รัน DeepSeek R1 เท่าไหร่

DeepSeek R1 กลายเป็นหนึ่งในโมเดลการใช้เหตุผลโอเพนซอร์สที่ทรงประสิทธิภาพที่สุดอย่างรวดเร็ว โดยมีเกณฑ์มาตรฐานที่น่าประทับใจในด้านคณิตศาสตร์ การเข้ารหัส และการติดตามคำสั่งที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม การใช้ประโยชน์จากศักยภาพทั้งหมดนั้นจำเป็นต้องมีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับทรัพยากรการคำนวณและต้นทุนที่เกี่ยวข้อง บทความนี้จะเจาะลึกถึง "ปริมาณการเรียกใช้ DeepSeek R1" โดยจะสำรวจสถาปัตยกรรม ความต้องการด้านฮาร์ดแวร์ ต้นทุนการอนุมาน และกลยุทธ์เชิงปฏิบัติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งาน

DeepSeek R1 คืออะไร และเหตุใดจึงมีเอกลักษณ์เฉพาะ?

DeepSeek R1 เป็นโมเดลการใช้เหตุผลโอเพ่นซอร์สเรือธงที่พัฒนาโดย DeepSeek ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพด้าน AI ของจีนที่ก่อตั้งในปี 2023 ซึ่งแตกต่างจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่จำนวนมากที่พึ่งพาการฝึกอบรมล่วงหน้าแบบมีผู้ดูแลเป็นหลัก R1 ถูกสร้างขึ้นโดยใช้แนวทางการเรียนรู้เสริมแรงสองขั้นตอน ซึ่งช่วยให้ การปรับปรุงตนเองผ่านการสำรวจด้วยตนเองมีประสิทธิภาพทัดเทียมกับผลิตภัณฑ์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ชั้นนำ เช่น โมเดล o1 ของ OpenAI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่เกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์ การสร้างโค้ด และการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน

พารามิเตอร์แบบจำลองและการออกแบบแบบผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญ

• พารามิเตอร์รวม:671 พันล้านดอลลาร์ ทำให้เป็นหนึ่งในโมเดล Mixture‑of‑Experts (MoE) โอเพนซอร์สที่ใหญ่ที่สุด
• พารามิเตอร์ที่ใช้งานต่อการอนุมาน:ประมาณ 37 พันล้าน ต้องขอบคุณสถาปัตยกรรม MoE ที่เปิดใช้งานเฉพาะเครือข่ายย่อย "ผู้เชี่ยวชาญ" ที่เกี่ยวข้องต่อโทเค็นอย่างเลือกสรร
• หน้าต่างบริบท:รองรับโทเค็นได้สูงสุดถึง 163 โทเค็น ช่วยให้สามารถจัดการเอกสารยาวเป็นพิเศษได้ในครั้งเดียว

ระบบการฝึกอบรมและการออกใบอนุญาต

ระบบการฝึกอบรมของ DeepSeek R1 จะบูรณาการ:

1. การฝึกอบรมเบื้องต้นภายใต้การดูแลการสตาร์ทแบบเย็น บนชุดข้อมูลที่คัดสรรไว้เพื่อเริ่มต้นความคล่องแคล่วทางภาษา
2. การเรียนรู้การเสริมแรงแบบหลายขั้นตอนโดยที่โมเดลจะสร้างห่วงโซ่เหตุผลและประเมินตัวเองเพื่อปรับแต่งขีดความสามารถของมัน
3. อย่างเต็มที่ ได้รับใบอนุญาตจาก MITการเผยแพร่แบบโอเพนซอร์สที่อนุญาตให้ใช้เชิงพาณิชย์และการดัดแปลง ลดอุปสรรคในการนำไปใช้ และส่งเสริมการมีส่วนร่วมของชุมชน

การพัฒนาล่าสุดส่งผลต่อประสิทธิภาพด้านต้นทุนอย่างไร

การสอบสวนของอิตาลีและต้นทุนการปฏิบัติตามที่อาจเกิดขึ้น

เมื่อวันที่ 16 มิถุนายน หน่วยงานต่อต้านการผูกขาดของอิตาลีได้เปิดการสอบสวน DeepSeek กรณีที่ผู้ใช้ส่งคำเตือนเกี่ยวกับภาพหลอนไม่เพียงพอ ซึ่งอาจทำให้ผู้ใช้ได้รับค่าปรับหรือต้องปฏิบัติตามมาตรการความโปร่งใสตามคำสั่ง ข้อกำหนดการปฏิบัติตามที่เกิดขึ้น (เช่น คำเตือนในแอป กระแสความยินยอมของผู้ใช้) อาจทำให้ค่าใช้จ่ายในการพัฒนาเพิ่มขึ้นและต้นทุนต่อคำขอเพิ่มขึ้นเล็กน้อย

การปรับปรุงและการเพิ่มประสิทธิภาพของ DeepSeek R1 ‑0528

เพียงสามสัปดาห์ที่ผ่านมา DeepSeek ได้เปิดตัว DeepSeek R1‑0528 ซึ่งเป็นการอัปเดตเพิ่มเติมที่เน้นไปที่การลดอาการประสาทหลอน การเรียกใช้ฟังก์ชัน JSON และการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน () การเพิ่มประสิทธิภาพเหล่านี้ทำให้มีความแม่นยำที่สูงขึ้นต่อโทเค็น ซึ่งหมายถึงการลองซ้ำน้อยลงและการแจ้งเตือนที่สั้นลง ส่งผลให้การเรียกเก็บเงินโทเค็นและการใช้ GPU ต่อปฏิสัมพันธ์ที่ประสบความสำเร็จลดลงโดยตรง

การบูรณาการองค์กรและส่วนลดปริมาณ

Microsoft ได้บูรณาการ R1 เข้ากับระบบนิเวศ Copilot และการปรับใช้ Windows ในพื้นที่อย่างรวดเร็ว โดยเจรจาความร่วมมือกับ OpenAI ใหม่เพื่อให้โมเดลมีความยืดหยุ่นในผลิตภัณฑ์ต่างๆ () ข้อตกลงปริมาณมากดังกล่าวมักจะปลดล็อกส่วนลดแบบเป็นชั้นๆ โดยบริษัทที่ทำสัญญาซื้อโทเค็นหลายล้านเหรียญต่อเดือนสามารถรับส่วนลด 10–30% จากราคาขายปลีก ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนเฉลี่ยลงไปอีก

DeepSeek R1 ต้องใช้ฮาร์ดแวร์เท่าใดสำหรับการอนุมาน?

การรันโมเดลพารามิเตอร์ B 671 ที่มีความแม่นยำเต็มรูปแบบนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย โครงสร้าง MoE ของ DeepSeek ช่วยลดการคำนวณต่อโทเค็น แต่ การจัดเก็บและการโหลดพารามิเตอร์ทั้งหมด ยังคงต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมาก

การใช้งานแบบแม่นยำเต็มรูปแบบ

• VRAM รวม:หน่วยความจำ GPU มากกว่า 1.5 TB กระจายไปยังอุปกรณ์หลายตัว
• GPU ที่แนะนำ:16 × NVIDIA A100 80 GB หรือ 8 × NVIDIA H100 80 GB เชื่อมต่อกันผ่าน InfiniBand ความเร็วสูงสำหรับการประมวลผลแบบคู่ขนานของแบบจำลอง
• หน่วยความจำและระบบจัดเก็บข้อมูล:RAM DDR8/DDR4 ≥ 5 TB สำหรับบัฟเฟอร์การเปิดใช้งาน และ SSD/NVMe ความเร็วสูง ~1.5 TB สำหรับการจัดเก็บน้ำหนักและจุดตรวจสอบ

ตัวแปรที่ถูกวัดปริมาณและกลั่น

เพื่อสร้างประชาธิปไตยในการเข้าถึง ชุมชนจึงได้สร้างจุดตรวจที่เล็กลงและปรับให้เหมาะสมที่สุด:

• การวัดปริมาณ AWQ 4 บิต:ลดความต้องการ VRAM ลง ~75% ช่วยให้สามารถอนุมานได้ 6 × A100 80GB หรือแม้กระทั่ง 4 × เอ100 ในบางการกำหนดค่า
• แบบจำลองที่กลั่นจาก GGUF:ตัวแปรหนาแน่นที่พารามิเตอร์ 32 B, 14 B, 7 B และ 1.5 B อนุญาตให้ปรับใช้ GPU ตัวเดียว (เช่น RTX 4090 24 GB สำหรับ 14 B, RTX 3060 12 GB สำหรับ 7 B) ในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพการใช้เหตุผลของ R90 ไว้ได้ ~1%
• การปรับแต่ง LoRA/PEFT:วิธีการที่มีประสิทธิภาพของพารามิเตอร์สำหรับงานปลายทางที่หลีกเลี่ยงการฝึกอบรมซ้ำแบบจำลองเต็มรูปแบบและลดพื้นที่เก็บข้อมูลลง > 95%

ต้นทุนการอนุมานระดับโทเค็นสำหรับ DeepSeek R1 คืออะไร

ไม่ว่าจะทำงานบนคลาวด์หรือภายในองค์กร การทำความเข้าใจราคาต่อโทเค็นถือเป็นกุญแจสำคัญในการจัดทำงบประมาณ

ราคา API บนคลาวด์

• โทเค็นอินพุต: 0.45 เหรียญต่อ 1 ล้าน
• โทเค็นเอาท์พุต: 2.15 เหรียญต่อ 1 ล้าน

ดังนั้น การค้นหาข้อมูลอินพุต 1 รายการ + เอาต์พุต 000 รายการแบบสมดุลจะมีต้นทุนอยู่ที่ประมาณ 1 ในขณะที่การใช้งานหนัก (เช่น โทเค็น 000 รายการ/วัน) จะอยู่ที่ 0.0026/วัน หรือ $100/เดือน

ต้นทุนการคำนวณภายในสถานที่

การประมาณค่าใช้จ่าย CAPEX/OPEX:

• ฮาร์ดแวร์ CAPEX:คลัสเตอร์หลาย GPU (เช่น 8 × A100 80 GB) มีราคาอยู่ที่ประมาณ 200–000 ดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งรวมเซิร์ฟเวอร์ เครือข่าย และที่เก็บข้อมูล
• พลังงานและความเย็น:เมื่อใช้พลังงานประมาณ 1.5 เมกะวัตต์ต่อชั่วโมง/วัน ค่าไฟฟ้าและค่าใช้จ่ายส่วนกลางของศูนย์ข้อมูลจะเพิ่มขึ้น 100–200 ดอลลาร์ต่อวัน
• ค่าตัดจำหน่าย:ในวงจรชีวิต 3 ปี ต้นทุนโทเค็นอาจอยู่ที่ประมาณ 0.50–1.00 ดอลลาร์ต่อโทเค็น 1 ล้านโทเค็น ไม่รวมค่าเจ้าหน้าที่และค่าบำรุงรักษา

การวัดปริมาณและการกลั่นช่วยลดต้นทุนการใช้งานได้อย่างไร

เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพช่วยลดค่าใช้จ่ายทั้งด้านฮาร์ดแวร์และโทเค็นอย่างมาก

การวัดปริมาณ AWQ (4 บิต)

• การลดหน่วยความจำ:จาก ~1 543 GB เป็น ~436 GB VRAM สำหรับรุ่น 671 B ช่วยให้ใช้ GPU น้อยลงและลดการใช้พลังงานลง ~60%
• การแลกเปลี่ยนประสิทธิภาพ:ความแม่นยำของเกณฑ์มาตรฐานลดลงน้อยกว่า 2% ในงานคณิตศาสตร์ โค้ด และการใช้เหตุผล

แบบจำลองที่กลั่นจาก GGUF

• ขนาดโมเดล:พารามิเตอร์ 32 B, 14 B, 7 B และ 1.5 B
• ฮาร์ดแวร์พอดี:
• 32B → 4 × RTX 4090 (24GB VRAM)
• 14B → 1 × RTX 4090 (24GB VRAM)
• 7B → 1 × RTX 3060 (12GB VRAM)
• 1.5 B → 1 × RTX 3050 (VRAM 8 GB)
• การรักษาความแม่นยำ:ประสิทธิภาพประมาณ 90–95% ของรุ่นเต็ม ทำให้รุ่นเหล่านี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่คำนึงถึงต้นทุน

ต้นทุนและประสิทธิภาพของ DeepSeek R1 เปรียบเทียบกับรุ่นชั้นนำอื่นๆ ได้อย่างไร?

องค์กรต่างๆ มักจะชั่งน้ำหนักระหว่างโซลูชันโอเพนซอร์สกับตัวเลือกที่เป็นกรรมสิทธิ์

เปรียบเทียบราคา

มาตรฐานประสิทธิภาพ

• MMLU และ GSM8K:R1 ตรงกับ o1 ภายใน 1–2% ในเกณฑ์มาตรฐานทางคณิตศาสตร์และการใช้เหตุผล
• งานการเข้ารหัส:R1 เหนือกว่าโมเดลเปิดขนาดเล็กหลายรุ่นแต่ยังตามหลัง GPT‑4 ประมาณ 5%

การขอ ใบอนุญาตโอเพนซอร์ส การเปลี่ยนแปลง ROI เพิ่มเติม เนื่องจากผู้ใช้หลีกเลี่ยงค่าบริการต่อการโทรและสามารถควบคุมโครงสร้างพื้นฐานของตนได้อย่างเต็มที่

กรอบงานและกลยุทธ์การให้บริการใดบ้างที่ปรับให้การอนุมานมีประสิทธิภาพสูงสุด

การบรรลุขนาดที่มีประสิทธิผลด้านต้นทุนต้องมีมากกว่าแค่ฮาร์ดแวร์เพียงอย่างเดียว

เซิร์ฟเวอร์อนุมานปริมาณงานสูง

• วีแอลแอลเอ็ม:จัดชุดคำขอ ใช้แคชคีย์/ค่าซ้ำ เพิ่มโทเค็นเป็นสองเท่าต่อวินาทีต่อ GPU
• โอลามะ & llama.cpp:รันไทม์ C++ น้ำหนักเบาสำหรับโมเดล GGUF เชิงปริมาณบนอุปกรณ์ขอบ
• ใส่ใจอย่างรวดเร็ว ไลบรารี**: การเพิ่มประสิทธิภาพเคอร์เนลที่ลดเวลาแฝงลง ~30%

การปรับแต่งประสิทธิภาพพารามิเตอร์ (PEFT)

• อะแดปเตอร์ LoRA:เพิ่มการอัปเดตพารามิเตอร์น้อยกว่า 1% ลดการใช้ดิสก์จาก 1.5 TB เหลือน้อยกว่า 20 GB
• การปรับแต่ง BitFit และ Prefix:ลดการประมวลผลเพิ่มเติมโดยยังคงความแม่นยำเฉพาะโดเมนไว้

เริ่มต้นใช้งาน

CometAPI มอบอินเทอร์เฟซ REST แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI หลายร้อยโมเดลภายใต้จุดสิ้นสุดที่สอดคล้องกัน พร้อมด้วยการจัดการคีย์ API ในตัว โควตาการใช้งาน และแดชบอร์ดการเรียกเก็บเงิน แทนที่จะต้องจัดการ URL และข้อมูลรับรองของผู้ขายหลายราย

นักพัฒนาสามารถเข้าถึง Deepseek API ล่าสุดได้กำหนดเวลาการตีพิมพ์บทความ): API ของ DeepSeek R1 (ชื่อรุ่น: deepseek-r1-0528)ผ่าน โคเมทเอพีไอเริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ

---

การรัน DeepSeek R1 เกี่ยวข้องกับความสมดุลระหว่าง ความสามารถในการใช้เหตุผลที่ไม่มีใครเทียบได้ และ ความมุ่งมั่นด้านทรัพยากรที่สำคัญการปรับใช้ความแม่นยำเต็มรูปแบบต้องใช้ CAPEX ของฮาร์ดแวร์หลายแสนเหรียญสหรัฐและมีค่าใช้จ่ายในการอนุมานอยู่ที่ 0.45–2.15 เหรียญสหรัฐต่อหนึ่งล้านโทเค็น ในขณะที่ตัวแปรที่ปรับให้เหมาะสมจะลดจำนวน GPU และค่าธรรมเนียมในระดับโทเค็นได้มากถึง 75% สำหรับทีมงานในการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ การสร้างโค้ด และปัญญาประดิษฐ์ระดับองค์กร ความสามารถในการโฮสต์โมเดลการใช้เหตุผลโอเพ่นซอร์สระดับสูงสุดโดยไม่ต้องผูกมัดกับผู้จำหน่ายต่อการโทรหนึ่งครั้งนั้นสามารถพิสูจน์การลงทุนได้ ด้วยการทำความเข้าใจสถาปัตยกรรม โครงสร้างต้นทุน และกลยุทธ์การปรับให้เหมาะสมของ R1 ผู้ปฏิบัติงานสามารถปรับแต่งการปรับใช้เพื่อให้ได้มูลค่าสูงสุดและประสิทธิภาพการทำงาน