DeepSeek R1 математика, кодтау және күрделі нұсқаулар бойынша әсерлі көрсеткіштермен мақтана отырып, ең қабілетті ашық бастапқы коды дәлелдеу үлгілерінің бірі ретінде тез пайда болды. Дегенмен, оның толық әлеуетін пайдалану үшін есептеу ресурстары мен шығындарды нақты түсіну қажет. Бұл мақала «DeepSeek R1 қанша іске қосу керектігін» зерттейді, оның архитектурасын, аппараттық қамтамасыз ету талаптарын, қорытынды шығындарын және орналастыруды оңтайландырудың практикалық стратегияларын зерттейді.
DeepSeek R1 дегеніміз не және ол неге бірегей?
DeepSeek R1 – 2023 жылы негізі қаланған қытайлық AI стартапы DeepSeek әзірлеген ашық бастапқы коды бар ойлаудың флагмандық моделі. Негізінен қадағаланатын алдын ала дайындыққа сүйенетін көптеген үлкен тіл үлгілерінен айырмашылығы, R1 екі сатылы күшейтетін оқыту әдісін қолдана отырып құрастырылған. автономды барлау арқылы өзін-өзі жетілдіру. Ол OpenAI компаниясының o1 үлгісі сияқты жетекші меншікті ұсыныстармен, әсіресе математиканы, кодты генерациялауды және күрделі пайымдауды қамтитын тапсырмаларда өнімділікке қол жеткізеді.
Модель параметрлері және сарапшылардың дизайны
- Жалпы параметрлер: 671 миллиард, бұл оны сарапшылар қоспасының (МЭ) ең үлкен ашық бастапқы коды үлгілерінің біріне айналдырады.
- Әр қорытындыға арналған белсенді параметрлер: Бір таңбалауыш үшін тек сәйкес «сарапшылық» ішкі желілерді таңдамалы түрде белсендіретін ТЖМ архитектурасының арқасында шамамен 37 млрд.
- Мәтінмәндік терезе: 163 840 таңбалауышқа дейін, бұл өте ұзын құжаттарды бір өтуде өңдеуге мүмкіндік береді.
Оқу режимі және лицензиялау
DeepSeek R1 оқыту құбыры біріктіреді:
- Бақыланатын алдын ала дайындық тілдің еркіндігін жүктеу үшін таңдалған деректер жиынында.
- Көп сатылы күшейтілген оқыту, мұнда модель өз мүмкіндіктерін нақтылау үшін пайымдау тізбектерін жасайды және өзін-өзі бағалайды.
- А толық MIT лицензиясы бар, коммерциялық пайдалануға және өзгертуге мүмкіндік беретін, бала асырап алудағы кедергілерді төмендететін және қауымдастықтың жарналарын көтеретін ашық бастапқы шығарылым.
Соңғы оқиғалар шығындар тиімділігіне қалай әсер етеді?
Италияның зерттеуі және сәйкестіктің ықтимал шығындары
16 маусымда Италияның монополияға қарсы органы DeepSeek-ке айыппұл салуға немесе мөлдірлік шараларына әкелетін галлюцинациялар - жаңылыстыратын немесе жалған нәтижелер туралы жеткіліксіз ескертулер үшін тергеу ашты. Кез келген сәйкестік талаптары (мысалы, қолданба ішіндегі ескертулер, пайдаланушы келісімі ағындары) әзірлеуге арналған үстеме шығындарды және әрбір сұраныс шығындарының шекті өсуін қосуы мүмкін.
DeepSeek R1 ‑0528 жақсартулары және өнімділік арттыру
Үш апта бұрын DeepSeek қысқартылған галлюцинацияға, JSON функциясын шақыруға және эталондық жақсартуларға бағытталған қосымша жаңарту DeepSeek R1‑0528 шығарды (). Бұл оңтайландырулар әрбір таңбалауыш үшін жоғары дәлдікті береді, бұл азырақ қайталау және қысқаша сұрауларды білдіреді, яғни сәтті өзара әрекеттесу кезінде таңбалауыш төлемінің төмендеуі және GPU пайдалануы тікелей аударылады.
Кәсіпорын интеграциясы және көлемдік жеңілдіктер
Microsoft корпорациясы R1-ді өзінің Copilot экожүйесіне және жергілікті Windows орналастыруларына жылдам біріктіріп, өз өнімдерінде үлгі икемділігін қамтамасыз ету үшін OpenAI серіктестіктерін қайта келіседі (). Мұндай көлемдік міндеттемелер жиі деңгейлі жеңілдіктердің құлпын ашады — айына миллиондаған белгілерге келісім-шарт жасайтын кәсіпорындар орташа шығындарды одан әрі төмендете отырып, тізім бағасынан 10-30% жеңілдік қамтамасыз ете алады.
DeepSeek R1 қорытынды жасау үшін қанша жабдықты қажет етеді?
Толық дәлдіктегі 671 B-параметр үлгісін іске қосу маңызды емес. DeepSeek's MoE құрылымы токенге есептеуді азайтады, бірақ барлық параметрлерді сақтау және жүктеу әлі де қомақты ресурстарды талап етеді.
Толық дәлдікпен орналастыру
- Жиынтық VRAM: Бірнеше құрылғыларға таралған 1.5 ТБ-дан астам GPU жады.
- Ұсынылатын графикалық процессорлар: 16 × NVIDIA A100 80 ГБ немесе 8 × NVIDIA H100 80 ГБ, үлгі параллелизмі үшін жоғары жылдамдықты InfiniBand арқылы өзара қосылған.
- Жүйе жады және сақтау: Белсендіру буферлері үшін ≥ 8 ТБ DDR4/DDR5 жедел жады және салмақты сақтау және тексеру үшін ~1.5 ТБ жоғары жылдамдықты SSD/NVMe .
Кванттық және дистилденген нұсқалар
Қолжетімділікті демократияландыру үшін қауымдастық кішірек, оңтайландырылған бақылау нүктелерін шығарды:
- 4-биттік AWQ кванттау: VRAM талаптарын ~75%-ға азайтып, қорытынды жасауға мүмкіндік береді 6 × A100 80 ГБ немесе тіпті 4 × A100 кейбір конфигурацияларда.
- GGUF дистилденген үлгілері: 32 B, 14 B, 7 B және 1.5 B параметрлеріндегі тығыз нұсқалар R4090 дәлелдеу өнімділігінің ~24% сақтай отырып, бір GPU орналастыруға мүмкіндік береді (мысалы, 14 В үшін RTX 3060 12 ГБ, 7 В үшін RTX 90 1 ГБ).
- LoRA/PEFT дәл реттеу: Толық үлгіні қайта оқытуды болдырмайтын және сақтауды > 95%-ға азайтатын төменгі ағындық тапсырмалар үшін параметрді тиімді әдістер.
DeepSeek R1 үшін таңбалауыш деңгейіндегі қорытынды шығындары қандай?
Бұлтта немесе жергілікті жерде жұмыс істесе де, таңбалау бағасын түсіну бюджетті құрудың кілті болып табылады.
Cloud API бағасы
- Енгізу белгілері: 0.45 миллионға 1 доллар
- Шығару белгілері: 2.15 миллионға 1 доллар.
Осылайша, теңдестірілген 1 000 кіріс + 1 000 шығыс сұрауы ~ 0.0026 тұрады, ал ауыр пайдаланулар (мысалы, 100 000 таңбалауыш/күн) 0.26/күн немесе $7.80/ай тұрады.
Жергілікті есептеу құны
CAPEX/OPEX-ті бағалау:
- Аппараттық құрал CAPEX: Көп GPU кластері (мысалы, 8 × A100 80 ГБ) серверлерді, желіні және сақтауды қоса алғанда, ≈
200 000–300 000 тұрады. - Қуат және салқындату: ~1.5 МВт/сағат/тәулігіне электр қуаты мен деректер орталығының үстеме шығындары күніне $100–200 қосады.
- Амортизация: 3 жылдық өмірлік цикл ішінде таңбалауыш құны қызметкерлер мен техникалық қызмет көрсетуді қоспағанда, 0.50 миллион токен үшін ~$1.00–1 болуы мүмкін.
Кванттау және айдау орналастыру шығындарын қалай азайтады?
Оңтайландыру әдістері аппараттық құралдар мен таңбалауыш шығындарын айтарлықтай төмендетеді.
AWQ (4-бит) кванттау
- Жадты азайту: 1 B үлгісі үшін ~543 436 ГБ-тан ~671 ГБ дейінгі VRAM, графикалық процессорларды азайтады және энергияны ~60%-ға азайтады.
- Өнімділікті айырбастау: Математика, код және пайымдау тапсырмаларындағы эталондық дәлдіктің < 2%-ға төмендеуі.
GGUF дистилденген үлгілері
- Модель өлшемдері: 32 B, 14 B, 7 B және 1.5 B параметрлері.
- Аппараттық құрал сай:
- 32 B → 4 × RTX 4090 (24 ГБ VRAM)
- 14 B → 1 × RTX 4090 (24 ГБ VRAM)
- 7 B → 1 × RTX 3060 (12 ГБ VRAM)
- 1.5 B → 1 × RTX 3050 (8 ГБ VRAM).
- Дәлдік сақтау: Толық үлгі өнімділігінің ~90–95%, бұл нұсқаларды шығынды қажет ететін тапсырмалар үшін тамаша етеді.
DeepSeek R1 құны мен өнімділігі басқа жетекші модельдермен қалай салыстырылады?
Ұйымдар көбінесе ашық бастапқы шешімдерді меншікті опциялармен салыстырады.
Шығындарды салыстыру
| моделі | Кіріс ($/1 млн ток) | Шығару ($/1 млн ток) | Ескертулер |
|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | 0.45 | 2.15 | Ашық бастапқы, жергілікті опция |
| OpenAI o1 | 0.40 | 1.20 | Меншікті, басқарылатын қызмет |
| Клод Сонет 4 | 2.4 | 12.00 | SLA қолдауымен, кәсіпорын фокусы |
| Gemini 2.5 Pro | 1.00 | 8.00 | Ең жоғары өнімділік, ең жоғары баға |
Өнімділік көрсеткіштері
- MMLU және GSM8K: R1 математика және пайымдау көрсеткіштері бойынша 1–1% шегінде o2 сәйкес келеді.
- Кодтау тапсырмалары: R1 көптеген кішірек ашық үлгілерден асып түседі, бірақ GPT‑4-тен ~5% артта қалады.
The ашық бастапқы лицензия ROI-ді одан әрі жылжытады, өйткені пайдаланушылар қоңыраулар үшін төлемді болдырмайды және инфрақұрылымын толық бақылауға алады.
Қандай қызмет көрсететін құрылымдар мен стратегиялар қорытынды өткізу қабілетін оңтайландырады?
Үнемді шкалаға қол жеткізу тек аппараттық құралдармен ғана шектелмейді.
Жоғары өткізу қабілеттілігі қорытынды серверлер
- vLLM: Сұрауларды топтамалайды, кілт/мән кэштерін қайта пайдаланады, GPU үшін таңбалауыштарды/сектерді екі есе арттырады.
- Ollama & llama.cpp: Шеткі құрылғылардағы квантталған GGUF үлгілері үшін жеңіл C++ жұмыс уақыттары.
- FastAttention кітапханалар**: кідіріс уақытын ~30%-ға азайтатын ядро оңтайландырулары.
Параметр бойынша тиімді дәл реттеу (PEFT)
- LoRA адаптерлері: Параметр жаңартуларының < 1%-ын қосыңыз, дискіні пайдалануды 1.5 ТБ-дан < 20 ГБ-қа дейін азайтыңыз.
- BitFit және префиксті баптау: Доменге тән дәлдікті сақтай отырып, есептеуді одан әрі қысқартады.
Басталу
CometAPI ендірілген API кілтін басқару, пайдалану квоталары және есеп айырысу бақылау тақталары бар тұрақты соңғы нүкте астында жүздеген AI үлгілерін біріктіретін бірыңғай REST интерфейсін қамтамасыз етеді. Бірнеше жеткізушінің URL мекенжайлары мен тіркелгі деректерін араластырудың орнына.
Әзірлеушілер соңғы deepseek API-ге қол жеткізе алады(Мақаланы жариялаудың соңғы мерзімі): DeepSeek R1 API (модель атауы: deepseek-r1-0528)арқылы CometAPI. Бастау үшін үлгінің мүмкіндіктерін зерттеңіз Ойын алаңы және кеңесіңіз API нұсқаулығы егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін. Қол жеткізу алдында CometAPI жүйесіне кіріп, API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз. CometAPI біріктіруге көмектесу үшін ресми бағадан әлдеқайда төмен баға ұсыныңыз.
DeepSeek R1 іске қосу арасындағы тепе-теңдікті қамтиды теңдессіз ойлау қабілеттері және маңызды ресурстық міндеттемелер. Толық дәлдікпен орналастыру жүздеген мың аппараттық CAPEX талап етеді және бір миллион токен үшін $0.45–2.15 қорытынды шығындарын береді, ал оңтайландырылған нұсқалар GPU санын және таңбалауыш деңгейіндегі алымдарды 75%-ға дейін қысқартады. Ғылыми есептеулер, кодтарды жасау және кәсіпорынның жасанды интеллектіндегі командалар үшін жоғары деңгейлі, ашық көзді дәлелдеу үлгісін (бір қоңырау шалу үшін жеткізушіні құлыптаусыз) орналастыру мүмкіндігі инвестицияны ақтай алады. R1 архитектурасын, шығындар құрылымын және оңтайландыру стратегияларын түсіну арқылы тәжірибешілер максималды мәнге және операциялық тиімділікке қол жеткізу үшін орналастыруларды бейімдей алады.
