Hvor meget koster det at køre DeepSeek R1

DeepSeek R1 er hurtigt blevet en af ​​de mest kapable open source-ræsonnementmodeller med imponerende benchmarks på tværs af matematik, kodning og kompleks instruktionsfølgning. Men at udnytte dens fulde potentiale kræver en klar forståelse af de involverede beregningsressourcer og omkostninger. Denne artikel dykker ned i, "hvor meget det koster at køre DeepSeek R1", og udforsker dens arkitektur, hardwarekrav, inferensomkostninger og praktiske strategier til at optimere implementeringen.

Hvad er DeepSeek R1, og hvorfor er det unikt?

DeepSeek R1 er en flagskibsmodel inden for open source-ræsonnement udviklet af DeepSeek, en kinesisk AI-startup grundlagt i 2023. I modsætning til mange store sprogmodeller, der primært er afhængige af overvåget prætræning, er R1 bygget ved hjælp af en to-trins forstærkningslæringstilgang, der muliggør selvudvikling gennem autonom udforskningDen opnår en ydeevne på niveau med førende proprietære tilbud som OpenAIs o1-model, især i opgaver, der involverer matematik, kodegenerering og kompleks ræsonnement.

Modelparametre og design med en blanding af eksperter

• Samlede parametre671 milliarder, hvilket gør den til en af ​​de største open source-mixture-of-experts (MoE)-modeller.
• Aktive parametre pr. inferensCirka 37 milliarder takket være MoE-arkitekturen, som selektivt kun aktiverer relevante "ekspert"-undernetværk pr. token.
• KontekstvindueOp til 163 tokens, hvilket gør det muligt at håndtere usædvanligt lange dokumenter i én arbejdsgang.

Træningsregime og licensering

DeepSeek R1's træningspipeline integrerer:

1. Koldstartsovervåget forberedelse på kuraterede datasæt for at bootstrappe sproglig flydendehed.
2. Flertrins forstærkningslæring, hvor modellen genererer ræsonnementskæder og selvevaluerer for at forfine sine evner.
3. En fuldt ud MIT-licenseret, open source-udgivelse, der tillader kommerciel brug og modifikation, hvilket sænker barrierer for implementering og fremmer bidrag fra lokalsamfundet.

Hvordan påvirker den seneste udvikling omkostningseffektiviteten?

Italiens undersøgelse og potentielle overholdelsesomkostninger

Den 16. juni indledte Italiens antitrustmyndighed en undersøgelse af DeepSeek for utilstrækkelige brugeradvarsler om hallucinationer – vildledende eller falske output – hvilket potentielt kan føre til bøder eller obligatoriske gennemsigtighedsforanstaltninger. Eventuelle deraf følgende compliance-krav (f.eks. advarsler i apps, brugersamtykkeflow) kan øge udviklingsomkostningerne og en marginal stigning i omkostningerne pr. anmodning.

Forbedringer og ydeevneforbedringer i DeepSeek R1-0528

For blot tre uger siden udgav DeepSeek DeepSeek R1‑0528, en trinvis opdatering med fokus på reducerede hallucinationer, JSON-funktionskald og benchmarkforbedringer (). Disse optimeringer giver højere nøjagtighed pr. token, hvilket betyder færre genforsøg og kortere prompts – hvilket direkte omsættes til lavere tokenfakturering og GPU-udnyttelse pr. vellykket interaktion.

Virksomhedsintegrationer og mængderabatter

Microsoft integrerede hurtigt R1 i sit Copilot-økosystem og lokale Windows-implementeringer og genforhandlede OpenAI-partnerskaber for at muliggøre modelfleksibilitet på tværs af sine produkter (). Sådanne volumenforpligtelser giver ofte mulighed for trindelte rabatter – virksomheder, der indgår kontrakter om millioner af tokens om måneden, kan sikre sig 10-30 % rabat på listepriserne, hvilket yderligere reducerer de gennemsnitlige omkostninger.

Hvor meget hardware kræver DeepSeek R1 til inferens?

Det er ikke trivielt at køre den fulde præcisions 671 B-parametermodel. DeepSeeks MoE-struktur reducerer beregningsevnen pr. token, men lagring og indlæsning af alle parametre kræver stadig betydelige ressourcer.

Fuld præcisionsimplementering

• Samlet VRAMOver 1.5 TB GPU-hukommelse fordelt på flere enheder.
• Anbefalede GPU'er16 × NVIDIA A100 80 GB eller 8 × NVIDIA H100 80 GB, forbundet via højhastigheds-InfiniBand for modelparallelisme.
• Systemhukommelse og -lagring≥ 8 TB DDR4/DDR5 RAM til aktiveringsbuffere og ~1.5 TB højhastigheds-SSD/NVMe til vægtlagring og checkpointing.

Kvantiserede og destillerede varianter

For at demokratisere adgangen har fællesskabet produceret mindre, optimerede kontrolpunkter:

• 4-bit AWQ-kvantiseringReducerer VRAM-krav med ~75%, hvilket muliggør inferens på 6 × A100 80 GB eller endda 4 × A100 i nogle konfigurationer.
• GGUF-destillerede modellerTætte varianter ved parametrene 32 B, 14 B, 7 B og 1.5 B tillader implementeringer med én GPU (f.eks. RTX 4090 24 GB for 14 B, RTX 3060 12 GB for 7 B), samtidig med at ~90 % af R1's ræsonnementsydelse bevares.
• LoRA/PEFT finjusteringParametereffektive metoder til downstream-opgaver, der undgår gentræning af hele modellen og reducerer lagerplads med > 95 %.

Hvad er inferensomkostningerne på tokenniveau for DeepSeek R1?

Uanset om det kører i skyen eller on-premises, er forståelse af priser pr. token nøglen til budgettering.

Cloud API-priser

• Indtast tokens0.45 dollars pr. 1 million
• Output tokens2.15 dollars per 1 million.

Således koster en afbalanceret forespørgsel på 1 input + 000 output ~1, mens kraftig brug (f.eks. 000 tokens/dag) koster 0.0026/dag eller $100/måned.

Omkostninger til beregning på stedet

Estimering af CAPEX/OPEX:

• CAPEX for hardwareEn multi-GPU-klynge (f.eks. 8 × A100 80 GB) koster ≈ 200–000, inklusive servere, netværk og lagerplads.
• Energi og kølingVed ~1.5 MW-time/dag øges el- og datacenteromkostningerne med 100-200 USD/dag.
• AfskrivningOver en 3-årig livscyklus kan tokenomkostningerne være ~0.50-1.00 pr. 1 million tokens, eksklusive personale og vedligeholdelse.

Hvordan kan kvantisering og destillation reducere implementeringsomkostninger?

Optimeringsteknikker sænker både hardware- og token-omkostninger dramatisk.

AWQ (4-bit) kvantisering

• HukommelsesreduktionFra ~1 543 GB til ~436 GB VRAM for 671 B-modellen, hvilket muliggør færre GPU'er og reducerer energiforbruget med ~60 %.
• Afvejning af ydeevne< 2% fald i benchmarknøjagtighed på tværs af matematik-, kode- og ræsonnementsopgaver.

GGUF-destillerede modeller

• Modelstørrelser: 32 B, 14 B, 7 B og 1.5 B parametre.
• Hardwaretilpasning:
• 32B → 4 × RTX 4090 (24 GB VRAM)
• 14B → 1 × RTX 4090 (24 GB VRAM)
• 7B → 1 × RTX 3060 (12 GB VRAM)
• 1.5 B → 1 × RTX 3050 (8 GB VRAM).
• Nøjagtighedsbevarelse~90-95 % af fuldmodels ydeevne, hvilket gør disse varianter ideelle til omkostningsfølsomme opgaver.

Hvordan er DeepSeek R1s pris og ydeevne sammenlignet med andre førende modeller?

Organisationer afvejer ofte open source-løsninger op mod proprietære muligheder.

Omkostningssammenligning

Ydeevne benchmarks

• MMLU og GSM8KR1 matcher o1 inden for 1-2% på benchmarks for matematik og ræsonnement.
• KodningsopgaverR1 klarer sig bedre end mange mindre åbne modeller, men halter ~4% efter GPT-5.

open source-licens ændrer yderligere ROI, da brugerne undgår gebyrer pr. opkald og får fuld kontrol over deres infrastruktur.

Hvilke serveringssystemframeworks og strategier optimerer inferensgennemstrømningen?

At opnå omkostningseffektiv skalering involverer mere end blot hardware.

Højkapacitets inferensservere

• vLLMBatcher anmodninger, genbruger nøgle-/værdicacher, fordobler tokens/sek. pr. GPU.
• Ollama & llama.cppLetvægts C++-kørselstider til kvantiserede GGUF-modeller på edge-enheder.
• Hurtigopmærksomhed biblioteker**: Kerneoptimeringer, der reducerer latenstid med ~30%.

Parametereffektiv finjustering (PEFT)

• LoRA-adaptereTilføj < 1% parameteropdateringer, hvilket reducerer diskforbruget fra 1.5 TB til < 20 GB.
• BitFit & præfiksjusteringReducerer beregningshastigheden yderligere, samtidig med at domænespecifik nøjagtighed bevares.

Kom godt i gang

CometAPI leverer en samlet REST-grænseflade, der samler hundredvis af AI-modeller – under et ensartet slutpunkt med indbygget API-nøglestyring, brugskvoter og faktureringsdashboards. I stedet for at jonglere med flere leverandør-URL'er og legitimationsoplysninger.

Udviklere kan få adgang til den nyeste deepseek API (Frist for offentliggørelse af artiklen): DeepSeek R1 API (modelnavn: deepseek-r1-0528)ved CometAPIFor at begynde, udforsk modellens muligheder i Legeplads og konsulter API guide for detaljerede instruktioner. Før du får adgang, skal du sørge for at være logget ind på CometAPI og have fået API-nøglen. CometAPI tilbyde en pris, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med at integrere.

---

At køre DeepSeek R1 involverer en balance mellem uovertrufne ræsonnementsevner og betydelige ressourceforpligtelserEn fuldpræcisionsimplementering kræver hundredtusindvis af dollars i hardware-CAPEX og giver inferensomkostninger på 0.45-2.15 pr. million tokens, mens optimerede varianter reducerer både GPU-antal og gebyrer på tokenniveau med op til 75 %. For teams inden for videnskabelig databehandling, kodegenerering og virksomheds-AI kan muligheden for at være vært for en førsteklasses, open source-ræsonnementmodel - uden leverandørbinding pr. opkald - retfærdiggøre investeringen. Ved at forstå R1's arkitektur, omkostningsstruktur og optimeringsstrategier kan praktikere skræddersy implementeringer for at opnå maksimal værdi og driftseffektivitet.