Quanto custa executar o DeepSeek R1

O DeepSeek R1 emergiu rapidamente como um dos modelos de raciocínio de código aberto mais capazes, apresentando benchmarks impressionantes em matemática, codificação e acompanhamento de instruções complexas. No entanto, aproveitar todo o seu potencial requer uma compreensão clara dos recursos computacionais e dos custos envolvidos. Este artigo analisa "quanto tempo executar o DeepSeek R1", explorando sua arquitetura, requisitos de hardware, custos de inferência e estratégias práticas para otimizar a implantação.

O que é o DeepSeek R1 e por que ele é único?

DeepSeek R1 é um modelo de raciocínio de código aberto desenvolvido pela DeepSeek, uma startup chinesa de IA fundada em 2023. Ao contrário de muitos modelos de linguagem grandes que dependem principalmente de pré-treinamento supervisionado, o R1 é construído usando uma abordagem de aprendizagem por reforço de dois estágios, permitindo autoaperfeiçoamento por meio da exploração autônoma. Ele atinge desempenho equivalente a ofertas proprietárias líderes, como o modelo o1 da OpenAI, especialmente em tarefas que envolvem matemática, geração de código e raciocínio complexo.

Parâmetros do modelo e projeto de mistura de especialistas

• Parâmetros totais: 671 bilhões, tornando-o um dos maiores modelos de Mistura de Especialistas (MoE) de código aberto.
• Parâmetros ativos por inferência: Aproximadamente 37 bilhões, graças à arquitetura MoE, que ativa seletivamente apenas sub-redes “especializadas” relevantes por token.
• janela de contexto: Até 163 tokens, permitindo processar documentos excepcionalmente longos em uma única passagem.

Regime de treinamento e licenciamento

O pipeline de treinamento do DeepSeek R1 integra:

1. Pré-treinamento supervisionado com partida a frio em conjuntos de dados selecionados para impulsionar a fluência no idioma.
2. Aprendizagem por reforço em vários estágios, onde o modelo gera cadeias de raciocínio e se autoavalia para refinar suas capacidades.
3. Totalmente Licenciado pelo MIT, versão de código aberto que permite uso e modificação comercial, reduzindo barreiras à adoção e promovendo contribuições da comunidade.

Como os desenvolvimentos recentes afetam a eficiência de custos?

A investigação da Itália e os potenciais custos de conformidade

Em 16 de junho, a autoridade antitruste italiana abriu uma investigação sobre o DeepSeek por avisos insuficientes aos usuários sobre alucinações — resultados enganosos ou falsos —, o que poderia levar a multas ou medidas de transparência obrigatórias. Quaisquer requisitos de conformidade resultantes (por exemplo, avisos no aplicativo, fluxos de consentimento do usuário) poderiam aumentar a sobrecarga de desenvolvimento e os custos por solicitação.

Melhorias e ganhos de desempenho do DeepSeek R1 ‑0528

Há apenas três semanas, a DeepSeek lançou o DeepSeek R1‑0528, uma atualização incremental focada na redução de alucinações, chamadas de funções JSON e melhorias em benchmarks (). Essas otimizações resultam em maior precisão por token, o que significa menos tentativas e prompts mais curtos — o que se traduz diretamente em menor cobrança de tokens e menor utilização da GPU por interação bem-sucedida.

Integrações empresariais e descontos por volume

A Microsoft integrou rapidamente o R1 ao seu ecossistema Copilot e às implantações locais do Windows, renegociando parcerias com a OpenAI para permitir flexibilidade de modelo em seus produtos (). Esses compromissos de volume geralmente desbloqueiam descontos escalonados — empresas que contratam milhões de tokens por mês podem garantir de 10% a 30% de desconto nos preços de tabela, reduzindo ainda mais os custos médios.

Quanto hardware o DeepSeek R1 requer para inferência?

A execução do modelo de precisão total de 671 parâmetros B não é trivial. A estrutura MoE do DeepSeek reduz a computação por token, mas armazenando e carregando todos os parâmetros ainda exige recursos substanciais.

Implantação de precisão total

• VRAM agregada: Mais de 1.5 TB de memória de GPU distribuída entre vários dispositivos.
• GPUs recomendadas: 16 × NVIDIA A100 80 GB ou 8 × NVIDIA H100 80 GB, interconectados via InfiniBand de alta velocidade para paralelismo de modelos.
• Memória e armazenamento do sistema: ≥ 8 TB de RAM DDR4/DDR5 para buffers de ativação e ~1.5 TB de SSD/NVMe de alta velocidade para armazenamento de peso e pontos de verificação.

Variantes quantizadas e destiladas

Para democratizar o acesso, a comunidade produziu postos de controle menores e otimizados:

• Quantização AWQ de 4 bits: Reduz os requisitos de VRAM em ~75%, permitindo inferência sobre 6 × A100 80 GB ou mesmo 4 × A100 em algumas configurações.
• Modelos destilados GGUF: Variantes densas nos parâmetros 32 B, 14 B, 7 B e 1.5 B permitem implantações de GPU única (por exemplo, RTX 4090 24 GB para 14 B, RTX 3060 12 GB para 7 B), mantendo ~90% do desempenho de raciocínio do R1.
• Ajuste fino LoRA/PEFT: Métodos com eficiência de parâmetros para tarefas posteriores que evitam o retreinamento do modelo completo e reduzem o armazenamento em > 95%.

Quais são os custos de inferência em nível de token para o DeepSeek R1?

Seja executando na nuvem ou no local, entender o preço por token é essencial para o orçamento.

Preços da API em nuvem

• Tokens de entrada: US$ 0.45 por 1 milhão
• Tokens de saída: US$ 2.15 por 1 milhão.

Portanto, uma consulta balanceada de 1 entradas + 000 saídas custa aproximadamente US$ 1, enquanto usos pesados ​​(por exemplo, 000 tokens/dia) custam US$ 0.0026/dia ou US$ 100/mês.

Custo de computação local

Estimativa de CAPEX/OPEX:

• CAPEX de hardware: Um cluster multi-GPU (por exemplo, 8 × A100 80 GB) custa ≈ US$ 200–US$ 000, incluindo servidores, rede e armazenamento.
• Energia e refrigeração:Com ~1.5 MW-hora/dia, as despesas gerais com eletricidade e data center acrescentam US$ 100–US$ 200/dia.
• Amortização: Ao longo de um ciclo de vida de 3 anos, os custos dos tokens podem ser de ~US$ 0.50 a US$ 1.00 por 1 M de tokens, excluindo pessoal e manutenção.

Como a quantização e a destilação podem reduzir os custos de implantação?

Técnicas de otimização reduzem drasticamente as despesas com hardware e token.

Quantização AWQ (4 bits)

• Redução de memória: De ~1 GB a ~543 GB de VRAM para o modelo 436 B, permitindo menos GPUs e reduzindo o consumo de energia em ~671%.
• Compensação de desempenho: < 2% de queda na precisão do benchmark em tarefas de matemática, código e raciocínio.

Modelos destilados GGUF

• Tamanhos de modelo: 32 B, 14 B, 7 B e 1.5 B parâmetros.
• Ajuste de hardware:
• 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).
• Retenção de precisão: ~90–95% do desempenho do modelo completo, tornando essas variantes ideais para tarefas com custo reduzido.

Como o custo e o desempenho do DeepSeek R1 se comparam a outros modelos líderes?

As organizações geralmente avaliam soluções de código aberto em comparação com opções proprietárias.

Comparação de custos

Benchmarks de desempenho

• MMLU e GSM8K: R1 corresponde a o1 dentro de 1–2% em benchmarks de matemática e raciocínio.
• Tarefas de codificação: O R1 supera muitos modelos abertos menores, mas fica atrás do GPT‑4 em ~5%.

O licença de código aberto muda ainda mais o ROI, pois os usuários evitam taxas por chamada e ganham controle total de sua infraestrutura.

Quais estruturas e estratégias de serviço otimizam o rendimento da inferência?

Alcançar uma escala econômica envolve mais do que apenas hardware.

Servidores de inferência de alto rendimento

• vLLM: Solicitações em lote, reutiliza caches de chave/valor, dobrando tokens/seg por GPU.
• Ollama & llama.cpp: Tempos de execução C++ leves para modelos GGUF quantizados em dispositivos de ponta.
• Atenção Rápida bibliotecas**: Otimizações de kernel que reduzem a latência em ~30%.

Ajuste fino com eficiência de parâmetros (PEFT)

• Adaptadores LoRA: Adicione < 1% de atualizações de parâmetros, reduzindo o uso do disco de 1.5 TB para < 20 GB.
• BitFit e ajuste de prefixo: Mais cortes são computados, mantendo a precisão específica do domínio.

Começando a jornada

A CometAPI fornece uma interface REST unificada que agrega centenas de modelos de IA — em um endpoint consistente, com gerenciamento de chaves de API, cotas de uso e painéis de faturamento integrados. Em vez de lidar com várias URLs e credenciais de fornecedores.

Os desenvolvedores podem acessar a API deepseek mais recente(Prazo para publicação do artigo): API DeepSeek R1 (nome do modelo: deepseek-r1-0528)através CometAPI. Para começar, explore as capacidades do modelo no Playground e consulte o Guia de API para obter instruções detalhadas. Antes de acessar, certifique-se de ter feito login no CometAPI e obtido a chave da API. CometAPI oferecem um preço muito mais baixo que o preço oficial para ajudar você a se integrar.

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Executar o DeepSeek R1 envolve um equilíbrio entre capacidades de raciocínio incomparáveis e compromissos significativos de recursosUma implantação de precisão total demanda centenas de milhares em CAPEX de hardware e gera custos de inferência de US$ 0.45 a US$ 2.15 por milhão de tokens, enquanto variantes otimizadas reduzem a contagem de GPUs e as taxas em nível de token em até 75%. Para equipes de computação científica, geração de código e IA empresarial, a capacidade de hospedar um modelo de raciocínio de código aberto de primeira linha — sem dependência de fornecedor por chamada — pode justificar o investimento. Ao compreender a arquitetura, a estrutura de custos e as estratégias de otimização do R1, os profissionais podem personalizar as implantações para obter o máximo valor e eficiência operacional.