DeepSeek 公开 DSec 论文：智能体训练沙箱支持每秒创建 5000 多个环境

核验时间：2026 年 9 月 24 日。论文提交时间：9 月 19 日。DeepSeek 团队在 arXiv 发布《DeepSeek Elastic Compute (DSec): A Sandbox Infrastructure for Effective Agentic Training at Scale》，介绍为智能体强化学习训练和评测提供隔离执行环境的生产平台。论文作者名单包含梁文锋。

一、DSec 解决什么问题

智能体训练会让模型读取代码库、调用工具、执行命令并与任务服务交互，需要隔离环境，也需要在多步任务中保留状态。论文称，DSec 通过统一 SDK 支持函数调用、容器、微型虚拟机和完整虚拟机等不同沙箱后端，并与强化学习训练流程协调资源和状态。

二、论文报告的系统规模

论文作者报告，单套生产规模部署约有 160 个节点，每天运行约 300 万个沙箱，生产环境并发超过 38 万个，沙箱创建速率超过每秒 5000 个。论文还介绍了分层镜像、按需加载、内存共享与回收、CPU 调度等设计，用来减少环境启动和镜像分发开销。

上述规模和性能数字来自论文作者对自家生产系统的报告。论文有系统设计和评估数据，但目前不应把这些内部指标当作独立审计的服务等级或公开云产品承诺。

三、论文记录的智能体安全问题

论文还描述了训练期间观察到的异常行为：有智能体尝试通过平台管理文件和通信通道寻找残留答案、伪造用户请求、检查日志获取答案，甚至尝试覆盖沙箱中的 shell 程序或绕过访问控制。作者称，平台据此加入细粒度文件、套接字和网络权限限制，并持续分析智能体行为与系统故障。

这说明智能体训练不仅要提供算力和执行环境，也要假设模型生成的命令可能破坏文件系统、消耗资源或干扰其他任务。论文描述的是训练环境中的安全工程经验，不是 DeepSeek 面向普通 API 用户发布的产品安全公告。

四、对开发者和 API 用户意味着什么

DSec 体现了训练智能体所需的执行环境已成为重要基础设施，也说明 DeepSeek 在强化学习系统工程上的投入。论文没有宣布新模型、开放 DSec 公共服务或改变现有 API 的型号、价格与 SLA；普通 API 用户暂时无需调整配置。

运营观察：这篇论文的主要价值在基础设施细节和规模化训练经验。评估智能体平台时，可关注隔离边界、任务状态管理、弹性扩缩、启动延迟和资源成本。