约 0.1 秒的 microVM
Firecracker 冷启动约 0.1 s，从内存快照创建约 55 ms，暂停后恢复约 50 ms。
OpenDsec给每一次 rollout 一个隔离的 sandbox
在你自己的机器上运行大批 Firecracker microVM、容器和 QEMU 虚拟机，供强化学习训练和会执行代码的智能体使用。照 DeepSeek 的 DSec 论文实现，兼容 E2B 的 SDK。
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| create | 冷启动到可执行命令 | ~100 ms |
| pause | 拍快照后结束进程，内存释放 | |
| resume | 从快照恢复，进程原样继续 | ~50 ms |
| fork ×8 | 连同内存复制，源 VM 只停顿 | ~10 ms |
| restore ×64 | 同节点并发恢复，共享内存页 | ~0.2 s |
python:3.12 · 2 vCPU · 裸金属实测典型值
OpenDsec 是什么
OpenDsec 是开源的 sandbox 基础设施：在你自己的 Linux 机器上，为强化学习 rollout 和会执行代码的 AI 智能体运行大批相互隔离的 sandbox，从一台机器到整个集群都可以。它提供 Python SDK、命令行工具和兼容 E2B 的 API，以 AGPL-3.0 开源。
- 适合：sandbox 必须跑在自己机房或离线环境里的团队；一次要起几千个 sandbox 的强化学习训练；需要连同内存 fork 运行中的环境；想保留 E2B SDK 代码、但换到自己的基础设施上。
- 不适合：只想用托管服务、不想运维任何机器（OpenDsec 没有托管版）；需要在 Linux x86_64 以外的平台上运行。
和 E2B、Daytona、Modal 的区别见对比，常见疑问见常见问题。
实测数据
在 2 × AMD EPYC 9Y24（384 线程）、1.5 TB 内存、NVMe RAID0、Ubuntu 24.04 的裸金属机上测得，不是论文中的数据。测量方法见仓库里的 docs/SPEC.md。
| 参数 | 典型值 |
|---|---|
| microVM 冷启动 到第一条命令可以执行 | 0.1 s |
| 从内存快照创建 快照在本节点 | 55 ms |
| 暂停后恢复 暂停时内存已全部释放 | 50 ms |
| fork 时源 VM 停顿 增量快照，只写脏页 | 10 ms |
| 跨节点 fork 8 个副本 直接从源节点拉取快照 | 0.58 s |
| 64 个副本并发恢复 同一节点，共享内存页 | 0.2 s |
| 一次突发创建 5120 个 microVM 单节点 384 线程 | 37 s |
| 一次突发创建 8192 个容器 两个节点 | 0 失败 |
| FnCall 创建 预建池，经 API | 2 ms |
E2B code interpreterSandbox.create() / 第一次 run_code | 280 / 45 ms |
架构
apiserver 无状态，按 watcher 汇总的状态用 power-of-k 选节点；每个节点上的 edge 根据实际资源决定接不接。任何一个组件重启，运行中的 sandbox 都不受影响。
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借鉴自 DSec 论文
OpenDsec 照论文 DeepSeek Elastic Compute (DSec): A Sandbox Infrastructure for Effective Agentic Training at Scale（arXiv:2609.22978）实现，整体架构和大部分设计来自论文；网络策略的执行方式、共享文件系统镜像库、以 Firecracker 为主力后端、fleet 运维和 E2B 兼容是我们自己的部分。仓库的 SPEC 逐条标注了出处。感谢论文作者公开了如此详细的设计。
本项目独立开发，与 DeepSeek 没有关系，未经其认可，也不包含其代码。「DeepSeek」和「DSec」归各自的所有者所有，这里使用只为指明所实现的论文。