DeepSeek R1 si è rapidamente affermato come uno dei modelli di ragionamento open source più performanti, vantando benchmark impressionanti in matematica, programmazione e gestione di istruzioni complesse. Tuttavia, sfruttarne appieno il potenziale richiede una chiara comprensione delle risorse computazionali e dei costi coinvolti. Questo articolo approfondisce il tema del "costo di esecuzione di DeepSeek R1", esplorandone l'architettura, i requisiti hardware, i costi di inferenza e le strategie pratiche per ottimizzarne l'implementazione.
Cos'è DeepSeek R1 e perché è unico?
DeepSeek R1 è un modello di ragionamento open source di punta sviluppato da DeepSeek, una startup cinese di intelligenza artificiale fondata nel 2023. A differenza di molti modelli linguistici di grandi dimensioni che si basano principalmente sul pre-addestramento supervisionato, R1 è costruito utilizzando un approccio di apprendimento per rinforzo a due fasi, consentendo miglioramento personale attraverso l'esplorazione autonomaRaggiunge prestazioni paragonabili a quelle delle principali offerte proprietarie come il modello o1 di OpenAI, in particolare in attività che coinvolgono matematica, generazione di codice e ragionamento complesso.
Parametri del modello e progettazione di una combinazione di esperti
- Parametri totali: 671 miliardi, il che lo rende uno dei più grandi modelli Mixture-of-Experts (MoE) open source.
- Parametri attivi per inferenza: Circa 37 miliardi, grazie all’architettura MoE, che attiva selettivamente solo le sottoreti “esperte” rilevanti per token.
- Finestra contestuale: Fino a 163 token, che consentono di gestire documenti eccezionalmente lunghi in un'unica passata.
Regime di allenamento e licenza
La pipeline di addestramento di DeepSeek R1 integra:
- Pre-addestramento supervisionato con avvio a freddo su set di dati selezionati per potenziare la padronanza della lingua.
- Apprendimento con rinforzo multifase, dove il modello genera catene di ragionamento e si autovaluta per affinare le proprie capacità.
- A completamente Con licenza MIT, rilascio open source che consente l'uso commerciale e la modifica, abbassando le barriere all'adozione e promuovendo i contributi della comunità.
In che modo gli sviluppi recenti influiscono sull'efficienza dei costi?
L'inchiesta italiana e i potenziali costi di conformità
Il 16 giugno, l'Autorità Garante della Concorrenza e del Mercato (AGCM) ha avviato un'indagine su DeepSeek per insufficienti avvisi agli utenti sulle allucinazioni (output fuorvianti o falsi), con il rischio di sanzioni o l'obbligo di misure di trasparenza. Qualsiasi requisito di conformità derivante (ad esempio, avvisi in-app, flussi di consenso dell'utente) potrebbe comportare costi di sviluppo aggiuntivi e un aumento marginale dei costi per richiesta.
Miglioramenti e incrementi di prestazioni di DeepSeek R1 ‑0528
Solo tre settimane fa, DeepSeek ha rilasciato DeepSeek R1‑0528, un aggiornamento incrementale incentrato sulla riduzione delle allucinazioni, sulla chiamata di funzioni JSON e sui miglioramenti dei benchmark (). Queste ottimizzazioni garantiscono una maggiore precisione per token, il che significa meno tentativi e prompt più brevi, il che si traduce direttamente in una riduzione della fatturazione dei token e dell'utilizzo della GPU per ogni interazione riuscita.
Integrazioni aziendali e sconti sul volume
Microsoft ha rapidamente integrato R1 nel suo ecosistema Copilot e nelle distribuzioni Windows locali, rinegoziando le partnership con OpenAI per consentire flessibilità di modello su tutti i suoi prodotti (). Tali impegni di volume spesso consentono di accedere a sconti a livelli: le aziende che stipulano contratti per milioni di token al mese possono ottenere sconti dal 10 al 30% sui prezzi di listino, riducendo ulteriormente i costi medi.
Quanto hardware richiede DeepSeek R1 per l'inferenza?
L'esecuzione del modello a 671 parametri B a precisione completa non è banale. La struttura MoE di DeepSeek riduce il calcolo per token, ma memorizzazione e caricamento di tutti i parametri richiede comunque risorse sostanziali.
Distribuzione ad alta precisione
- VRAM aggregata: Oltre 1.5 TB di memoria GPU distribuiti su più dispositivi.
- GPU consigliate: 16 × NVIDIA A100 da 80 GB o 8 × NVIDIA H100 da 80 GB, interconnessi tramite InfiniBand ad alta velocità per il parallelismo del modello.
- Memoria e archiviazione di sistema: ≥ 8 TB di RAM DDR4/DDR5 per buffer di attivazione e ~1.5 TB di SSD/NVMe ad alta velocità per archiviazione del peso e checkpointing.
Varianti quantizzate e distillate
Per democratizzare l'accesso, la comunità ha prodotto checkpoint più piccoli e ottimizzati:
- Quantizzazione AWQ a 4 bit: Riduce i requisiti VRAM di circa il 75%, consentendo l'inferenza su 6 × A100 da 80 GB o addirittura 4 × A100 in alcune configurazioni.
- Modelli distillati GGUF: Le varianti dense con parametri da 32 B, 14 B, 7 B e 1.5 B consentono distribuzioni a GPU singola (ad esempio, RTX 4090 24 GB per 14 B, RTX 3060 12 GB per 7 B) mantenendo circa il 90% delle prestazioni di ragionamento di R1.
- Ottimizzazione LoRA/PEFT: Metodi efficienti in termini di parametri per attività downstream che evitano di dover riaddestrare l'intero modello e riducono lo spazio di archiviazione di oltre il 95%.
Quali sono i costi di inferenza a livello di token per DeepSeek R1?
Che si tratti di esecuzione nel cloud o in locale, comprendere il prezzo per token è fondamentale per la definizione del budget.
Prezzi delle API cloud
- Gettoni di input: $ 0.45 per 1 milione
- Gettoni di uscita: $ 2.15 per 1 milione.
Pertanto, una query bilanciata da 1 input + 000 output costa circa 1, mentre un utilizzo intensivo (ad esempio, 000 token/giorno) costa 0.0026/giorno o $ 100/mese.
Costo di elaborazione on-premise
Stima CAPEX/OPEX:
- CAPEX hardware: Un cluster multi-GPU (ad esempio, 8 × A100 80 GB) costa circa
200–000, inclusi server, rete e storage. - Energia e raffreddamento: A circa 1.5 MW all'ora al giorno, i costi di elettricità e gestione dei data center aggiungono 100-200 dollari al giorno.
- Ammortamento:In un ciclo di vita di 3 anni, i costi dei token possono ammontare a circa
0.50–1.00 per 1 milione di token, escludendo personale e manutenzione.
In che modo la quantizzazione e la distillazione possono ridurre i costi di implementazione?
Le tecniche di ottimizzazione riducono drasticamente sia i costi hardware che quelli dei token.
Quantizzazione AWQ (4 bit)
- Riduzione della memoria: Da ~1 GB a ~543 GB di VRAM per il modello 436 B, consentendo un minor numero di GPU e riducendo il consumo energetico di circa il 671%.
- Compromesso sulle prestazioni: calo < 2% nella precisione del benchmark in attività di matematica, codice e ragionamento.
Modelli distillati GGUF
- Dimensioni del modello: parametri 32 B, 14 B, 7 B e 1.5 B.
- Adattamento hardware:
- 32 B → 4 × RTX 4090 (24 GB di VRAM)
- 14 B → 1 × RTX 4090 (24 GB di VRAM)
- 7 B → 1 × RTX 3060 (12 GB di VRAM)
- 1.5 B → 1 × RTX 3050 (8 GB di VRAM).
- Mantenimento della precisione: ~90–95% delle prestazioni del modello completo, rendendo queste varianti ideali per attività con costi contenuti.
Come si confrontano i costi e le prestazioni di DeepSeek R1 con gli altri modelli leader?
Le organizzazioni spesso valutano le soluzioni open source rispetto alle opzioni proprietarie.
Confronto dei costi
| Modello | Input ($/1 M tok) | Produzione ($/1 M tok) | Note |
|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | 0.45 | 2.15 | Opzione open source in sede |
| OpenAI o1 | 0.40 | 1.20 | Servizio proprietario e gestito |
| Sonetto 4 di Claude | 2.4 | 12.00 | Con supporto SLA, focalizzato sull'impresa |
| Gemelli 2.5 Pro | 1.00 | 8.00 | Massime prestazioni, costi più elevati |
Benchmark delle prestazioni
- MMLU e GSM8K: R1 corrisponde a o1 entro l'1-2% nei benchmark di matematica e ragionamento.
- Compiti di codifica: R1 supera molti modelli aperti più piccoli, ma è inferiore a GPT‑4 di circa il 5%.
. licenza open source sposta ulteriormente il ROI, poiché gli utenti evitano i costi per chiamata e acquisiscono il pieno controllo della propria infrastruttura.
Quali framework e strategie di servizio ottimizzano la produttività dell'inferenza?
Per raggiungere una scalabilità conveniente non basta solo l'hardware.
Server di inferenza ad alta produttività
- vLLM: Elabora le richieste in batch, riutilizza le cache chiave/valore, raddoppiando i token/sec per GPU.
- Ollama e llama.cpp: Runtime C++ leggeri per modelli GGUF quantizzati su dispositivi edge.
- FastAttention librerie**: Ottimizzazioni del kernel che riducono la latenza di circa il 30%.
Fine-tuning efficiente dei parametri (PEFT)
- Adattatori LoRA: Aggiunge < 1% di aggiornamenti dei parametri, riducendo l'utilizzo del disco da 1.5 TB a < 20 GB.
- BitFit e ottimizzazione del prefisso: Ulteriori tagli di calcolo mantenendo la precisione specifica del dominio.
Iniziamo
CometAPI fornisce un'interfaccia REST unificata che aggrega centinaia di modelli di intelligenza artificiale, sotto un endpoint coerente, con gestione integrata delle chiavi API, quote di utilizzo e dashboard di fatturazione. Invece di dover gestire URL e credenziali di più fornitori.
Gli sviluppatori possono accedere all'ultima API deepseek (Scadenza per la pubblicazione dell'articolo): API di DeepSeek R1 (nome del modello: deepseek-r1-0528)Attraverso CometaAPIPer iniziare, esplora le capacità del modello in Parco giochi e consultare il Guida API per istruzioni dettagliate. Prima di accedere, assicurati di aver effettuato l'accesso a CometAPI e di aver ottenuto la chiave API. CometaAPI offrire un prezzo molto più basso rispetto al prezzo ufficiale per aiutarti a integrarti.
L'esecuzione di DeepSeek R1 implica un equilibrio tra capacità di ragionamento senza pari e al impegni significativi di risorseUn'implementazione a precisione completa richiede centinaia di migliaia di dollari in CAPEX hardware e genera costi di inferenza compresi tra 0.45 e 2.15 dollari per milione di token, mentre le varianti ottimizzate riducono sia il numero di GPU che le commissioni a livello di token fino al 75%. Per i team di calcolo scientifico, generazione di codice e intelligenza artificiale aziendale, la possibilità di ospitare un modello di ragionamento open source di alto livello, senza vincoli di fornitore per chiamata, può giustificare l'investimento. Comprendendo l'architettura, la struttura dei costi e le strategie di ottimizzazione di R1, i professionisti possono personalizzare le implementazioni per ottenere il massimo valore ed efficienza operativa.
