PPIO派欧云假期战报:99.9%可用性!连夜支持满血版DeepSeek,助力客户轻松应对流量高峰

PPIO派欧云假期战报:99.9%可用性!连夜支持满血版DeepSeek,助力客户轻松应对流量高峰

1月28日,PPIO 派欧云首发上线DeepSeek V3,一周内,全量上线 DeepSeek 全系列模型(V3 满血版/R1 满血版/R1 蒸馏模型等),成为首批支持 DeepSeek 全模型商业化API的服务平台,性能直逼官方天花板,告别 “卡顿” 和高昂成本,助力开发者高效开发!

现查看模型列表页即可一键调用,凭借卓越的性能与性价比,上线以来已有超千家开发团队接入!

01 核心优势?稳到发指!

稳定性经得起亿级流量考验

支持春节10倍暴增流量,DeepSeek-V3/R1 服务可用性99.9%,无 TPM 限制,从容应对流量洪峰。

DeepSeek R1 Uptime - 99.99%

DeepSeek V3 Uptime - 99.98%

价格直击地板,不赚差价

PPIO派欧云致力于普惠开发者低成本使用当前最强开源模型,因此我们的模型定价与DeepSeek官方保持一致!

免去开发者运维成本,只需一行代码,即可快速调用API服务,进行实时调试!

# 获取 API Key 请参考:https://ppinfra.com/docs/get-started/quickstart.html#_2-管理-api-密钥

👉 查看文档,一键部署

👉 获取API Key

02 客户实战:春节流量保卫战

01 某用户过亿的健身 APP

客户痛点

春节前夕,客户团队测试发现 DeepSeek 模型效果远超市面方案,但接入官方服务后因 DeepSeek 太火,遭遇延迟波动、扩容受限问题,难以满足业务弹性需求(高峰流量占比60%+)。自建模型需高昂运维成本,中小服务商又难保障稳定性。

解决方案

亿级用户无感扛压

支撑节日单日超 10亿tokens调用,稳定服务不宕机。

24小时紧急上线

春节前完成 DeepSeek V3/R1 模型部署,春节期间24小时加推蒸馏全模型,无缝对接客户产品。

弹性资源分钟级扩容

弹性资源分钟级扩容:深厚的资源储备加持下,基于精细缓存策略和动态调度算法,70B模型10分钟内扩容,8B需求1分钟扩容。

成果反馈

模型高可用性:99.9% uptime

首包延迟优化:降低 25%,超越客户预期

02 某 Top 3 AI浏览器插件

用户需求

需快速接入DeepSeek模型,为百万用户提供一手新鲜且稳定的体验。

抢时间:春节前必须火速上线最新AI功能(接入DeepSeek模型),比竞品快一步

解决方案

24小时极速部署

PPIO派欧云节前就已部署满血版 DeepSeek V3 和 R1 模型,客户发现后1天内就完成接入,24 小时内同步上线蒸馏版模型。

资源“智慧弹性”

弹性调度策略,在春节期间百万用户的高峰流量下,从容应对高并发请求。

全程保镖护航

工程师团队春节值班保障,系统稳定性行业领先。

成果反馈

用户体验稳定有保障:99.9% 服务可用性,为用户体验保驾护航

赚钱能力暴涨:新功能带动付费用户增长10%,春节档多赚百万级

03 创业者专属大礼包

PPIO派欧云致力于大幅降低 AI 基础设施的使用成本和门槛,将前沿技术的力量带给每一位创新者。

01 初创企业扶持计划

立即申请我们的【初创企业扶持计划】,最高可享¥10万额度补贴,特别为 DeepSeek 用户加码20%专属优惠。这不是简单的扶持,而是给创新者的火箭推进器!

02 开发者专属彩蛋

新用户注册即赠百万级tokens体验券!

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PPIO发布Agent Runtime:让Agent部署像Serverless一样简单

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近期,PPIO 发布了基于 Sandbox(沙箱)自研的新产品:Agent Runtime,一个轻量级的 Agent 运行时框架。 Agent Runtime 是为了顺应 Agent 的专属需求而推出,其定位与 AWS AgentCore Runtime 类似。AgentCore 是 AWS 在 2025 年推出的专为 Agent 设计的基础设施平台,AgentCore Runtime 则是其中一个子产品,是基于 Firecracker 微虚拟机的 Serverless 运行时环境,旨在解决 Agent 低成本、高效率的部署问题。 PPIO Agent Runtime 通过简单易用的 SDK 与强大的沙箱运行环境来简化 Agent 的部署过程。用户无需关心基础设施配置、

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当Agent计算规模扩大100倍,我们需要什么样的Agentic Infra?

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近期,PPIO Sandbox(沙箱)发布了一个重要功能:沙箱克隆。 沙箱克隆旨在助力提高 Agent 的并行计算能力,也就是经典的“Scale up”规模扩展问题。 今年最流行的 Agent 产品是 Deep Research,它可以看作对单个研究问题持续追踪、推演、迭代直到形成洞察的长链路串行推理过程。 那么,如果将 Deep Research 的能力 Scale up 一百倍会发生什么?像 Manus 这样的 Agent 正在解决这类挑战,并将这种并行计算架构的 Agent 称之为 Wide Research。 从 Agent 的串行计算到并行计算,离不开“沙箱克隆”这一核心技术的助力,这是 PPIO 在 Agentic Infra

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PPIO上线Kimi K2 Thinking,兼容Anthropic协议

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今天,PPIO 上线 Kimi K2 Thinking,这是 Kimi 最新、功能最强大的开源思考模型。 Kimi K2 Thinking 基于 Kimi K2 后训练而来的混合专家模型(MoE),总参数达 1T,激活参数 32B,上下文长度 256K。该模型支持深度思考、Function Call、结构化输出、json_schema、json_object 等功能。 现在,你可以到 PPIO 官网在线体现 Kimi K2 Thinking,也可以将 PPIO 的模型 API 部署到 AI 应用中。 PPIO 在线体验地址: https:

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PPIO独家上新GPU实例模板,一键部署Kimi-Linear

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昨晚,月之暗面发布了混合线性注意力架构新模型 Kimi-Linear,旨在解决大语言模型在长上下文推理中的计算瓶颈。 Kimi-Linear 的核心亮点: * Kimi Delta Attention(KDA),一种通过细粒度门控机制改进门控规则的线性注意力架构。 * 混合架构:采用 3:1 的 KDA 与全局 MLA 比例,在保持甚至超越全注意力质量的同时降低内存占用。 * 卓越性能:在 1.4T Token 的训练规模下,经公平对比,KDA 在长文本与类强化学习基准等多项任务上均优于全注意力。 * 高吞吐:在 1M 上下文中实现最高 6 倍的解码吞吐量,显著缩短单输出 Token 耗时(TPOT)。 今天,PPIO 独家上新 GPU 实例模板,可一键部署 Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct 的专属模型。 PPIO 算力市场的

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