DeepSeek R1の実行にかかる費用

DeepSeek R1は、数学、コーディング、複雑な命令実行のすべてにおいて優れたベンチマークを誇り、最も高性能なオープンソース推論モデルの一つとして急速に台頭しています。しかし、その潜在能力を最大限に引き出すには、必要な計算リソースとコストを明確に理解する必要があります。この記事では、「DeepSeek R1の実行コスト」について深く掘り下げ、アーキテクチャ、ハードウェア要件、推論コスト、そして導入を最適化するための実践的な戦略について考察します。

DeepSeek R1 とは何ですか? なぜユニークなのですか?

DeepSeek R1は、2023年に設立された中国のAIスタートアップDeepSeekが開発したオープンソースの主力推論モデルです。教師あり事前学習を主に利用する多くの大規模言語モデルとは異なり、R1はXNUMX段階強化学習アプローチを使用して構築されており、 自律的な探索による自己改善特に数学、コード生成、複雑な推論を伴うタスクにおいて、OpenAI の o1 モデルなどの主要な独自モデルと同等のパフォーマンスを実現します。

モデルパラメータと専門家混合設計

• 合計パラメータ: 671億で、オープンソースのMixture-of-Experts (MoE)モデルの中で最大規模のもののXNUMXつとなっています。
• 推論ごとのアクティブパラメータ: トークンごとに関連する「エキスパート」サブネットワークのみを選択的にアクティブ化する MoE アーキテクチャのおかげで、約 37 億になります。
• コンテキスト ウィンドウ: 最大 163 トークン。非常に長いドキュメントを 840 回のパスで処理できます。

トレーニング計画とライセンス

DeepSeek R1 のトレーニング パイプラインは以下を統合します。

1. コールドスタートの監督付き事前トレーニング 言語の流暢さをブートストラップするための厳選されたデータセット。
2. 多段階強化学習モデルは推論チェーンを生成し、自己評価を行って機能を改良します。
3. 完全に MITライセンス商用利用と改変を許可し、導入の障壁を下げ、コミュニティの貢献を促進するオープンソースリリースです。

最近の開発はコスト効率にどのような影響を与えますか?

イタリアの調査と潜在的なコンプライアンスコスト

16月XNUMX日、イタリアの独占禁止当局は、幻覚（誤解を招く、または虚偽の出力）に関するユーザーへの警告が不十分であるとして、DeepSeekに対する調査を開始しました。この調査は、罰金や透明性確保のための措置の義務化につながる可能性があります。結果として生じるコンプライアンス要件（アプリ内警告、ユーザー同意フローなど）は、開発コストの増加やリクエストあたりのコストのわずかな増加につながる可能性があります。

DeepSeek R1 ‑0528の機能強化とパフォーマンスの向上

わずか1週間前、DeepSeekはDeepSeek R0528-7をリリースしました。これは、幻覚の軽減、JSON関数の呼び出し、ベンチマークの改善に重点を置いた増分アップデートです（）。これらの最適化により、トークンあたりの精度が向上し、再試行回数が減り、プロンプトの表示時間が短くなります。これは、成功したインタラクションあたりのトークン課金とGPU使用率の削減に直接つながります。

エンタープライズ統合とボリュームディスカウント

MicrosoftはR1をCopilotエコシステムとローカルWindows展開に迅速に統合し、OpenAIとのパートナーシップを再交渉することで、自社製品全体でモデルの柔軟性を実現しました（）。このような大量購入契約は、段階的な割引を可能にすることが多く、月間数百万トークンの契約を結ぶ企業は、定価から10～30%割引を受けることができ、平均コストをさらに削減できます。

DeepSeek R1 の推論にはどれくらいのハードウェアが必要ですか?

フル精度671Bパラメータモデルの実行は容易ではありません。DeepSeekのMoE構造はトークンあたりの計算量を削減しますが、 すべてのパラメータを保存および読み込む 依然としてかなりのリソースが必要です。

完全精密展開

• 総VRAM: 1.5 TB を超える GPU メモリが複数のデバイスに分散されています。
• 推奨GPU: 16 × NVIDIA A100 80 GB または 8 × NVIDIA H100 80 GB、モデルの並列処理のために高速 InfiniBand を介して相互接続。
• システムメモリとストレージ: アクティベーション バッファー用に 8 TB 以上の DDR4/DDR5 RAM、重みストレージとチェックポイント用に約 1.5 TB の高速 SSD/NVMe。

量子化および蒸留されたバリアント

アクセスを民主化するために、コミュニティはより小さく最適化されたチェックポイントを作成しました。

• 4ビットAWQ量子化: VRAM要件を約75%削減し、 6 × A100 80GB あるいは 4 × A100 一部の構成では .
• GGUF蒸留モデル: 32 B、14 B、7 B、1.5 B パラメータの高密度バリアントにより、R4090 の推論パフォーマンスの約 24% を維持しながら、単一 GPU の展開 (例: 14 B の場合は RTX 3060 12 GB、7 B の場合は RTX 90 1 GB) が可能になります。
• LoRA/PEFTの微調整: 下流タスク用のパラメータ効率の高い方法により、完全なモデルの再トレーニングを回避し、ストレージを 95% 以上削減します。

DeepSeek R1 のトークンレベルの推論コストはいくらですか?

クラウドで実行する場合でもオンプレミスで実行する場合でも、トークンごとの価格を理解することが予算編成の鍵となります。

クラウドAPIの料金

• 入力トークン: 0.45万あたり1ドル
• 出力トークン2.15万あたり1ドル。

したがって、バランスの取れた 1 入力 + 000 出力のクエリのコストは約 1 ドルですが、大量の使用 (例: 000 トークン/日) の場合は 0.0026 ドル/日、または 100 ドル/月で実行されます。

オンプレミスのコンピューティングコスト

CAPEX/OPEXの見積もり:

• ハードウェア設備投資: マルチ GPU クラスター (例: 8 × A100 80 GB) のコストは、サーバー、ネットワーク、ストレージを含めて 200 ～ 000 ドル程度です。
• エネルギーと冷却: 1.5 日あたり約 100 MW 時間の場合、電気代とデータセンターの諸経費が 200 日あたり XNUMX ～ XNUMX ドル追加されます。
• 償却: 3 年間のライフサイクルにわたって、トークンのコストは、人件費とメンテナンス費を除いて、0.50 万トークンあたり約 1.00～1 ドルになります。

量子化と蒸留によって導入コストをどのように削減できるのでしょうか?

最適化技術により、ハードウェアとトークンの費用が大幅に削減されます。

AWQ（4ビット）量子化

• メモリ削減: 1 B モデルの VRAM が約 543 GB から約 436 GB に増加し、GPU の数が少なくなり、エネルギー使用量が約 671% 削減されます。
• パフォーマンスのトレードオフ: 数学、コード、推論のタスク全体でベンチマーク精度が 2% 未満低下しました。

GGUF蒸留モデル

• モデルサイズ: 32 B、14 B、7 B、および 1.5 B のパラメータ。
• ハードウェアのフィット:
• 32 B → 4 × RTX 4090 (24 GB VRAM)
• 14 B → 1 × RTX 4090 (24 GB VRAM)
• 7 B → 1 × RTX 3060 (12 GB VRAM)
• 1.5 B → 1 × RTX 3050 (8 GB VRAM)。
• 精度の保持: フルモデルのパフォーマンスの約 90～95% を実現し、コスト重視のタスクに最適なバリアントです。

DeepSeek R1 のコストとパフォーマンスは、他の主要モデルと比べてどうですか?

組織では、オープンソース ソリューションと独自のオプションを比較検討することがよくあります。

コスト比較

パフォーマンスベンチマーク

• MMLUとGSM8K: R1 は、数学と推論のベンチマークで o1 と 1 ～ 2% 以内で一致します。
• コーディングタスクR1は多くの小規模なオープンモデルよりも優れていますが、GPT-4より約5％遅れています。

当学校区の オープンソースライセンス ユーザーは通話ごとの料金を回避し、インフラストラクチャを完全に制御できるようになるため、ROIがさらに向上します。

推論スループットを最適化するサービス フレームワークと戦略は何ですか?

コスト効率の高いスケールを実現するには、ハードウェアだけでは不十分です。

高スループット推論サーバー

• vLLM: リクエストをバッチ処理し、キー/値キャッシュを再利用して、GPU あたりのトークン/秒を 2 倍にします。
• オラマとllama.cpp: エッジ デバイス上の量子化 GGUF モデル用の軽量 C++ ランタイム。
• ファストアテンション ライブラリ**: レイテンシを約 30% 削減するカーネル最適化。

パラメータ効率の良い微調整（PEFT）

• LoRAアダプター: パラメータ更新を 1% 未満追加し、ディスク使用量を 1.5 TB から 20 GB 未満に削減します。
• BitFitとプレフィックスチューニング: ドメイン固有の精度を維持しながら計算をさらに削減します。

スタートガイド

CometAPIは、数百ものAIモデルを単一のエンドポイントに集約する統合RESTインターフェースを提供します。APIキー管理、使用量制限、課金ダッシュボードも内蔵されており、複数のベンダーURLや認証情報を管理する手間が省けます。

開発者は最新のDeepseek APIにアクセスできます(論文掲載締め切り): ディープシークR1API （モデル名： deepseek-r1-0528）を通して コメットAPIまず、モデルの機能を調べてみましょう。 プレイグラウンド そして相談する APIガイド 詳細な手順についてはこちらをご覧ください。アクセスする前に、CometAPIにログインし、APIキーを取得していることを確認してください。 コメットAPI 統合を支援するために、公式価格よりもはるかに低い価格を提供します。

---

DeepSeek R1を実行するには、 比類のない推論能力 および 多大な資源投入フル精度の導入には数十万ドルのハードウェア設備投資が必要で、推論コストは0.45万トークンあたり2.15～75ドルとなります。一方、最適化されたバリアントでは、GPU数とトークンレベルの手数料が最大1%削減されます。科学計算、コード生成、エンタープライズAIなどの分野では、ベンダーロックインなしで最高レベルのオープンソース推論モデルをホストできることが、投資を正当化する要因となります。RXNUMXのアーキテクチャ、コスト構造、最適化戦略を理解することで、導入をカスタマイズし、最大限の価値と運用効率を実現できます。