Сколько нужно запускать DeepSeek R1

DeepSeek R1 быстро превратилась в одну из самых эффективных моделей рассуждений с открытым исходным кодом, которая может похвастаться впечатляющими показателями в области математики, кодирования и выполнения сложных инструкций. Однако для раскрытия ее полного потенциала требуется четкое понимание вычислительных ресурсов и затрат. В этой статье рассматривается вопрос «сколько запускать DeepSeek R1», изучаются ее архитектура, требования к оборудованию, затраты на вывод и практические стратегии оптимизации развертывания.

Что такое DeepSeek R1 и в чем его уникальность?

DeepSeek R1 — это флагманская модель рассуждений с открытым исходным кодом, разработанная DeepSeek, китайским стартапом в области искусственного интеллекта, основанным в 2023 году. В отличие от многих крупных языковых моделей, которые в основном полагаются на контролируемое предварительное обучение, R1 построена с использованием двухэтапного подхода к обучению с подкреплением, что позволяет самосовершенствование посредством автономного исследования. Он достигает производительности на уровне ведущих фирменных предложений, таких как модель o1 от OpenAI, особенно в задачах, включающих математику, генерацию кода и сложные рассуждения.

Параметры модели и дизайн смешанной группы экспертов

• Общие параметры: 671 миллиард, что делает ее одной из крупнейших моделей Mixture‑of‑Experts (MoE) с открытым исходным кодом.
• Активные параметры на вывод: Приблизительно 37 миллиардов, благодаря архитектуре MoE, которая выборочно активирует только соответствующие «экспертные» подсети для каждого токена.
• Контекстное окно: До 163 840 токенов, что позволяет обрабатывать исключительно длинные документы за один проход.

Режим обучения и лицензирования

Конвейер обучения DeepSeek R1 объединяет:

1. Контролируемая предварительная подготовка с холодным стартом на тщательно отобранных наборах данных для повышения уровня владения языком.
2. Многоэтапное обучение с подкреплением, где модель генерирует цепочки рассуждений и самостоятельно оценивает свои возможности.
3. Полностью Лицензия MIT, выпуск с открытым исходным кодом, который допускает коммерческое использование и модификацию, что снижает барьеры для принятия и стимулирует вклад сообщества.

Как последние разработки влияют на эффективность затрат?

Расследование в Италии и потенциальные издержки соблюдения

16 июня антимонопольный орган Италии начал расследование в отношении DeepSeek на предмет недостаточных предупреждений пользователей о галлюцинациях — вводящих в заблуждение или ложных выходных данных — что может привести к штрафам или обязательным мерам прозрачности. Любые вытекающие из этого требования к соблюдению (например, предупреждения в приложении, потоки согласия пользователя) могут привести к увеличению накладных расходов на разработку и незначительному увеличению затрат на каждый запрос.

Улучшения и повышение производительности DeepSeek R1 ‑0528

Всего три недели назад DeepSeek выпустил DeepSeek R1‑0528, инкрементальное обновление, направленное на уменьшение галлюцинаций, вызов функций JSON и улучшение бенчмарков (). Эти оптимизации обеспечивают более высокую точность на токен, что означает меньшее количество повторных попыток и более короткие подсказки, что напрямую приводит к снижению биллинга токенов и использования графического процессора на успешное взаимодействие.

Корпоративная интеграция и скидки за объем

Microsoft быстро интегрировала R1 в свою экосистему Copilot и локальные развертывания Windows, пересмотрев партнерские соглашения OpenAI, чтобы обеспечить гибкость модели во всех своих продуктах (). Такие объемные обязательства часто открывают многоуровневые скидки — предприятия, заключающие контракты на миллионы токенов в месяц, могут получить скидку 10–30% от прейскурантных цен, что еще больше снижает средние затраты.

Сколько оборудования требуется DeepSeek R1 для вывода?

Запуск модели B-параметров полной точности 671 нетривиален. Структура MoE DeepSeek сокращает вычисления на токен, но сохранение и загрузка всех параметров по-прежнему требует значительных ресурсов.

Развертывание с полной точностью

• Агрегированная видеопамять: Более 1.5 ТБ памяти графического процессора распределено по нескольким устройствам.
• Рекомендуемые графические процессоры: 16 × NVIDIA A100 80 ГБ или 8 × NVIDIA H100 80 ГБ, соединенных между собой через высокоскоростной InfiniBand для параллелизма моделей.
• Системная память и хранилище: ≥ 8 ТБ оперативной памяти DDR4/DDR5 для буферов активации и ~1.5 ТБ высокоскоростного SSD/NVMe для хранения веса и контрольных точек.

Квантованные и дистиллированные варианты

Для демократизации доступа сообщество создало меньшие, оптимизированные контрольно-пропускные пункты:

• 4-битное квантование AWQ: Снижает требования к видеопамяти примерно на 75%, позволяя делать выводы 6 × A100 80 ГБ или даже 4 × А100 в некоторых конфигурациях.
• Модели, полученные методом дистилляции GGUF: Плотные варианты с параметрами 32 Б, 14 Б, 7 Б и 1.5 Б допускают развертывание на базе одного графического процессора (например, RTX 4090 24 ГБ для 14 Б, RTX 3060 12 ГБ для 7 Б), сохраняя при этом ~90% производительности рассуждений R1.
• Тонкая настройка LoRA/PEFT: Методы, эффективные с точки зрения параметров, для задач, выполняемых ниже по потоку, которые позволяют избежать повторного обучения всей модели и сократить объем памяти более чем на 95%.

Каковы затраты на вывод на уровне токенов для DeepSeek R1?

Независимо от того, работает ли система в облаке или локально, понимание ценообразования за токен является ключом к составлению бюджета.

Цены на облачный API

• Входные токены: 0.45 долл. США за 1 миллион
• Выходные токены: 2.15 долл. за 1 миллион.

Таким образом, сбалансированный запрос на 1 входов и 000 выходов стоит ~1 долл. США, в то время как интенсивное использование (например, 000 0.0026 токенов в день) обходится в 100 долл. США в день или 000 долл. США в месяц.

Стоимость локальных вычислений

Оценка капитальных затрат/операционных расходов:

• Капитальные затраты на оборудование: Многопроцессорный кластер (например, 8 × A100 80 ГБ) стоит ≈ 200 000–300 000 долларов США, включая серверы, сетевое оборудование и хранилище.
• Энергия и охлаждение: При потреблении ~1.5 МВт‑час/день накладные расходы на электроэнергию и центр обработки данных добавляют 100–200 долларов США/день.
• амортизационный: За 3 года жизненного цикла стоимость токенов может составить ~0.50–1.00 долл. США за 1 млн токенов, не считая расходов на персонал и обслуживание.

Каким образом квантование и дистилляция могут снизить затраты на развертывание?

Методы оптимизации значительно снижают затраты как на оборудование, так и на токены.

Квантование AWQ (4 бита)

• Сокращение памяти: От ~1 ГБ до ~543 ГБ видеопамяти для модели 436 B, что позволяет использовать меньше графических процессоров и сократить потребление энергии примерно на 671%.
• Компромисс производительности: < 2% снижение точности эталонных тестов при выполнении задач по математике, кодированию и логическому мышлению.

Модели, полученные методом дистилляции GGUF

• Размеры модели: 32 B, 14 B, 7 B и 1.5 B параметров.
• Аппаратное обеспечение подходит:
• 32 Б → 4 × RTX 4090 (24 ГБ видеопамяти)
• 14 Б → 1 × RTX 4090 (24 ГБ видеопамяти)
• 7 Б → 1 × RTX 3060 (12 ГБ видеопамяти)
• 1.5 Б → 1 × RTX 3050 (8 ГБ видеопамяти).
• Сохранение точности: ~90–95% от производительности полной модели, что делает эти варианты идеальными для задач, чувствительных к стоимости.

Какова стоимость и производительность DeepSeek R1 по сравнению с другими ведущими моделями?

Организации часто сравнивают решения с открытым исходным кодом с проприетарными вариантами.

Сравнение стоимости

Тесты производительности

• ММЛУ и GSM8K: R1 совпадает с o1 в пределах 1–2% по математическим и логическим тестам.
• Задачи кодирования: R1 превосходит многие более мелкие открытые модели, но отстает от GPT‑4 примерно на 5%.

The лицензия с открытым исходным кодом еще больше повышает рентабельность инвестиций, поскольку пользователи избегают платы за звонки и получают полный контроль над своей инфраструктурой.

Какие сервисные фреймворки и стратегии оптимизируют пропускную способность вывода?

Достижение экономически эффективного масштабирования требует не только оборудования.

Высокопроизводительные серверы вывода

• vLLM: Пакетные запросы, повторное использование кэшей «ключ/значение», удвоение количества токенов в секунду на каждый графический процессор.
• Оллама и llama.cpp: Облегченные среды выполнения C++ для квантованных моделей GGUF на периферийных устройствах.
• FastAttention Библиотеки**: Оптимизации ядра, которые сокращают задержку примерно на 30%.

Параметрически эффективная тонкая настройка (PEFT)

• Адаптеры LoRA: Добавить < 1% обновлений параметров, сократив использование диска с 1.5 ТБ до < 20 ГБ.
• BitFit и настройка префикса: Дальнейшие сокращения вычислений с сохранением точности, специфичной для домена.

Первые шаги

CometAPI предоставляет унифицированный интерфейс REST, который объединяет сотни моделей ИИ — в рамках единой конечной точки, со встроенным управлением ключами API, квотами использования и панелями выставления счетов. Вместо жонглирования несколькими URL-адресами поставщиков и учетными данными.

Разработчики могут получить доступ к новейшему API Deepseek (Крайний срок публикации статьи): API DeepSeek R1 (название модели: deepseek-r1-0528)через CometAPI. Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.

---

Запуск DeepSeek R1 подразумевает баланс между непревзойденные способности к рассуждению и значительные обязательства по ресурсам. Развертывание полной точности требует сотен тысяч капитальных затрат на оборудование и приводит к затратам на вывод в размере 0.45–2.15 долл. США за миллион токенов, в то время как оптимизированные варианты сокращают как количество графических процессоров, так и сборы на уровне токенов до 75%. Для команд в области научных вычислений, генерации кода и корпоративного ИИ возможность размещения модели рассуждений с открытым исходным кодом высшего уровня — без привязки к поставщику на каждый вызов — может оправдать инвестиции. Понимая архитектуру R1, структуру затрат и стратегии оптимизации, специалисты могут адаптировать развертывания для достижения максимальной ценности и операционной эффективности.