DeepOpen登顶两大榜单，力压Meta，进入Github日榜，周下载量过万
开源新模态大模型公司DeepOpen开源一款决策模型，登顶两大榜单，其中在CLINC150性能第一，在Banking77榜单排名第二，超越Meta的Llama 2（FT），除了模型开源外，核心原理论文也发表。同时整套代码开源在github和huggingface，其中github登上日趋势榜单，模型周下载量过万。
闭源决策模型Jev 爆火带动母公司 TypeSafe 投后估值达到 75 亿美元，发布仅数周估值实现大幅飙升。TypeSafe 完成 8.7 亿美元 A 轮融资，由 a16z 领投，红杉、DCVC 跟投，是本轮 AI 决策赛道标志性大额融资。DeepOpen是全球早开源决策模型的公司之一，面向校准决策的强化学习（RLCD）框架，使 AI 输出可被代码直接消费的选择、评分与概率，支撑确定性可控的自动化。其核心目标是弥合大模型智能能力与工程化落地之间的接口断层，DeepOpen模型的目标，在于让代码成为模型输出的直接使用者。
日前，深圳德沛开源数据科技有限公司（DeepOpen，简称“德沛开源”）正式宣布完成新一轮数千万元融资，本轮投资方为希晨投资。所融资金将重点投入开源新模态大模型的技术研发，以及国内自主开源大模型生态的长期维护与运营。DeepOpen由顶尖科学家组团创业，创始人袁重桥曾获全国奥数一等奖，北大毕业后参与中科曙光超级计算机研发，团队曾获国家科技进步二等奖；首席科学家罗桂波教授为多模态大模型领域研究的顶尖学者。团队由来自北京大学、华南理工大学、英国卡迪夫大学、西安交通大学、中山大学等多所名校博士组成，愿景是打造人类通用智能的基础平台。
这是德沛开源自成立以来完成的第二轮融资。公司成立于2025年9月，同年11月便获得同创伟业投资的千万级种子轮，成立近一年时间里，企业始终聚焦开源大模型生态服务赛道，核心业务覆盖新模态大模型研发、开源大模型私有化部署、算力token普惠服务三大板块，逐步搭建起从底层模型创新到上层生态服务的完整业务体系。
校企联合实验室落地 攻坚大模型可信性核心难题
本次融资消息发布同期，德沛开源与北京大学深圳研究生院联合成立的可信大模型实验室也正式进入实质运营阶段。实验室依托北大深圳研究生院的学术科研资源，核心目标瞄准当前大模型行业普遍存在的不可信、不可控等基础性技术瓶颈，联合顶尖科研团队开展下一代新模态大模型的底层技术攻关。
德沛开源创始人、北大深研院-德沛开源联合实验室副主任袁重桥表示：“大模型创业已经进入下半场，创业公司的核心机会不在通用基础模型的同质化竞赛里，而在于新模态领域的突破。只要避开传统基础模型的固化发展路径，基于全新的创新架构深耕垂直场景，创业公司依然能在行业中找到不可替代的价值位置。目前硅谷爆火的决策模型和扩散模型，本质上都是对传统大模型的创新，决策模型是直接屏弃了token输出的环节，将大模型的成本降低百倍；而扩散方向则放弃传统大模型单个token输出的缺点，整体输出结果，将大模型的效率提升百倍”。
依托北京大学的核心技术积累，德沛开源目前已经实现token成本的显著优化。公司旗下对标国际开源社区的自主开源平台，目前已积累超过100万开源项目，基于生态内的开源模型，平台为用户提供的所见即所得模型试用服务，综合成本仅为海外同类平台的10%以下，近几个月平台的算力token分发量实现了数十倍的高速增长。
底层范式创新 探索摆脱算力依赖的国产化路径
哈佛大学博士后、德沛开源首席科学家罗桂波教授表示，当前全球AI行业在巨额资本驱动下实现了智能涌现的突破，但同时也带来了算力资源浪费、对单一硬件体系重度依赖的风险，这一问题已经到了需要高度重视的阶段。北大——德沛开源实验室面向绝对的基础领域研究，从“类脑智能”原理出发开展研究，探索智能的真正含义。团队发布数百篇世界顶级论文，例如“SeLaR: Selective Latent Reasoning in Large Language Models”, ACL 2026 斩获SAC Highlights奖。从基础数学原理出发，证明大模型的训练和推理环节仍有数百倍的成本下降空间，目前团队正全力推进全新技术范式的落地，推动行业逐步摆脱对海外高端算力的重度依赖。
针对国内开源生态的发展现状，德沛开源联合创始人、深圳软件业协会秘书长助理邓仕信提到，中国的开源模型技术水平已经处于全球第一梯队，但不少开发者仍倾向于选择海外平台托管项目，这也说明国内的开源基础设施建设仍有很大的完善空间。随着算力token逐步成为像电力、自来水一样的社会基础资源，自主可控的开源平台将成为token生产与分发的核心基础设施，德沛开源将持续抓住这一行业机遇，大规模降低token生产和流通成本，为全行业提供普惠的算力服务。
跟进全球前沿技术 推出自主决策型大模型方案
德沛开源CTO宋爽博士介绍，中国在开源领域的工程落地能力处于全球领先位置，尽管多数团队面临算力资源有限的客观条件，但依托国内开发者的智力优势，依然可以将各类大模型的综合使用成本压缩到原有水平的数分之一甚至几十分之一。针对近期硅谷兴起的JEV决策型大模型新方向，团队联合北大深圳研究生院第一时间完成技术跟进，发布了基于LAYA架构的开源版本DeepOpen，整体性能超越JEV，使用成本仅为传统决策大模型的千分之一。
截至目前，德沛开源旗下的GitCC开源社区已积累超100万用户，核心AI开源训练平台下载量突破10万次，已经成长为国内活跃度领先的AI开源社群。本轮融资完成后，德沛开源将继续以“技术自主、生态开放”为核心方向，一方面加速新模态大模型的技术落地，另一方面持续完善国内自主开源基础设施，为国内AI开发者提供更安全、更低成本的开源服务，推动国产开源大模型生态走向成熟。
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原标题：DeepOpen登顶两大榜单，力压Meta，进入Github日榜，周下载量过万
