DeepSeek R1은 수학, 코딩, 복잡한 명령어 처리 전반에 걸쳐 인상적인 벤치마크를 자랑하며 가장 강력한 오픈소스 추론 모델 중 하나로 빠르게 부상했습니다. 하지만 DeepSeek R1의 잠재력을 최대한 활용하려면 관련 컴퓨팅 리소스와 비용을 명확하게 이해해야 합니다. 이 글에서는 DeepSeek RXNUMX의 아키텍처, 하드웨어 요구 사항, 추론 비용, 그리고 배포 최적화를 위한 실질적인 전략을 살펴보며 "DeepSeek RXNUMX 실행 비용"에 대해 심도 있게 다룹니다.
DeepSeek R1은 무엇이고, 왜 독특한가요?
DeepSeek R1은 2023년에 설립된 중국 AI 스타트업 DeepSeek이 개발한 대표적인 오픈소스 추론 모델입니다. 주로 지도 학습에 의존하는 많은 대규모 언어 모델과 달리 R1은 XNUMX단계 강화 학습 방식을 사용하여 구축되어 자율적 탐색을 통한 자기 계발. 특히 수학, 코드 생성, 복잡한 추론과 관련된 작업에서 OpenAI의 o1 모델과 같은 선도적인 독점 제품과 동등한 성능을 달성합니다.
모델 매개변수 및 전문가 혼합 설계
- 총 매개변수: 671억 달러로 가장 큰 오픈소스 전문가 혼합(MoE) 모델 중 하나입니다.
- 추론당 활성 매개변수: MoE 아키텍처 덕분에 약 37억 개가 생성되었으며, 토큰당 관련 "전문가" 하위 네트워크만 선택적으로 활성화됩니다.
- 상황에 맞는 창: 최대 163개의 토큰을 지원하여 한 번에 매우 긴 문서를 처리할 수 있습니다.
훈련 체계 및 라이센스
DeepSeek R1의 교육 파이프라인은 다음을 통합합니다.
- 콜드 스타트 감독 사전 훈련 큐레이팅된 데이터 세트를 사용하여 언어 유창성을 부트스트랩합니다.
- 다단계 강화 학습모델이 추론 체인을 생성하고 자체 평가를 통해 기능을 개선하는 방식입니다.
- 완전히 MIT 라이선스상업적 사용과 수정을 허용하는 오픈 소스 릴리스로, 채택 장벽을 낮추고 커뮤니티 기여를 촉진합니다.
최근의 발전은 비용 효율성에 어떤 영향을 미칩니까?
이탈리아의 조사와 잠재적인 준수 비용
16월 XNUMX일, 이탈리아 반독점 당국은 DeepSeek에 대한 조사를 시작했습니다. 환각(오도되거나 잘못된 출력)에 대한 사용자 경고가 부족하여 벌금이나 의무적인 투명성 조치가 부과될 수 있다는 것입니다. 이에 따른 모든 규정 준수 요건(예: 앱 내 경고, 사용자 동의 흐름)은 개발 간접비와 요청당 비용의 소폭 증가를 초래할 수 있습니다.
DeepSeek R1 ‑0528 개선 사항 및 성능 향상
불과 1주 전, DeepSeek은 환각 현상 감소, JSON 함수 호출, 그리고 벤치마크 개선에 중점을 둔 점진적 업데이트인 DeepSeek R0528‑7을 출시했습니다(). 이러한 최적화를 통해 토큰당 정확도가 향상되어 재시도 횟수와 프롬프트 시간이 단축됩니다. 이는 성공적인 상호작용당 토큰 청구 및 GPU 사용량 감소로 직결됩니다.
엔터프라이즈 통합 및 대량 할인
Microsoft는 R1을 Copilot 생태계와 로컬 Windows 배포 환경에 신속하게 통합하고, OpenAI 파트너십을 재협상하여 자사 제품 전반에 걸쳐 모델 유연성을 확보했습니다(). 이러한 대량 구매 약정은 종종 단계별 할인 혜택을 제공합니다. 예를 들어, 매달 수백만 개의 토큰을 계약하는 기업은 정가에서 10~30% 할인을 받아 평균 비용을 더욱 절감할 수 있습니다.
DeepSeek R1의 추론에는 얼마나 많은 하드웨어가 필요합니까?
전체 정밀도 671 B-매개변수 모델을 실행하는 것은 사소한 일이 아닙니다. DeepSeek의 MoE 구조는 토큰당 계산량을 줄이지만 모든 매개변수 저장 및 로드 아직도 상당한 자원이 필요합니다.
완전 정밀 배치
- 집계 VRAM: 1.5TB 이상의 GPU 메모리가 여러 장치에 분산되어 있습니다.
- 권장 GPU: 16 × NVIDIA A100 80GB 또는 8 × NVIDIA H100 80GB, 모델 병렬 처리를 위해 고속 InfiniBand를 통해 상호 연결됨.
- 시스템 메모리 및 스토리지: 활성화 버퍼를 위한 8TB 이상의 DDR4/DDR5 RAM과 중량 저장 및 체크포인팅을 위한 ~1.5TB의 고속 SSD/NVMe.
양자화 및 증류된 변형
접근성을 민주화하기 위해 커뮤니티는 더 작고 최적화된 체크포인트를 만들었습니다.
- 4비트 AWQ 양자화: VRAM 요구 사항을 약 75%까지 줄여 추론을 가능하게 합니다. 6 × A100 80GB 심지어 4 × A100 일부 구성에서는 .
- GGUF 증류 모델: 32B, 14B, 7B 및 1.5B 매개변수의 고밀도 변형을 사용하면 단일 GPU 배포(예: 4090B의 경우 RTX 24 14GB, 3060B의 경우 RTX 12 7GB)가 가능하며 R90의 추론 성능의 약 1%를 유지합니다.
- LoRA/PEFT 미세 조정: 전체 모델을 재교육하지 않고 저장 공간을 95% 이상 줄이는 다운스트림 작업을 위한 매개변수 효율적인 방법입니다.
DeepSeek R1의 토큰 수준 추론 비용은 얼마입니까?
클라우드에서 실행하든 온프레미스에서 실행하든, 토큰별 가격을 이해하는 것은 예산을 세우는 데 중요합니다.
클라우드 API 가격 책정
- 입력 토큰: 0.45만 달러당 1달러
- 출력 토큰: 2.15만 달러당 1달러.
따라서 균형 잡힌 1개 입력 + 000개 출력 쿼리의 비용은 약 1인 반면, 대량 사용(예: 000개 토큰/일)의 경우 하루 0.0026 또는 한 달에 $100이 소요됩니다.
온프레미스 컴퓨팅 비용
CAPEX/OPEX 추정:
- 하드웨어 CAPEX: 다중 GPU 클러스터(예: 8 × A100 80GB)의 비용은 서버, 네트워킹, 스토리지를 포함하여 약
200~000입니다. - 에너지 및 냉각: 하루 약 1.5MW‑시간의 경우 전기 및 데이터 센터 운영비가 하루에 100~200달러 추가됩니다.
- 할부 상환: 3년 수명 주기 동안 토큰 비용은 인력 및 유지 관리를 제외하고 토큰 0.50M개당 약
1.00~1이 될 수 있습니다.
양자화와 증류를 통해 배포 비용을 어떻게 줄일 수 있나요?
최적화 기술은 하드웨어와 토큰 비용을 획기적으로 낮춥니다.
AWQ(4비트) 양자화
- 메모리 감소: 1 B 모델의 경우 VRAM이 약 543GB에서 약 436GB로 증가하여 GPU 수를 줄이고 에너지 사용량을 약 671%까지 줄일 수 있습니다.
- 성능 균형: 수학, 코드, 추론 작업 전반에 걸쳐 벤치마크 정확도가 2% 미만 감소했습니다.
GGUF 증류 모델
- 모델 크기: 32 B, 14 B, 7 B, 그리고 1.5 B 매개변수.
- 하드웨어 적합성:
- 32 B → 4 × RTX 4090(24GB VRAM)
- 14 B → 1 × RTX 4090(24GB VRAM)
- 7 B → 1 × RTX 3060(12GB VRAM)
- 1.5 B → 1 × RTX 3050(8 GB VRAM).
- 정확도 유지: 전체 모델 성능의 약 90~95%로, 비용에 민감한 작업에 적합한 변형입니다.
DeepSeek R1의 비용과 성능은 다른 주요 모델과 비교했을 때 어떻습니까?
조직에서는 종종 오픈 소스 솔루션과 독점적 옵션을 비교합니다.
경제성 비교
| 모델 | 입력 ($/1M 토크) | 출력 ($/1M tok) | 노트 |
|---|---|---|---|
| 딥시크 R1 | 0.45 | 2.15 | 오픈 소스, 온프레미스 옵션 |
| 오픈AI o1 | 0.40 | 1.20 | 독점적이고 관리되는 서비스 |
| 클로드 소네트 4 | 2.4 | 12.00 | SLA 지원, 기업 중심 |
| 제미니 2.5 프로 | 1.00 | 8.00 | 최고의 성능, 최고의 비용 |
성능 벤치마크
- MMLU 및 GSM8K: R1은 수학 및 추론 벤치마크에서 o1과 1~2% 이내로 일치합니다.
- 코딩 작업: R1은 많은 소규모 개방형 모델보다 성능이 뛰어나지만 GPT‑4보다 약 5% 뒤처집니다.
The 오픈소스 라이선스 사용자가 통화당 요금을 지불하지 않고 인프라를 완벽하게 제어할 수 있게 되면 ROI가 더욱 향상됩니다.
어떤 제공 프레임워크와 전략이 추론 처리량을 최적화합니까?
비용 효율적인 규모를 달성하려면 하드웨어만으로는 부족합니다.
고처리량 추론 서버
- vLLM: 요청을 일괄 처리하고, 키/값 캐시를 재사용하며, GPU당 초당 토큰을 두 배로 늘립니다.
- Ollama & llama.cpp: 엣지 디바이스에서 양자화된 GGUF 모델을 위한 가벼운 C++ 런타임입니다.
- 빠른 주의 라이브러리**: 지연 시간을 약 30% 단축하는 커널 최적화.
매개변수 효율적 미세 조정(PEFT)
- LoRA 어댑터: 매개변수 업데이트를 1% 미만으로 추가하여 디스크 사용량을 1.5TB에서 20GB 미만으로 줄였습니다.
- BitFit 및 접두사 튜닝: 도메인별 정확도를 유지하면서 추가적인 절감이 계산됩니다.
시작 가이드
CometAPI는 수백 개의 AI 모델을 일관된 엔드포인트로 통합하는 통합 REST 인터페이스를 제공하며, 내장된 API 키 관리, 사용량 할당량 및 청구 대시보드를 통해 여러 공급업체 URL과 자격 증명을 일일이 관리할 필요가 없습니다.
개발자는 최신 deepseek API에 액세스할 수 있습니다.기사 게재 마감일): 딥시크 R1 API (모델명: deepseek-r1-0528)을 통해 코멧API시작하려면 모델의 기능을 탐색하세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.
DeepSeek R1을 실행하려면 다음 사이의 균형이 필요합니다. 타의 추종을 불허하는 추론 능력 및 상당한 자원 투자완전 정밀도 구축에는 수십억 원의 하드웨어 CAPEX가 필요하고 토큰 백만 개당 0.45~2.15의 추론 비용이 발생합니다. 반면 최적화된 모델은 GPU 수와 토큰 단위 수수료를 최대 75%까지 절감합니다. 과학 컴퓨팅, 코드 생성, 엔터프라이즈 AI 분야의 팀에게는 호출당 공급업체 종속 없이 최고 수준의 오픈소스 추론 모델을 호스팅할 수 있다는 점이 투자를 정당화할 수 있습니다. R1의 아키텍처, 비용 구조 및 최적화 전략을 이해함으로써 실무자는 최대 가치와 운영 효율성을 달성하도록 구축을 맞춤 설정할 수 있습니다.
