DeepSeek R1 heeft zich snel ontwikkeld tot een van de meest capabele open-source redeneermodellen, met indrukwekkende benchmarks in wiskunde, programmeren en het volgen van complexe instructies. Om het volledige potentieel te benutten, is echter een duidelijk begrip van de rekenkracht en kosten vereist. Dit artikel gaat dieper in op "hoeveel het kost om DeepSeek R1 te gebruiken" en onderzoekt de architectuur, hardwarevereisten, inferentiekosten en praktische strategieën om de implementatie te optimaliseren.
Wat is DeepSeek R1 en waarom is het uniek?
DeepSeek R1 is een vlaggenschip open-source redeneermodel ontwikkeld door DeepSeek, een Chinese AI-startup opgericht in 2023. In tegenstelling tot veel grote taalmodellen die voornamelijk vertrouwen op begeleide pretraining, is R1 gebouwd met behulp van een twee-fase reinforcement learning-aanpak, waardoor zelfverbetering door autonome exploratieHet levert prestaties die vergelijkbaar zijn met die van toonaangevende, gepatenteerde oplossingen zoals het o1-model van OpenAI, met name bij taken die wiskunde, codegeneratie en complex redeneren omvatten.
Modelparameters en ontwerp met een mix van experts
- Totale parameters: 671 miljard, waarmee het een van de grootste open-source Mixture-of-Experts (MoE)-modellen is.
- Actieve parameters per gevolgtrekking:Ongeveer 37 miljard, dankzij de MoE-architectuur, die per token alleen relevante ‘expert’-subnetwerken selectief activeert.
- Contextvenster: Tot 163 tokens, waardoor uitzonderlijk lange documenten in één keer verwerkt kunnen worden.
Trainingsregime en licentie
De trainingspijplijn van DeepSeek R1 integreert:
- Koude start begeleide pretraining op gecureerde datasets om taalvaardigheid te verbeteren.
- Meertraps versterkingsleren, waarbij het model redeneerketens genereert en zichzelf evalueert om zijn mogelijkheden te verfijnen.
- Een volledig MIT-gelicentieerd, een open-sourceversie die commercieel gebruik en aanpassingen toestaat, waardoor de drempels voor acceptatie worden verlaagd en bijdragen van de gemeenschap worden gestimuleerd.
Hoe beïnvloeden recente ontwikkelingen de kostenefficiëntie?
Onderzoek door Italië en mogelijke nalevingskosten
Op 16 juni startte de Italiaanse mededingingsautoriteit een onderzoek naar DeepSeek vanwege onvoldoende gebruikerswaarschuwingen over hallucinaties – misleidende of onjuiste resultaten – wat mogelijk kan leiden tot boetes of verplichte transparantiemaatregelen. Eventuele daaruit voortvloeiende nalevingsvereisten (bijv. in-app waarschuwingen, toestemmingsstromen van gebruikers) kunnen leiden tot hogere ontwikkelkosten en een marginale stijging van de kosten per aanvraag.
Verbeteringen en prestatieverbeteringen in DeepSeek R1-0528
Slechts drie weken geleden bracht DeepSeek DeepSeek R1‑0528 uit, een incrementele update gericht op het verminderen van hallucinaties, het aanroepen van JSON-functies en benchmarkverbeteringen (). Deze optimalisaties zorgen voor een hogere nauwkeurigheid per token, wat resulteert in minder herhalingen en kortere prompts. Dit vertaalt zich direct in lagere tokenfacturering en een lager GPU-gebruik per succesvolle interactie.
Bedrijfsintegraties en volumekortingen
Microsoft integreerde R1 snel in zijn Copilot-ecosysteem en lokale Windows-implementaties en heronderhandelde OpenAI-partnerschappen om modelflexibiliteit voor al zijn producten mogelijk te maken (). Dergelijke volumeafspraken leiden vaak tot kortingen op verschillende niveaus: ondernemingen die contracten afsluiten voor miljoenen tokens per maand kunnen 10-30% korting krijgen op de catalogusprijs, wat de gemiddelde kosten verder verlaagt.
Hoeveel hardware heb ik nodig voor DeepSeek R1 voor inferentie?
Het uitvoeren van het 671 B-parametermodel met volledige precisie is niet triviaal. De MoE-structuur van DeepSeek vermindert de rekenkracht per token, maar opslaan en laden van alle parameters vergt nog steeds aanzienlijke middelen.
Volledige precisie-implementatie
- Geaggregeerd VRAM:Meer dan 1.5 TB GPU-geheugen verspreid over meerdere apparaten.
- Aanbevolen GPU's: 16 × NVIDIA A100 80 GB of 8 × NVIDIA H100 80 GB, onderling verbonden via supersnelle InfiniBand voor modelsparallelisme.
- Systeemgeheugen en opslag: ≥ 8 TB DDR4/DDR5 RAM voor activeringsbuffers en ~1.5 TB supersnelle SSD/NVMe voor gewichtsopslag en controlepunten.
Gekwantiseerde en gedistilleerde varianten
Om de toegang te democratiseren, heeft de gemeenschap kleinere, geoptimaliseerde controlepunten gecreëerd:
- 4-bits AWQ-kwantisering: Vermindert de VRAM-vereisten met ~75%, waardoor inferentie mogelijk wordt 6 × A100 80 GB of 4 × A100 in sommige configuraties.
- GGUF-gedestilleerde modellen:Dense varianten met parameters van 32 B, 14 B, 7 B en 1.5 B maken implementaties met één GPU mogelijk (bijv. RTX 4090 24 GB voor 14 B, RTX 3060 12 GB voor 7 B) terwijl ~90% van de redeneerprestaties van R1 behouden blijft.
- LoRA/PEFT-fijnafstemming: Parameter-efficiënte methoden voor downstream taken die het opnieuw trainen van het volledige model vermijden en de opslag met > 95% verminderen.
Wat zijn de token-level inferentiekosten voor DeepSeek R1?
Of u nu in de cloud of on-premises werkt, inzicht in de prijzen per token is essentieel voor budgettering.
Prijzen voor Cloud API's
- Invoertokens: $0.45 per 1 miljoen
- Uitvoertokens: $2.15 per 1 miljoen.
Een gebalanceerde query met 1 inputs en 000 outputs kost dus ongeveer 1, terwijl intensief gebruik (bijvoorbeeld 000 tokens per dag) 0.0026 per dag of $ 100 per maand kost.
Kosten voor on-premises computing
CAPEX/OPEX schatten:
- Hardware-CAPEX:Een multi‑GPU cluster (bijv. 8 × A100 80 GB) kost ongeveer
200–000, inclusief servers, netwerken en opslag. - Energie & koeling:Bij ~1.5 MWh/dag bedragen de kosten voor elektriciteit en datacenters
100–200/dag. - amortisatie:Gedurende een levenscyclus van 3 jaar kunnen de tokenkosten ~
0.50–1.00 per 1 miljoen tokens bedragen, exclusief personeel en onderhoud.
Hoe kunnen kwantificering en distillatie de implementatiekosten verlagen?
Optimalisatietechnieken verlagen de hardware- en tokenkosten aanzienlijk.
AWQ (4-bits) kwantisering
- Geheugenreductie: Van ~1 GB naar ~543 GB VRAM voor het 436 B-model, waardoor er minder GPU's nodig zijn en het energieverbruik met ~671% wordt verlaagd.
- Prestatie-afweging: < 2% daling in benchmarknauwkeurigheid bij wiskunde-, code- en redeneertaken.
GGUF-gedestilleerde modellen
- Modelmaten: 32 B, 14 B, 7 B en 1.5 B parameters.
- Hardware-pasvorm:
- 32B → 4 × RTX 4090 (24 GB VRAM)
- 14B → 1 × RTX 4090 (24 GB VRAM)
- 7B → 1 × RTX 3060 (12 GB VRAM)
- 1.5 B → 1 × RTX 3050 (8 GB VRAM).
- Nauwkeurigheidsbehoud: ~90–95% van de prestaties van het volledige model, waardoor deze varianten ideaal zijn voor kostengevoelige taken.
Hoe verhouden de kosten en prestaties van DeepSeek R1 zich tot andere toonaangevende modellen?
Organisaties wegen opensourceoplossingen vaak af tegen bedrijfsspecifieke opties.
Kostenvergelijking
| Model | Invoer ($/1 miljoen tok) | Uitvoer ($/1 miljoen tok) | Notes |
|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | 0.45 | 2.15 | Open-source, on-premises optie |
| OpenAI o1 | 0.40 | 1.20 | Eigendoms- en beheerde service |
| Claude Sonnet 4 | 2.4 | 12.00 | SLA-ondersteund, focus op ondernemingen |
| Tweeling 2.5 Pro | 1.00 | 8.00 | Hoogste prestaties, hoogste kosten |
Prestatiebenchmarks
- MMLU en GSM8K: R1 komt overeen met o1 binnen 1–2% op de wiskunde- en redeneervaardigheidsbenchmarks.
- Codeertaken: R1 presteert beter dan veel kleinere open modellen, maar loopt ongeveer 4% achter op GPT‑5.
Het open-sourcelicentie De ROI verschuift verder, omdat gebruikers kosten per gesprek vermijden en volledige controle krijgen over hun infrastructuur.
Welke bedieningskaders en -strategieën optimaliseren de inferentiedoorvoer?
Om op kosteneffectieve wijze op te schalen, is meer nodig dan alleen hardware.
Inferentieservers met hoge doorvoer
- vLLM: Verwerkt verzoeken in batches, hergebruikt sleutel-/waardecaches en verdubbelt tokens/sec per GPU.
- Ollama & llama.cpp: Lichtgewicht C++-runtimes voor gekwantiseerde GGUF-modellen op edge-apparaten.
- SnelleAandacht bibliotheken**: Kerneloptimalisaties die de latentie met ~30% verminderen.
Parameter-efficiënte fijnafstemming (PEFT)
- LoRA-adapters: Voeg < 1% van de parameterupdates toe, waardoor het schijfgebruik wordt verlaagd van 1.5 TB naar < 20 GB.
- BitFit & Prefix-afstemming: Verdere berekeningen worden verkort, terwijl de domeinspecifieke nauwkeurigheid behouden blijft.
Beginnen
CometAPI biedt een uniforme REST-interface die honderden AI-modellen samenvoegt onder één consistent eindpunt, met ingebouwd API-sleutelbeheer, gebruiksquota's en factureringsdashboards. Dit in plaats van te jongleren met meerdere leveranciers-URL's en inloggegevens.
Ontwikkelaars hebben toegang tot de nieuwste DeepSeek API(Deadline voor publicatie van artikel): DeepSeek R1-API (modelnaam: deepseek-r1-0528)door KomeetAPIOm te beginnen, verken de mogelijkheden van het model in de Speeltuin en raadpleeg de API-gids voor gedetailleerde instructies. Zorg ervoor dat u bent ingelogd op CometAPI en de API-sleutel hebt verkregen voordat u toegang krijgt. KomeetAPI bieden een prijs die veel lager is dan de officiële prijs om u te helpen integreren.
Bij het uitvoeren van DeepSeek R1 is een balans nodig tussen ongeëvenaarde redeneervermogens en aanzienlijke middelenverbintenissenEen implementatie met volledige precisie vereist honderdduizenden dollars aan hardware-CAPEX en levert inferentiekosten op van 0.45 tot 2.15 per miljoen tokens, terwijl geoptimaliseerde varianten zowel het aantal GPU's als de kosten per token tot wel 75% verlagen. Voor teams in wetenschappelijk computergebruik, codegeneratie en enterprise AI kan de mogelijkheid om een hoogwaardig, open-source redeneringsmodel te hosten – zonder vendor lock-in per gesprek – de investering rechtvaardigen. Door de architectuur, kostenstructuur en optimalisatiestrategieën van R1 te begrijpen, kunnen professionals implementaties afstemmen op maximale waarde en operationele efficiëntie.
