DeepSeek R1 s'est rapidement imposé comme l'un des modèles de raisonnement open source les plus performants, affichant des performances impressionnantes en mathématiques, en codage et en suivi d'instructions complexes. Cependant, exploiter tout son potentiel nécessite une compréhension claire des ressources de calcul et des coûts impliqués. Cet article examine les coûts d'utilisation de DeepSeek R1, son architecture, ses exigences matérielles, ses coûts d'inférence et les stratégies pratiques pour optimiser son déploiement.
Qu'est-ce que DeepSeek R1 et pourquoi est-il unique ?
DeepSeek R1 est un modèle de raisonnement open source phare développé par DeepSeek, une startup chinoise d'IA fondée en 2023. Contrairement à de nombreux grands modèles de langage qui s'appuient principalement sur un pré-entraînement supervisé, R1 est construit à l'aide d'une approche d'apprentissage par renforcement en deux étapes, permettant l'auto-amélioration par l'exploration autonomeIl atteint des performances comparables à celles des principales offres propriétaires telles que le modèle o1 d'OpenAI, en particulier dans les tâches impliquant les mathématiques, la génération de code et le raisonnement complexe.
Paramètres du modèle et conception mixte d'experts
- Paramètres totaux: 671 milliards, ce qui en fait l'un des plus grands modèles open source de mélange d'experts (MoE).
- Paramètres actifs par inférence:Environ 37 milliards, grâce à l'architecture MoE, qui active de manière sélective uniquement les sous-réseaux « experts » pertinents par jeton.
- Fenêtre contextuelle:Jusqu'à 163 840 jetons, ce qui lui permet de gérer des documents exceptionnellement longs en un seul passage.
Programme de formation et licences
Le pipeline de formation de DeepSeek R1 intègre :
- Pré-formation supervisée à démarrage à froid sur des ensembles de données organisés pour amorcer la maîtrise de la langue.
- Apprentissage par renforcement en plusieurs étapes, où le modèle génère des chaînes de raisonnement et s’auto-évalue pour affiner ses capacités.
- Entièrement Licence MIT, version open source qui permet l’utilisation commerciale et la modification, réduisant les obstacles à l’adoption et favorisant les contributions de la communauté.
Comment les développements récents affectent-ils l’efficacité des coûts ?
L'enquête italienne et les coûts potentiels de mise en conformité
Le 16 juin, l'autorité italienne de la concurrence a ouvert une enquête sur DeepSeek pour insuffisance d'avertissements aux utilisateurs concernant les hallucinations (résultats trompeurs ou erronés), ce qui pourrait entraîner des amendes ou des mesures de transparence obligatoires. Toute exigence de conformité qui en résulterait (par exemple, avertissements intégrés à l'application, flux de consentement des utilisateurs) pourrait entraîner des frais de développement supplémentaires et une augmentation marginale des coûts par requête.
Améliorations et gains de performances de DeepSeek R1 ‑0528
Il y a seulement trois semaines, DeepSeek a publié DeepSeek R1-0528, une mise à jour incrémentielle axée sur la réduction des hallucinations, l'appel de fonctions JSON et l'amélioration des benchmarks (). Ces optimisations améliorent la précision par jeton, ce qui se traduit par moins de tentatives et des invites plus courtes, ce qui se traduit directement par une réduction de la facturation des jetons et de l'utilisation du GPU par interaction réussie.
Intégrations d'entreprise et remises sur volume
Microsoft a rapidement intégré R1 à son écosystème Copilot et à ses déploiements Windows locaux, renégociant les partenariats OpenAI pour offrir une flexibilité de modèle à ses produits (). Ces engagements de volume permettent souvent de bénéficier de remises échelonnées : les entreprises qui contractent des millions de jetons par mois peuvent bénéficier de réductions de 10 à 30 % sur les prix catalogue, réduisant ainsi encore les coûts moyens.
De combien de matériel DeepSeek R1 a-t-il besoin pour l'inférence ?
L'exécution du modèle à 671 paramètres B de précision maximale n'est pas triviale. La structure MoE de DeepSeek réduit le calcul par jeton, mais stockage et chargement de tous les paramètres exige encore des ressources substantielles.
Déploiement de précision totale
- VRAM agrégée:Plus de 1.5 To de mémoire GPU répartie sur plusieurs appareils.
- GPU recommandés: 16 × NVIDIA A100 80 Go ou 8 × NVIDIA H100 80 Go, interconnectés via InfiniBand haut débit pour le parallélisme des modèles.
- Mémoire système et stockage: ≥ 8 To de RAM DDR4/DDR5 pour les tampons d'activation et ~1.5 To de SSD/NVMe haute vitesse pour le stockage du poids et le point de contrôle.
Variantes quantifiées et distillées
Pour démocratiser l'accès, la communauté a produit des points de contrôle plus petits et optimisés :
- Quantification AWQ 4 bits:Réduit les besoins en VRAM d'environ 75 %, permettant l'inférence sur 6 × A100 80 Go ou encore 4 × A100 dans certaines configurations.
- Modèles distillés par GGUF:Les variantes denses aux paramètres 32 B, 14 B, 7 B et 1.5 B permettent des déploiements à GPU unique (par exemple, RTX 4090 24 Go pour 14 B, RTX 3060 12 Go pour 7 B) tout en conservant environ 90 % des performances de raisonnement de R1.
- Réglage fin LoRA/PEFT: Méthodes efficaces en termes de paramètres pour les tâches en aval qui évitent de recycler le modèle complet et réduisent le stockage de > 95 %.
Quels sont les coûts d’inférence au niveau du jeton pour DeepSeek R1 ?
Qu'il s'agisse d'une exécution dans le cloud ou sur site, la compréhension de la tarification par jeton est essentielle à la budgétisation.
Tarification des API Cloud
- Jetons d'entrée: 0.45 $ par million
- Jetons de sortie: 2.15 $ par million.
Ainsi, une requête équilibrée de 1 000 entrées + 1 000 sorties coûte environ 0.0026 , tandis que les utilisations intensives (par exemple, 100 000 jetons/jour) coûtent 0.26 /jour ou 7.80 $/mois.
Coût du calcul sur site
Estimation des CAPEX/OPEX :
- Dépenses d'investissement en matériel:Un cluster multi-GPU (par exemple, 8 × A100 80 Go) coûte environ 200 000 à 300 000 $, y compris les serveurs, le réseau et le stockage.
- Énergie et refroidissement:À environ 1.5 MW-heure/jour, les frais généraux d’électricité et de centre de données ajoutent 100 à 200 $/jour.
- Amortissement:Sur un cycle de vie de 3 ans, les coûts des jetons peuvent être d'environ 0.50 à 1.00 $ pour 1 M de jetons, hors personnel et maintenance.
Comment la quantification et la distillation peuvent-elles réduire les coûts de déploiement ?
Les techniques d’optimisation réduisent considérablement les dépenses en matériel et en jetons.
Quantification AWQ (4 bits)
- Réduction de la mémoire:De ~1 543 Go à ~436 Go de VRAM pour le modèle 671 B, permettant d'utiliser moins de GPU et de réduire la consommation d'énergie d'environ 60 %.
- Compromis de performance: < 2 % de baisse de la précision de référence pour les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement.
Modèles distillés par GGUF
- Tailles des modèles: Paramètres 32 B, 14 B, 7 B et 1.5 B.
- Ajustement du matériel:
- 32 B → 4 × RTX 4090 (24 Go de VRAM)
- 14 B → 1 × RTX 4090 (24 Go de VRAM)
- 7 B → 1 × RTX 3060 (12 Go de VRAM)
- 1.5 B → 1 × RTX 3050 (8 Go de VRAM).
- Précision de conservation: ~90 à 95 % des performances du modèle complet, ce qui rend ces variantes idéales pour les tâches sensibles aux coûts.
Comment le coût et les performances du DeepSeek R1 se comparent-ils à ceux des autres modèles leaders ?
Les organisations comparent souvent les solutions open source aux options propriétaires.
Comparaison des coûts
| Modèle | Entrée ($/1 M tok) | Production ($/1 M tok) | Remarques |
|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | 0.45 | 2.15 | Option open source sur site |
| OpenAI o1 | 0.40 | 1.20 | Service propriétaire et géré |
| Claude Sonnet 4 | 2.4 | 12.00 | Soutenu par un SLA, axé sur l'entreprise |
| Gémeaux 2.5 Pro | 1.00 | 8.00 | Performances maximales, coût le plus élevé |
Références de performance
- MMLU et GSM8K:R1 correspond à o1 dans une marge de 1 à 2 % sur les critères de référence en mathématiques et en raisonnement.
- Tâches de codage:R1 surpasse de nombreux modèles ouverts plus petits, mais est inférieur à GPT‑4 d'environ 5 %.
La licence open source Cela modifie encore davantage le retour sur investissement, car les utilisateurs évitent les frais par appel et obtiennent le contrôle total de leur infrastructure.
Quels cadres et stratégies de service optimisent le débit d’inférence ?
Atteindre une échelle rentable implique bien plus que le matériel seul.
Serveurs d'inférence à haut débit
- vLLM: Requêtes par lots, réutilisation des caches clé/valeur, doublant les jetons/sec par GPU.
- Ollama & lama.cpp: Runtimes C++ légers pour les modèles GGUF quantifiés sur les périphériques de périphérie.
- Attention rapide bibliothèques** : optimisations du noyau qui réduisent la latence d'environ 30 %.
Réglage fin paramétrique efficace (PEFT)
- Adaptateurs LoRA:Ajoutez < 1 % de mises à jour de paramètres, réduisant l'utilisation du disque de 1.5 To à < 20 Go.
- BitFit et réglage des préfixes:Réduit encore davantage le calcul tout en conservant la précision spécifique au domaine.
Pour commencer
CometAPI fournit une interface REST unifiée qui regroupe des centaines de modèles d'IA sous un point de terminaison cohérent, avec gestion intégrée des clés API, des quotas d'utilisation et des tableaux de bord de facturation. Plus besoin de jongler avec plusieurs URL et identifiants de fournisseurs.
Les développeurs peuvent accéder à la dernière API deepseek(Date limite de publication de l'article): API DeepSeek R1 (nom du modèle : deepseek-r1-0528)à travers API CometPour commencer, explorez les capacités du modèle dans le cour de récréation et consultez le Guide de l'API Pour des instructions détaillées, veuillez vous connecter à CometAPI et obtenir la clé API avant d'y accéder. API Comet proposer un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à vous intégrer.
L'exécution de DeepSeek R1 implique un équilibre entre capacités de raisonnement inégalées et engagements de ressources importantsUn déploiement de haute précision nécessite des centaines de milliers de dollars en dépenses d'investissement matérielles et génère des coûts d'inférence de 0.45 à 2.15 dollars par million de jetons, tandis que les variantes optimisées réduisent jusqu'à 75 % le nombre de GPU et les frais liés aux jetons. Pour les équipes de calcul scientifique, de génération de code et d'IA d'entreprise, la possibilité d'héberger un modèle de raisonnement open source de premier ordre, sans dépendance vis-à-vis d'un fournisseur à chaque appel, peut justifier l'investissement. En comprenant l'architecture, la structure de coûts et les stratégies d'optimisation de R1, les praticiens peuvent personnaliser les déploiements pour optimiser la valeur et l'efficacité opérationnelle.
