今天小编分享的科学经验：14.9万元，满血流畅运行DeepSeek一体机抱回家！清华90后初创出品，欢迎阅读。
满血 DeepSeek 一体机，价格竟然被打到10 万元级别了！
而且还不是量化版本，正是那个 671B 参数、最高质量的 FP8 原版。
或许有小伙伴要问了，那跑 DeepSeek-R1/V3 的速度，能跟官方一较高下吗？
可以的，甚至是更快的那种。例如我们提个问题，来感受一下这个 feel：
一个汉字具有左右结构，左边是木，右边是乞。这个字是什么？只需回答这个字即可。
△左：一体机；右：DeepSeek 官网
从视频中不难看出，不仅答案精准，一体机的速度也是肉眼可见地比 DeepSeek 官网快上一些，粗略估计是已经接近了22 tokens/s。
那么这个一体机到底是什么来头？
不卖关子，它就是由北京行云集成电路最新推出的产品——褐蚁 HY90，具体价格定到了14.9 万元。
而且除了产品，这家公司本身也是有不少的 " 标签 " 在身上的，其中最为吸睛或许当属 CEO 了：
季宇，清华 90 后博士、前华为 " 天才少年 "、计算机学会 CCF 优博奖得主。
那么褐蚁 HY90 具体执行起更多任务时，又会是什么样的效果？
来，更多维度的一波实测走起。
实测 10 万元级的 DeepSeek 一体机
我们先在褐蚁 HY90 部署 DeepSeek-R1，来测试一下它的推理能力。
有请 AIME 2025 的数学题：
Find the sum of all integer bases b>9 for which 17b is a divisor of 97b.
从内容生成的速度上来看，褐蚁 HY90 面对数学推理问题，依旧是可以保持接近 20+ tokens/s。
并且最终给到的答案也是精准无误：70。
再来一道新版类似 "9.9 和 9.11 哪个大 "、"Strawberry 里面有几个‘ r ’ "，极度迷惑一众 AI 的难题：
让 7 米长的甘蔗通过 2 米高 1 米宽的门。
△左：一体机；右：DeepSeek 官网
速度依旧在线，并且这个问题已经是难不倒 DeepSeek，给出的答案也是正解。
而除了 DeepSeek 之外，我们还在褐蚁 HY90 上体验了一把类似Deep Research的功能：
由此可见，无论是什么类型的题目，褐蚁 HY90 都能以相对较快的速度丝滑处理。
不过有一说一，以往的一体机，即便是搭载 Q4 量化版本，成本动辄就要达到 200 万元。
而褐蚁 HY90 在搭载满血、未量化的 DeepSeek 情况下，不仅能够保证速度，更是把价格打掉了一个数量级。
因此，接下来的一个问题便是：
如何炼成的？
在我们聊 " 如何实现 " 之前，且需了解一下" 什么在阻碍 "。
首先，大家提到一体机，第一反应大概率就是 GPU，而它本身就或许构成了短板。
因为传统 GPU 方案因显存容量限制，例如 671GB 需求需多张 A100 显卡，成本已经超过了百万的级别。
而 CPU 方案则受限于内存带宽，因为大模型推理需要频繁加载参数（如 671B 参数的 FP8 精度模型占用约 671GB 内存）。
如果内存带宽不足，就会导致计算单元（CPU 核心）长时间等待数据，形成 " 内存墙 "（Memory Wall），严重影响推理速度。
针对上述的短板，行云的褐蚁一体机采用双路 AMD 9005 系列 CPU，通过 1TB/s 的高内存带宽满足基础推理需求，同时搭配一张中高端消费级 GPU 作为算力补充。
这种异构计算架构通过軟體协同优化，既解决了纯 CPU 方案在部分推理阶段的算力不足问题，又显著降低了成本，将硬體投入压缩至 10 万元以内。
除此之外，行云自主研发的推理引擎框架通过算法优化和任务调度，同样对 token 生成速率起到了显著的提升作用。
在 FP8 精度下，Decode 阶段速度稳定在 20TPS 以上，且受上下文长度影响较小（128K 上下文仍保持 15TPS）；Prefill 阶段在 16K 上下文内首字延迟控制在 80 秒以内。
这种高效推理能力尤其适合需要连续生成大量 token 的场景（如 AI Agent），大幅缩短任务响应时间。
不仅如此，团队还针对大模型运行需求，精准平衡了计算能力与内存带宽，支持满血 FP8 精度的 R1/V3 模型，并预留扩展能力，未来可支持 1.5T 参数量的模型。
通过参数压缩技术（如 INT4 量化），进一步将 Decode 速度提升至 28TPS（1K 上下文），满足不同场景对速度与精度的灵活需求。
据了解，团队后续还将对 MoE 类的模型提供较好的支持。
褐蚁一体机的出现，可以说是改写了行业的格局——
此前运行满血 671B 模型需百万级设备，而同类低配方案（如 32B/70B 模型）仍需 20-40 万元。
行云通过技术整合，将最高质量的模型体验直接带入 10 万元价位，为中小团队提供了低门槛、高扩展性的 AI 部署方案。
这一技术突破不仅实现了 " 高性能 + 低成本 " 的平衡，更推动了大模型在智能客服、数据分析等场景的普惠应用。
清华 90 后创办的公司
最后，正如我们刚才提到的，行云除了产品本身之外，创始团队同样也有不少的亮点。
首先就是创始人兼 CEO季宇，他本科就读于清华大学物理系，后转向计算机体系结构方向，获得清华大学计算机体系结构博士学位。
在学术研究方面，他曾作为共同第一作者在顶级期刊《自然》（Nature）上发表计算机体系结构相关论文，并荣获中国计算机学会（CCF）优秀博士学位论文奖（CCF 优博奖）。
△行云集成电路创始人兼 CEO，季宇
在 2023 年 8 月成立行云集成电路之前，季宇曾在华为海思昇腾芯片团队，担任昇腾 AI 芯片编译器专家，负责多个昇腾编译器项目，也曾入选" 华为天才少年 "。
在华为期间，正因长期专注于 AI 编译器优化和处理器微架构等挑战性问题，也让他积累了丰富的 AI 芯片研发经验。
除了季宇本人之外，CTO余洪敏拥有深厚的学术背景和丰富的行业经验。
他本科毕业于华中科技大学，后在中国科学院半导体研究所获得博士学位。
在职业履历方面，余洪敏曾担任百度昆仑芯、华为海思车载昇腾芯片等多款芯片的负责人，并曾在地平线担任芯片研发总监。
他长期领导和管理超过 100 人的研发团队，精通芯片研发设计全流程，具备丰富的实战经验——成功主导 10 余款芯片的流片与量产，并多次推动先进工艺数据中心芯片的架构设计、工程实现及大规模商用部署。
值得一提的是，在去年 11 月份，行云集成电路还得到了一众明星资本的投资，包括智谱 AI、峰瑞资本、嘉御资本、春华资本、中科创星、同创伟业奇绩创坛、水木清华校友基金等。
由此，从行云集成电路成立至今的发展来看，是有产品，有团队，更有市场的那种了。
但更重要的一点是，这家刚成立两年的公司，一举实现了一体机圈子里类似的 DeepSeek 的 " 高性能 + 低成本 " ——
嗯，" 中国初创 "的含金量还在持续上升。
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