，领先第二名 25%。在名次之外，AI自主优化算子的能力不容小觑：在DeepSeek v4.1 Flash的算子上，相比DeepSeek开源的英伟达版本，ForgeKernel也通过从0用AI迭代的方式实现了性能超越。

这是智能进化的接力。无论是DeepSeek的开源精神还是算子优化榜单的焦灼竞争，最终都导向同一个方向：让国产智能在每一块芯片上都跑得更快。

英伟达 SOL-ExecBench FlashInfer-Bench

昇腾 CANNBench A3 硬件榜