PPIO上线高性能版Deepseek R1/V3 Turbo!吞吐性能3倍提升,限时8折优惠!

PPIO上线高性能版Deepseek R1/V3 Turbo!吞吐性能3倍提升,限时8折优惠!

作为国内最早上线 DeepSeek 全模型的 API 供应商之一,PPIO派欧云致力于为AI开发者和企业提供低成本、稳定可靠、接入简单的大模型 API 和 GPU 算力服务。

目前我们又推出了高性能版 Deepseek-r1-turbo,Deepseek-v3-turbo 模型,重新定义推理性能边界!

Ⅰ. 模型性能解读

  • Turbo 系列模型依旧保持全参数满血版,无性能损失。
  • 吞吐速度达到 30+TPS,相较于 2 月版本增长 3 倍,满足高并发场景需求。Max output 由 8k 增加至 16k,支持更长文本生成。
  • 依旧保持 99.9% 高服务可用性,为企业级用户保驾护航。

Ⅱ. AI 低成本赋能

PPIO派欧云与 Deepseek 官方模型保持基础定价一致,但为助力 AI 技术普惠化,现对 Turbo 系列模型开展限时优惠活动。

当前 Turbo 系列模型输入/输出单价直降 20%,让广大开发者以更低门槛体验行业前沿的AI能力。

👉 前往体验:

https://ppinfra.com/model-api/product/llm-api

Ⅲ. 开发者生态

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。

『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,还可申请 DeepSeek 专属折扣福利。这不是简单的扶持,而是给创新者的火箭推进器!

『热门三方平台集成』

PPIO派欧云支持在 20+ 主流平台中调用高性能版 Turbo 模型。

👉 查看使用教程:

https://ppinfra.com/docs/model-api/third-party/overview


目前已接入的第三方软件:

通用对话客户端:Chatbox、LobeChat、Nextchat、ChatHub、CherryStudio

代码开发工具:Cursor、CLINE

开发/ API 平台:Dify、OneAPI、RAGFlow、FastGPT

生产力套件集成:Word、WPS Office AI,这些是办公软件集成AI功能。

智能翻译工具:沉浸式翻译、欧路词典、流畅阅读、沉浸式导读。

知识管理工具:思源笔记、Obsidian、AnythingLLM

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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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