ما هي تكلفة تشغيل DeepSeek R1؟

برز DeepSeek R1 بسرعة كأحد أكثر نماذج الاستدلال المنطقي مفتوحة المصدر كفاءةً، محققًا معايير أداء مبهرة في الرياضيات والبرمجة واتباع التعليمات المعقدة. ومع ذلك، يتطلب استغلال كامل إمكاناته فهمًا واضحًا للموارد الحسابية والتكاليف اللازمة. تتناول هذه المقالة "مقدار تشغيل DeepSeek R1"، مستكشفةً بنيته، ومتطلبات أجهزته، وتكاليف الاستدلال، والاستراتيجيات العملية لتحسين النشر.

ما هو DeepSeek R1 ولماذا هو فريد من نوعه؟

DeepSeek R1 هو نموذج استدلال مفتوح المصدر رائد تم تطويره بواسطة DeepSeek، وهي شركة ناشئة صينية في مجال الذكاء الاصطناعي تأسست في عام 2023. وعلى عكس العديد من نماذج اللغة الكبيرة التي تعتمد بشكل أساسي على التدريب المسبق الخاضع للإشراف، تم بناء R1 باستخدام نهج التعلم التعزيزي المكون من مرحلتين، مما يتيح تحسين الذات من خلال الاستكشاف المستقلويحقق أداءً على قدم المساواة مع العروض الملكية الرائدة مثل نموذج o1 الخاص بشركة OpenAI، وخاصة في المهام التي تنطوي على الرياضيات وتوليد التعليمات البرمجية والتفكير المعقد.

معلمات النموذج وتصميم مزيج الخبراء

• إجمالي المعلمات: 671 مليار دولار، مما يجعلها واحدة من أكبر نماذج مزيج الخبراء مفتوحة المصدر.
• المعلمات النشطة لكل استدلال:حوالي 37 مليارًا، وذلك بفضل بنية MoE، التي تقوم بتنشيط الشبكات الفرعية "الخبيرة" ذات الصلة فقط لكل رمز بشكل انتقائي.
• نافذة السياق:ما يصل إلى 163 رمزًا، مما يسمح لها بالتعامل مع مستندات طويلة بشكل استثنائي في تمريرة واحدة.

نظام التدريب والترخيص

يتكامل خط أنابيب تدريب DeepSeek R1 مع:

1. التدريب المسبق المُشرف عليه عند بدء التشغيل البارد على مجموعات البيانات المنسقة لتعزيز طلاقة اللغة.
2. التعلم التعزيزي متعدد المراحلحيث يقوم النموذج بإنشاء سلاسل استدلالية وتقييم نفسه لتحسين قدراته.
3. بشكل كامل مرخص من معهد ماساتشوستس للتكنولوجياإصدار مفتوح المصدر يسمح بالاستخدام التجاري والتعديل، مما يخفض الحواجز أمام التبني ويعزز مساهمات المجتمع.

كيف تؤثر التطورات الأخيرة على كفاءة التكلفة؟

تحقيق إيطاليا وتكاليف الامتثال المحتملة

في 16 يونيو/حزيران، فتحت هيئة مكافحة الاحتكار الإيطالية تحقيقًا مع شركة DeepSeek بسبب عدم كفاية تحذيرات المستخدمين بشأن الهلوسة - أي نتائج مضللة أو زائفة - مما قد يؤدي إلى غرامات أو فرض إجراءات شفافية إلزامية. وقد تؤدي أي متطلبات امتثال ناتجة عن ذلك (مثل التحذيرات داخل التطبيق، وتدفقات موافقة المستخدم) إلى زيادة أعباء التطوير وزيادة طفيفة في تكاليف كل طلب.

تحسينات DeepSeek R1 ‑0528 ومكاسب الأداء

قبل ثلاثة أسابيع فقط، أصدرت DeepSeek تحديثًا تدريجيًا يُركز على تقليل الهلوسة، واستدعاء دالة JSON، وتحسينات في معايير الأداء (). تُحقق هذه التحسينات دقة أعلى لكل رمز، مما يعني إعادة محاولات أقل ورسائل أقصر، مما يُترجم مباشرةً إلى انخفاض في تكلفة الرمز واستخدام وحدة معالجة الرسومات لكل تفاعل ناجح.

تكاملات المؤسسات وخصومات الحجم

قامت مايكروسوفت بدمج R1 بسرعة في نظام Copilot البيئي الخاص بها وعمليات نشر Windows المحلية، وأعادت التفاوض بشأن شراكات OpenAI لضمان مرونة النموذج في جميع منتجاتها (). غالبًا ما تتيح هذه الالتزامات الكبيرة الحصول على خصومات متعددة المستويات، حيث يمكن للشركات التي تتعاقد على ملايين الرموز شهريًا الحصول على خصم يتراوح بين 10% و30% من أسعار القائمة، مما يقلل التكاليف المتوسطة بشكل أكبر.

ما مقدار الأجهزة التي يحتاجها DeepSeek R1 للاستدلال؟

تشغيل نموذج 671 B-parameter بدقة كاملة ليس بالأمر الهيّن. هيكل MoE في DeepSeek يُقلّل من الحوسبة لكل رمز، ولكن تخزين وتحميل جميع المعلمات لا يزال يتطلب موارد كبيرة.

نشر بدقة كاملة

• ذاكرة الوصول العشوائي المجمعة VRAM:أكثر من 1.5 تيرابايت من ذاكرة وحدة معالجة الرسومات موزعة على أجهزة متعددة.
• وحدات معالجة الرسوميات الموصى بها: 16 × NVIDIA A100 80 GB أو 8 × NVIDIA H100 80 GB، مترابطة عبر InfiniBand عالي السرعة للتوازي النموذجي.
• ذاكرة النظام والتخزين: ≥ 8 تيرابايت من ذاكرة الوصول العشوائي DDR4/DDR5 لمخازن التنشيط وحوالي 1.5 تيرابايت من SSD/NVMe عالية السرعة لتخزين الوزن ونقاط التفتيش.

المتغيرات الكمية والمقطرة

ولجعل الوصول إلى المعلومات أكثر ديمقراطية، أنتج المجتمع نقاط تفتيش أصغر حجماً وأكثر تحسيناً:

• كمية AWQ 4 بت: يقلل متطلبات VRAM بنحو 75%، مما يتيح الاستدلال على 6 × A100 80 جيجابايت أو حتى 4 × A100 في بعض التكوينات.
• نماذج GGUF المقطرة:تسمح المتغيرات الكثيفة عند معلمات 32 B و14 B و7 B و1.5 B بنشر وحدة معالجة رسومية واحدة (على سبيل المثال، RTX 4090 24 GB لـ 14 B، وRTX 3060 12 GB لـ 7 B) مع الاحتفاظ بنحو 90% من أداء المنطق الخاص بـ R1.
• الضبط الدقيق لـ LoRA/PEFT:طرق فعالة للمعلمات للمهام اللاحقة التي تتجنب إعادة تدريب النموذج الكامل وتقلل التخزين بنسبة > 95%.

ما هي تكاليف الاستدلال على مستوى الرمز لـ DeepSeek R1؟

سواء كنت تعمل في السحابة أو في الموقع، فإن فهم التسعير لكل رمز هو أمر أساسي للميزانية.

تسعير واجهة برمجة التطبيقات السحابية

• رموز الإدخال: 0.45 دولارًا لكل مليون
• رموز الإخراج: 2.15 دولار لكل مليون.

وبالتالي، فإن استعلامًا متوازنًا يحتوي على 1 إدخال + 000 إخراج يكلف حوالي 1 دولارًا أمريكيًا، في حين تبلغ الاستخدامات الكثيفة (على سبيل المثال، 000 رمز/يوم) 0.0026 دولارًا أمريكيًا/يومًا أو 100 دولارًا أمريكيًا/شهرًا.

تكلفة الحوسبة المحلية

تقدير النفقات الرأسمالية/النفقات التشغيلية:

• رأس مال الأجهزة:تبلغ تكلفة مجموعة وحدات معالجة الرسوميات المتعددة (على سبيل المثال، 8 × A100 80 GB) حوالي 200 إلى 000 دولار أمريكي، بما في ذلك الخوادم والشبكات والتخزين.
• الطاقة والتبريد:عند حوالي 1.5 ميجاوات في الساعة يوميًا، تضيف تكاليف الكهرباء وتكاليف مركز البيانات ما بين 100 إلى 200 دولار يوميًا.
• الإطفاء:على مدار دورة حياة مدتها 3 سنوات، يمكن أن تبلغ تكاليف الرمز المميز حوالي 0.50 دولار إلى 1.00 دولار لكل مليون رمز مميز، باستثناء الموظفين والصيانة.

كيف يمكن للتكميم والتقطير أن يقلل من تكاليف النشر؟

تؤدي تقنيات التحسين إلى خفض نفقات الأجهزة والرموز بشكل كبير.

التكميم AWQ (4 بت)

• تقليل الذاكرة:من ~1 جيجابايت إلى ~543 جيجابايت من ذاكرة VRAM لطراز 436 B، مما يتيح استخدام عدد أقل من وحدات معالجة الرسومات وخفض استخدام الطاقة بنحو ~671%.
• مقايضة الأداء: < 2% انخفاض في دقة المعايير في مهام الرياضيات والبرمجة والاستدلال.

نماذج GGUF المقطرة

• أحجام النماذج: 32 B، 14 B، 7 B، و 1.5 B المعلمات.
• ملاءمة الأجهزة:
• 32 ب → 4 × RTX 4090 (24 جيجابايت VRAM)
• 14 ب → 1 × RTX 4090 (24 جيجابايت VRAM)
• 7 ب → 1 × RTX 3060 (12 جيجابايت VRAM)
• 1.5 B → 1 × RTX 3050 (8 جيجابايت VRAM).
• الحفاظ على الدقة: ~90–95% من أداء النموذج الكامل، مما يجعل هذه المتغيرات مثالية للمهام الحساسة للتكلفة.

كيف تتم مقارنة تكلفة وأداء DeepSeek R1 مع الموديلات الرائدة الأخرى؟

غالبًا ما تزن المنظمات الحلول مفتوحة المصدر مقابل الخيارات الملكية.

مقارنة التكاليف

معايير الأداء

• MMLU و GSM8K:R1 يطابق o1 بنسبة 1-2% في معايير الرياضيات والمنطق.
• مهام الترميز:يتفوق R1 على العديد من النماذج المفتوحة الأصغر حجمًا ولكنه يتخلف عن GPT‑4 بنحو 5%.

(أراضي البوديساتفا) رخصة مفتوحة المصدر يؤدي هذا إلى مزيد من التحول في عائد الاستثمار، حيث يتجنب المستخدمون رسوم المكالمة الواحدة ويحصلون على التحكم الكامل في البنية التحتية الخاصة بهم.

ما هي أطر العمل والاستراتيجيات الخدمية التي تعمل على تحسين معدل إنتاج الاستدلال؟

يتطلب تحقيق نطاق فعال من حيث التكلفة أكثر من مجرد الأجهزة وحدها.

خوادم الاستدلال عالية الإنتاجية

• vLLM:طلبات الدفعات، وإعادة استخدام ذاكرة التخزين المؤقت للمفتاح/القيمة، ومضاعفة الرموز/ثانية لكل وحدة معالجة رسومية.
• أولاما و llama.cpp:بيئات تشغيل C++ خفيفة الوزن لنماذج GGUF الكمية على الأجهزة الطرفية.
• الاهتمام السريع المكتبات**: تحسينات النواة التي تقلل زمن الوصول بنحو 30%.

الضبط الدقيق الفعال للمعلمات (PEFT)

• محولات LoRA:أضف < 1% من تحديثات المعلمات، مما يقلل استخدام القرص من 1.5 تيرابايت إلى < 20 جيجابايت.
• ضبط BitFit والبادئة:يتم حساب المزيد من التخفيضات مع الحفاظ على الدقة الخاصة بالمجال.

كيف تبدأ

يوفر CometAPI واجهة REST موحدة تجمع مئات نماذج الذكاء الاصطناعي ضمن نقطة نهاية موحدة، مع إدارة مدمجة لمفاتيح واجهة برمجة التطبيقات، وحصص الاستخدام، ولوحات معلومات الفواتير. بدلاً من إدارة عناوين URL وبيانات اعتماد متعددة للموردين.

يمكن للمطورين الوصول إلى أحدث واجهة برمجة تطبيقات deepseek(الموعد النهائي لنشر المقال): واجهة برمجة تطبيقات DeepSeek R1 (اسم الموديل: deepseek-r1-0528)خلال كوميت ايه بي اي. للبدء، استكشف قدرات النموذج في ملعب واستشر دليل واجهة برمجة التطبيقات للحصول على تعليمات مفصلة. قبل الدخول، يُرجى التأكد من تسجيل الدخول إلى CometAPI والحصول على مفتاح API. كوميت ايه بي اي عرض سعر أقل بكثير من السعر الرسمي لمساعدتك على التكامل.

---

يتضمن تشغيل DeepSeek R1 التوازن بين قدرات استدلالية لا مثيل لها و التزامات كبيرة بالموارديتطلب النشر الدقيق مئات الآلاف من النفقات الرأسمالية للأجهزة، وينتج عنه تكاليف استدلال تتراوح بين 0.45 و2.15 دولار أمريكي لكل مليون رمز، بينما تُخفّض الإصدارات المُحسّنة كلاً من عدد وحدات معالجة الرسومات ورسوم مستوى الرموز بنسبة تصل إلى 75%. بالنسبة للفرق العاملة في الحوسبة العلمية، وتوليد الشفرات، والذكاء الاصطناعي المؤسسي، فإن القدرة على استضافة نموذج استدلال مفتوح المصدر عالي الجودة - دون تقييد البائع لكل مكالمة - تُبرر هذا الاستثمار. من خلال فهم بنية R1 وهيكل تكلفتها واستراتيجيات التحسين، يمكن للممارسين تصميم عمليات النشر لتحقيق أقصى قيمة وكفاءة تشغيلية.