Berapa Biaya Menjalankan DeepSeek R1

DeepSeek R1 telah muncul dengan cepat sebagai salah satu model penalaran sumber terbuka yang paling mumpuni, dengan tolok ukur yang mengesankan dalam matematika, pengodean, dan instruksi yang rumit. Namun, untuk memanfaatkan potensinya secara penuh, diperlukan pemahaman yang jelas tentang sumber daya komputasi dan biaya yang terlibat. Artikel ini membahas "berapa biaya yang dibutuhkan untuk menjalankan DeepSeek R1", mengeksplorasi arsitekturnya, persyaratan perangkat keras, biaya inferensi, dan strategi praktis untuk mengoptimalkan penerapannya.

Apa itu DeepSeek R1 dan mengapa unik?

DeepSeek R1 adalah model penalaran open-source unggulan yang dikembangkan oleh DeepSeek, perusahaan rintisan AI Tiongkok yang didirikan pada tahun 2023. Tidak seperti banyak model bahasa besar yang terutama mengandalkan pra-pelatihan yang diawasi, R1 dibangun menggunakan pendekatan pembelajaran penguatan dua tahap, yang memungkinkan pengembangan diri melalui eksplorasi otonom. Ia mencapai kinerja yang setara dengan penawaran hak milik terkemuka seperti model o1 OpenAI, terutama dalam tugas yang melibatkan matematika, pembuatan kode, dan penalaran kompleks.

Parameter model dan desain campuran para ahli

• Jumlah parameter: 671 miliar, menjadikannya salah satu model Campuran Pakar (MoE) sumber terbuka terbesar.
• Parameter aktif per inferensi: Sekitar 37 miliar, berkat arsitektur MoE, yang secara selektif hanya mengaktifkan sub-jaringan “ahli” yang relevan per token.
• Jendela konteks: Hingga 163 token, memungkinkannya menangani dokumen yang sangat panjang dalam satu lintasan.

Regimen pelatihan dan perizinan

Alur pelatihan DeepSeek R1 mengintegrasikan:

1. Pelatihan awal yang diawasi secara dingin pada kumpulan data yang dikurasi untuk meningkatkan kelancaran berbahasa.
2. Pembelajaran penguatan multi-tahap, di mana model menghasilkan rantai penalaran dan mengevaluasi diri untuk menyempurnakan kemampuannya.
3. Sepenuhnya berlisensi MIT, rilis sumber terbuka yang mengizinkan penggunaan dan modifikasi komersial, menurunkan hambatan adopsi dan mendorong kontribusi komunitas.

Bagaimana perkembangan terkini memengaruhi efisiensi biaya?

Penyelidikan Italia dan potensi biaya kepatuhan

Pada tanggal 16 Juni, otoritas antimonopoli Italia membuka penyelidikan terhadap DeepSeek karena peringatan pengguna yang tidak memadai tentang halusinasi—keluaran yang menyesatkan atau salah—yang berpotensi menyebabkan denda atau tindakan transparansi yang diamanatkan. Setiap persyaratan kepatuhan yang dihasilkan (misalnya, peringatan dalam aplikasi, alur persetujuan pengguna) dapat menambah biaya pengembangan dan peningkatan marjinal dalam biaya per permintaan.

Peningkatan dan peningkatan kinerja DeepSeek R1 ‑0528

Baru tiga minggu lalu, DeepSeek merilis DeepSeek R1‑0528, pembaruan bertahap yang difokuskan pada pengurangan halusinasi, pemanggilan fungsi JSON, dan peningkatan tolok ukur (). Pengoptimalan ini menghasilkan akurasi yang lebih tinggi per token, yang berarti lebih sedikit percobaan ulang dan permintaan yang lebih singkat—yang secara langsung menghasilkan penagihan token dan penggunaan GPU yang lebih rendah per interaksi yang berhasil.

Integrasi perusahaan dan diskon volume

Microsoft dengan cepat mengintegrasikan R1 ke dalam ekosistem Copilot dan penerapan Windows lokal, merundingkan ulang kemitraan OpenAI untuk memungkinkan fleksibilitas model di seluruh produknya (). Komitmen volume seperti itu sering kali membuka diskon berjenjang—perusahaan yang mengontrak jutaan token per bulan dapat memperoleh diskon 10–30% dari harga daftar, yang selanjutnya mengurangi biaya rata-rata.

Berapa banyak perangkat keras yang dibutuhkan DeepSeek R1 untuk inferensi?

Menjalankan model B-parameter 671 dengan presisi penuh bukanlah hal yang mudah. ​​Struktur MoE DeepSeek mengurangi komputasi per token, tetapi menyimpan dan memuat semua parameter masih membutuhkan sumber daya yang besar.

Penerapan presisi penuh

• Agregat VRAM: Lebih dari 1.5 TB memori GPU tersebar di beberapa perangkat.
• GPU yang Direkomendasikan: 16 × NVIDIA A100 80 GB atau 8 × NVIDIA H100 80 GB, saling terhubung melalui InfiniBand berkecepatan tinggi untuk paralelisme model.
• Memori dan penyimpanan sistem: ≥ 8 TB RAM DDR4/DDR5 untuk buffer aktivasi dan ~1.5 TB SSD/NVMe berkecepatan tinggi untuk penyimpanan bobot dan titik pemeriksaan.

Varian terkuantisasi dan sulingan

Untuk mendemokratisasi akses, komunitas telah menghasilkan titik pemeriksaan yang lebih kecil dan dioptimalkan:

• Kuantisasi AWQ 4‑bit: Mengurangi persyaratan VRAM hingga ~75%, memungkinkan inferensi pada 6 × A100 80 GB atau bahkan 4 × A100 dalam beberapa konfigurasi.
• Model yang disuling GGUFVarian padat pada parameter 32 B, 14 B, 7 B, dan 1.5 B memungkinkan penerapan GPU tunggal (misalnya, RTX 4090 24 GB untuk 14 B, RTX 3060 12 GB untuk 7 B) sambil mempertahankan ~90% kinerja penalaran R1.
• Penyetelan halus LoRA/PEFT: Metode yang hemat parameter untuk tugas hilir yang menghindari pelatihan ulang model lengkap dan mengurangi penyimpanan hingga > 95%.

Berapa biaya inferensi tingkat token untuk DeepSeek R1?

Baik berjalan di cloud atau lokal, memahami harga per token adalah kunci dalam penganggaran.

Harga API Cloud

• Token masukan: $0.45 per 1 juta
• Token keluaran: $2.15 per 1 juta.

Dengan demikian, kueri seimbang 1 masukan + 000 keluaran berbiaya sekitar 1, sementara penggunaan berat (misalnya, 000 token/hari) berjalan pada biaya 0.0026/hari atau $100/bulan.

Biaya komputasi lokal

Memperkirakan CAPEX/OPEX:

• CAPEX perangkat keras: Sebuah cluster multi-GPU (misalnya, 8 × A100 80 GB) berharga sekitar 200–000, termasuk server, jaringan, dan penyimpanan.
• Energi & pendinginan: Pada ~1.5 MW‑jam/hari, listrik dan biaya overhead pusat data bertambah 100–200/hari.
• Amortisasi: Selama siklus hidup 3 tahun, biaya token dapat mencapai ~0.50–1.00 per 1 juta token, tidak termasuk biaya staf dan pemeliharaan.

Bagaimana kuantisasi dan distilasi dapat mengurangi biaya penerapan?

Teknik pengoptimalan secara dramatis menurunkan biaya perangkat keras dan token.

Kuantisasi AWQ (4‑bit)

• Pengurangan memori: Dari ~1 GB menjadi ~543 GB VRAM untuk model 436 B, memungkinkan lebih sedikit GPU dan memangkas penggunaan energi hingga ~671%.
• Pertukaran kinerja: < 2% penurunan akurasi tolok ukur di seluruh tugas matematika, kode, dan penalaran.

Model yang disuling GGUF

• Ukuran model: Parameter 32 B, 14 B, 7 B, dan 1.5 B.
• Kesesuaian perangkat keras:
• 32 B → 4 × RTX 4090 (VRAM 24 GB)
• 14 B → 1 × RTX 4090 (VRAM 24 GB)
• 7 B → 1 × RTX 3060 (VRAM 12 GB)
• 1.5 B → 1 × RTX 3050 (VRAM 8 GB).
• Retensi akurasi: ~90–95% dari kinerja model penuh, menjadikan varian ini ideal untuk tugas-tugas yang sensitif terhadap biaya.

Bagaimana biaya dan kinerja DeepSeek R1 dibandingkan dengan model terkemuka lainnya?

Organisasi sering kali mempertimbangkan solusi sumber terbuka dengan opsi hak milik.

Perbandingan biaya

Tolok ukur kinerja

• MMLU dan GSM8K: R1 cocok dengan o1 dalam 1–2% pada tolok ukur matematika dan penalaran.
• Tugas pengkodean: R1 mengungguli banyak model terbuka yang lebih kecil tetapi tertinggal dari GPT‑4 sekitar ~5%.

The lisensi sumber terbuka pergeseran ROI lebih lanjut, karena pengguna menghindari biaya per panggilan dan memperoleh kontrol penuh atas infrastruktur mereka.

Kerangka kerja dan strategi penyajian apa yang mengoptimalkan hasil inferensi?

Mencapai skala yang hemat biaya melibatkan lebih dari sekadar perangkat keras saja.

Server inferensi throughput tinggi

• vLLM: Mengelompokkan permintaan, menggunakan kembali cache kunci/nilai, menggandakan token/detik per GPU.
• Ollama & llama.cpp: Runtime C++ ringan untuk model GGUF terkuantisasi pada perangkat tepi.
• Perhatian Cepat perpustakaan**: Optimasi kernel yang mengurangi latensi hingga ~30%.

Penyetelan halus yang efisien terhadap parameter (PEFT)

• Adaptor LoRA: Tambahkan < 1% pembaruan parameter, mengurangi penggunaan disk dari 1.5 TB menjadi < 20 GB.
• Penyetelan BitFit & Awalan: Pemotongan lebih lanjut dilakukan dengan tetap mempertahankan akurasi spesifik domain.

Mulai

CometAPI menyediakan antarmuka REST terpadu yang menggabungkan ratusan model AI—di bawah titik akhir yang konsisten, dengan manajemen kunci API bawaan, kuota penggunaan, dan dasbor penagihan. Daripada harus mengelola beberapa URL dan kredensial vendor.

Pengembang dapat mengakses API deepseek terbaru (Batas waktu publikasi artikel): API DeepSeek R1 (nama model: deepseek-r1-0528)melalui API KometUntuk memulai, jelajahi kemampuan model di tempat bermain dan konsultasikan Panduan API untuk petunjuk terperinci. Sebelum mengakses, pastikan Anda telah masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. API Komet menawarkan harga yang jauh lebih rendah dari harga resmi untuk membantu Anda berintegrasi.

---

Menjalankan DeepSeek R1 melibatkan keseimbangan antara kemampuan penalaran yang tak tertandingi dan komitmen sumber daya yang signifikanPenerapan presisi penuh membutuhkan ratusan ribu CAPEX perangkat keras dan menghasilkan biaya inferensi sebesar 0.45–2.15 per juta token, sementara varian yang dioptimalkan memangkas jumlah GPU dan biaya tingkat token hingga 75%. Bagi tim dalam komputasi ilmiah, pembuatan kode, dan AI perusahaan, kemampuan untuk menghosting model penalaran sumber terbuka tingkat atas—tanpa ketergantungan vendor per panggilan—dapat membenarkan investasi tersebut. Dengan memahami arsitektur, struktur biaya, dan strategi pengoptimalan R1, praktisi dapat menyesuaikan penerapan untuk mencapai nilai maksimum dan efisiensi operasional.