Ile kosztuje DeepSeek R1

DeepSeek R1 szybko stał się jednym z najbardziej wydajnych modeli rozumowania open-source, szczycącym się imponującymi wynikami w zakresie matematyki, kodowania i złożonych instrukcji. Jednak wykorzystanie jego pełnego potencjału wymaga jasnego zrozumienia zasobów obliczeniowych i kosztów. W tym artykule zagłębiamy się w „ile kosztuje uruchomienie DeepSeek R1”, badając jego architekturę, wymagania sprzętowe, koszty wnioskowania i praktyczne strategie optymalizacji wdrożenia.

Czym jest DeepSeek R1 i dlaczego jest wyjątkowy?

DeepSeek R1 to flagowy model rozumowania typu open source opracowany przez DeepSeek, chiński startup AI założony w 2023 roku. W przeciwieństwie do wielu dużych modeli językowych, które opierają się głównie na nadzorowanym wstępnym szkoleniu, R1 został zbudowany przy użyciu dwuetapowego podejścia do uczenia się przez wzmacnianie, co umożliwia samodoskonalenie poprzez autonomiczną eksploracjęOsiąga wydajność porównywalną z wiodącymi zastrzeżonymi rozwiązaniami, takimi jak model o1 firmy OpenAI, szczególnie w zadaniach obejmujących matematykę, generowanie kodu i złożone rozumowanie.

Parametry modelu i projekt mieszany z udziałem ekspertów

• Parametry całkowite: 671 miliardów, co czyni go jednym z największych modeli typu Mixture-of-Experts (MoE) o otwartym kodzie źródłowym.
• Aktywne parametry na wniosek:Około 37 miliardów, dzięki architekturze MoE, która selektywnie aktywuje tylko istotne podsieci „ekspertów” na każdy token.
• Okno kontekstowe:Do 163 840 tokenów, co pozwala na obsługę wyjątkowo długich dokumentów w jednym przebiegu.

Program szkoleniowy i licencjonowanie

Proces szkoleniowy DeepSeek R1 integruje:

1. Trening wstępny nadzorowany przy zimnym starcie na starannie dobranych zbiorach danych w celu rozwijania biegłości językowej.
2. Wieloetapowe uczenie się przez wzmacnianie, gdzie model generuje łańcuchy rozumowania i dokonuje samooceny w celu udoskonalenia swoich możliwości.
3. W pełni Licencja MIT, wersja open-source, która umożliwia komercyjne wykorzystanie i modyfikację, obniżając bariery przyjęcia i wspierając wkład społeczności.

Jak ostatnie zmiany wpływają na efektywność kosztową?

Śledztwo we Włoszech i potencjalne koszty przestrzegania przepisów

16 czerwca włoski urząd antymonopolowy wszczął dochodzenie w sprawie DeepSeek z powodu niewystarczających ostrzeżeń użytkowników o halucynacjach — wprowadzających w błąd lub fałszywych wyników — co potencjalnie może prowadzić do grzywien lub obowiązkowych środków przejrzystości. Wszelkie wynikające z tego wymagania dotyczące zgodności (np. ostrzeżenia w aplikacji, przepływy zgody użytkownika) mogą zwiększyć narzut programistyczny i marginalny wzrost kosztów na żądanie.

Udoskonalenia i wzrost wydajności DeepSeek R1 ‑0528

Zaledwie trzy tygodnie temu DeepSeek wydał DeepSeek R1‑0528, przyrostową aktualizację skupioną na zmniejszeniu halucynacji, wywoływaniu funkcji JSON i udoskonaleniu testów porównawczych (). Te optymalizacje zapewniają większą dokładność na token, co oznacza mniej ponownych prób i krótsze monity — co przekłada się bezpośrednio na niższe rozliczanie tokenów i wykorzystanie GPU na udaną interakcję.

Integracje przedsiębiorstw i rabaty ilościowe

Microsoft szybko zintegrował R1 ze swoim ekosystemem Copilot i lokalnymi wdrożeniami Windows, renegocjując partnerstwa OpenAI, aby umożliwić elastyczność modelu w swoich produktach (). Takie zobowiązania wolumenowe często odblokowują rabaty warstwowe — przedsiębiorstwa podpisując umowy na miliony tokenów miesięcznie mogą zabezpieczyć 10–30% zniżki od cen katalogowych, co dodatkowo obniża średnie koszty.

Ile sprzętu potrzebuje DeepSeek R1 do wnioskowania?

Uruchomienie modelu parametrów B o pełnej precyzji 671 nie jest trywialne. Struktura MoE DeepSeek zmniejsza obliczenia na token, ale przechowywanie i ładowanie wszystkich parametrów nadal wymaga znacznych zasobów.

Wdrażanie z pełną precyzją

• Łączna pamięć VRAM:Ponad 1.5 TB pamięci GPU rozproszonej na wiele urządzeń.
• Zalecane procesory graficzne: 16 × NVIDIA A100 80 GB lub 8 × NVIDIA H100 80 GB, połączonych za pomocą szybkiej technologii InfiniBand w celu zapewnienia paralelizmu modeli.
• Pamięć systemowa i magazynowanie: ≥ 8 TB pamięci RAM DDR4/DDR5 na bufory aktywacyjne i ~1.5 TB szybkiego dysku SSD/NVMe do przechowywania ciężarów i obsługi punktów kontrolnych.

Warianty kwantowane i destylowane

Aby ułatwić dostęp, społeczność stworzyła mniejsze, zoptymalizowane punkty kontrolne:

• Kwantyzacja AWQ 4-bitowa:Zmniejsza wymagania dotyczące pamięci VRAM o ~75%, umożliwiając wnioskowanie na podstawie 6 × A100 80 GB lub nawet 4 × A100 w niektórych konfiguracjach.
• Modele destylowane metodą GGUF:Warianty gęste o parametrach 32 B, 14 B, 7 B i 1.5 B umożliwiają wdrożenia z pojedynczym procesorem GPU (np. RTX 4090 24 GB dla 14 B, RTX 3060 12 GB dla 7 B) przy zachowaniu ~90% wydajności wnioskowania R1.
• Dokładne dostrajanie LoRA/PEFT:Metody o efektywnym wykorzystaniu parametrów dla zadań w dół rzeki, które pozwalają uniknąć ponownego trenowania całego modelu i zmniejszają ilość miejsca do magazynowania o > 95%.

Jakie są koszty wnioskowania na poziomie tokena dla DeepSeek R1?

Bez względu na to, czy rozwiązanie działa w chmurze czy lokalnie, zrozumienie cen za token jest kluczowe przy ustalaniu budżetu.

Cennik interfejsu API w chmurze

• Tokeny wejściowe: 0.45 USD za 1 milion
• Tokeny wyjściowe: 2.15 dolara za 1 milion.

Zatem zbilansowane zapytanie składające się z 1 wejść i 000 wyjść kosztuje około 1 USD, podczas gdy intensywne użytkowanie (np. 000 0.0026 tokenów dziennie) kosztuje 100 USD dziennie lub 000 USD miesięcznie.

Koszt obliczeń lokalnych

Oszacowanie CAPEX/OPEX:

• CAPEX na sprzęt:Klaster z wieloma procesorami GPU (np. 8 × A100 80 GB) kosztuje około 200 000–300 000 USD, wliczając serwery, sieć i pamięć masową.
• Energia i chłodzenie:Przy zużyciu rzędu 1.5 MW‑godziny dziennie, koszty ogólne energii elektrycznej i centrum danych wynoszą od 100 do 200 USD dziennie.
• Amortyzacja:W ciągu 3-letniego cyklu życia koszty tokenów mogą wynosić ~0.50–1.00 USD za 1 mln tokenów, nie wliczając w to kosztów personelu i konserwacji.

W jaki sposób kwantyzacja i destylacja mogą obniżyć koszty wdrożenia?

Techniki optymalizacji radykalnie obniżają koszty sprzętu i tokenów.

Kwantyzacja AWQ (4-bitowa)

• Redukcja pamięci:Od ~1 543 GB do ~436 GB pamięci VRAM w modelu 671 B, co pozwala na zastosowanie mniejszej liczby procesorów GPU i zmniejszenie zużycia energii o ~60%.
• Kompromis wydajnościowy: < 2% spadek dokładności testów porównawczych w zadaniach matematycznych, kodowania i rozumowania.

Modele destylowane metodą GGUF

• Rozmiary modeli: Parametry 32 B, 14 B, 7 B i 1.5 B.
• Dopasowanie sprzętu:
• 32 B → 4 × RTX 4090 (24 GB pamięci VRAM)
• 14 B → 1 × RTX 4090 (24 GB pamięci VRAM)
• 7 B → 1 × RTX 3060 (12 GB pamięci VRAM)
• 1.5 B → 1 × RTX 3050 (8 GB pamięci VRAM).
• Utrzymanie dokładności: ~90–95% wydajności pełnego modelu, dzięki czemu te warianty idealnie nadają się do zadań, w których liczy się koszt.

Jak cena i wydajność DeepSeek R1 wypadają w porównaniu z innymi wiodącymi modelami?

Organizacje często rozważają rozwiązania typu open source w zestawieniu z opcjami zastrzeżonymi.

Porównanie kosztów

Testy wydajności

• MMLU i GSM8K:R1 dorównuje o1 w granicach 1–2% w testach matematycznych i rozumowania.
• Zadania kodowania:R1 przewyższa wiele mniejszych otwartych modeli, ale pozostaje w tyle za GPT‑4 o ~5%.

licencja open source jeszcze bardziej zwiększa zwrot z inwestycji, ponieważ użytkownicy unikają opłat za każde połączenie i zyskują pełną kontrolę nad swoją infrastrukturą.

Jakie struktury i strategie obsługi optymalizują przepustowość wnioskowania?

Osiągnięcie opłacalnej skali wymaga czegoś więcej niż tylko sprzętu.

Serwery wnioskowania o wysokiej przepustowości

• vLLM:Obsługuje żądania w partiach, ponownie wykorzystuje pamięci podręczne klucz/wartość, podwajając liczbę tokenów/sek. na procesor GPU.
• Ollama i llama.cpp:Lekkie środowiska wykonawcze C++ dla kwantyzowanych modeli GGUF na urządzeniach brzegowych.
• Szybka uwaga biblioteki**: optymalizacje jądra, które zmniejszają opóźnienia o ~30%.

Dokładne dostrajanie parametrów (PEFT)

• Adaptery LoRA:Dodaj < 1% aktualizacji parametrów, zmniejszając wykorzystanie dysku z 1.5 TB do < 20 GB.
• BitFit i strojenie prefiksów: Dalsze cięcie obliczeń przy jednoczesnym zachowaniu dokładności specyficznej dla danej domeny.

Jak zacząć

CometAPI zapewnia ujednolicony interfejs REST, który agreguje setki modeli AI — w ramach spójnego punktu końcowego, z wbudowanym zarządzaniem kluczami API, limitami wykorzystania i panelami rozliczeniowymi. Zamiast żonglować wieloma adresami URL dostawców i poświadczeniami.

Programiści mogą uzyskać dostęp do najnowszego interfejsu API deepseek(Termin publikacji artykułu): Interfejs API DeepSeek R1 (nazwa modelu: deepseek-r1-0528)Poprzez Interfejs API CometNa początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.

---

Uruchomienie DeepSeek R1 wymaga zachowania równowagi pomiędzy niezrównane możliwości rozumowania oraz znaczące zobowiązania w zakresie zasobów. Wdrożenie z pełną precyzją wymaga setek tysięcy w CAPEX sprzętu i generuje koszty wnioskowania w wysokości 0.45–2.15 USD za milion tokenów, podczas gdy zoptymalizowane warianty obniżają zarówno liczbę GPU, jak i opłaty na poziomie tokenów nawet o 75%. W przypadku zespołów zajmujących się obliczeniami naukowymi, generowaniem kodu i sztuczną inteligencją przedsiębiorstw, możliwość hostowania najwyższej klasy, otwartego modelu wnioskowania — bez uzależnienia od dostawcy na każde połączenie — może uzasadniać inwestycję. Dzięki zrozumieniu architektury R1, struktury kosztów i strategii optymalizacji praktycy mogą dostosowywać wdrożenia w celu osiągnięcia maksymalnej wartości i wydajności operacyjnej.