DeepSeek R1 đã nhanh chóng nổi lên như một trong những mô hình lý luận nguồn mở có năng lực nhất, tự hào với các chuẩn mực ấn tượng về toán học, mã hóa và hướng dẫn phức tạp sau đó. Tuy nhiên, để khai thác hết tiềm năng của nó đòi hỏi phải hiểu rõ về các nguồn lực tính toán và chi phí liên quan. Bài viết này đi sâu vào "cần chạy DeepSeek R1 bao nhiêu", khám phá kiến trúc, yêu cầu phần cứng, chi phí suy luận và các chiến lược thực tế để tối ưu hóa việc triển khai.
DeepSeek R1 là gì và tại sao nó lại độc đáo?
DeepSeek R1 là một mô hình lý luận mã nguồn mở hàng đầu được phát triển bởi DeepSeek, một công ty khởi nghiệp AI của Trung Quốc được thành lập vào năm 2023. Không giống như nhiều mô hình ngôn ngữ lớn chủ yếu dựa vào quá trình đào tạo trước có giám sát, R1 được xây dựng bằng cách sử dụng phương pháp học tăng cường hai giai đoạn, cho phép tự cải thiện thông qua việc khám phá tự chủ. Nó đạt hiệu suất ngang bằng với các sản phẩm độc quyền hàng đầu như mô hình o1 của OpenAI, đặc biệt là trong các tác vụ liên quan đến toán học, tạo mã và suy luận phức tạp.
Các tham số mô hình và thiết kế hỗn hợp của các chuyên gia
- Tổng số tham số: 671 tỷ, khiến nó trở thành một trong những mô hình Hỗn hợp chuyên gia (MoE) nguồn mở lớn nhất.
- Tham số hoạt động cho mỗi suy luận: Khoảng 37 tỷ, nhờ vào kiến trúc MoE, kiến trúc này chỉ kích hoạt có chọn lọc các mạng con “chuyên gia” có liên quan trên mỗi mã thông báo.
- cửa sổ ngữ cảnh: Lên đến 163 840 mã thông báo, cho phép xử lý các tài liệu cực dài chỉ trong một lần xử lý.
Chế độ đào tạo và cấp phép
Chuỗi đào tạo của DeepSeek R1 tích hợp:
- Đào tạo trước có giám sát khởi động lạnh trên các tập dữ liệu được tuyển chọn để thúc đẩy khả năng nói lưu loát ngôn ngữ.
- Học tăng cường nhiều giai đoạn, trong đó mô hình tạo ra các chuỗi lý luận và tự đánh giá để tinh chỉnh khả năng của nó.
- A đầy đủ Được cấp phép bởi MIT, bản phát hành mã nguồn mở cho phép sử dụng và sửa đổi thương mại, giảm bớt rào cản trong việc áp dụng và thúc đẩy sự đóng góp của cộng đồng.
Những phát triển gần đây ảnh hưởng thế nào đến hiệu quả chi phí?
Cuộc điều tra của Ý và chi phí tuân thủ tiềm ẩn
Vào ngày 16 tháng XNUMX, cơ quan chống độc quyền của Ý đã mở một cuộc điều tra về DeepSeek vì cảnh báo người dùng không đầy đủ về ảo giác—đầu ra gây hiểu lầm hoặc sai—có khả năng dẫn đến tiền phạt hoặc các biện pháp minh bạch bắt buộc. Bất kỳ yêu cầu tuân thủ nào phát sinh (ví dụ: cảnh báo trong ứng dụng, luồng đồng ý của người dùng) có thể làm tăng thêm chi phí phát triển và tăng nhẹ chi phí theo yêu cầu.
Cải tiến và tăng hiệu suất của DeepSeek R1 ‑0528
Chỉ ba tuần trước, DeepSeek đã phát hành DeepSeek R1‑0528, một bản cập nhật gia tăng tập trung vào việc giảm ảo giác, gọi hàm JSON và cải tiến điểm chuẩn (). Những tối ưu hóa này mang lại độ chính xác cao hơn cho mỗi mã thông báo, nghĩa là ít lần thử lại hơn và lời nhắc ngắn hơn—chuyển trực tiếp thành thanh toán mã thông báo thấp hơn và sử dụng GPU cho mỗi tương tác thành công.
Tích hợp doanh nghiệp và chiết khấu theo khối lượng
Microsoft nhanh chóng tích hợp R1 vào hệ sinh thái Copilot và các triển khai Windows cục bộ, đàm phán lại quan hệ đối tác OpenAI để cho phép tính linh hoạt của mô hình trên các sản phẩm của mình (). Các cam kết về khối lượng như vậy thường mở khóa các mức chiết khấu theo từng bậc—các doanh nghiệp ký hợp đồng cho hàng triệu mã thông báo mỗi tháng có thể đảm bảo được mức giảm giá 10–30% so với giá niêm yết, qua đó giảm thêm chi phí trung bình.
DeepSeek R1 cần bao nhiêu phần cứng để suy luận?
Chạy mô hình tham số B 671 độ chính xác đầy đủ là không hề đơn giản. Cấu trúc MoE của DeepSeek làm giảm tính toán trên mỗi mã thông báo, nhưng lưu trữ và tải tất cả các tham số vẫn đòi hỏi nguồn lực đáng kể.
Triển khai chính xác hoàn toàn
- Tổng hợp VRAM: Hơn 1.5 TB bộ nhớ GPU trải rộng trên nhiều thiết bị.
- GPU được đề xuất: 16 × NVIDIA A100 80 GB hoặc 8 × NVIDIA H100 80 GB, được kết nối với nhau thông qua InfiniBand tốc độ cao để xử lý song song mô hình.
- Bộ nhớ hệ thống & lưu trữ: ≥ 8 TB RAM DDR4/DDR5 cho bộ đệm kích hoạt và ~1.5 TB SSD/NVMe tốc độ cao để lưu trữ trọng lượng và kiểm tra điểm.
Các biến thể được lượng tử hóa và chưng cất
Để dân chủ hóa quyền truy cập, cộng đồng đã tạo ra các điểm kiểm tra nhỏ hơn và được tối ưu hóa:
- Lượng tử hóa AWQ 4 bit: Giảm yêu cầu VRAM xuống khoảng 75%, cho phép suy luận về 6×A100 80GB hoặc thậm chí 4×A100 trong một số cấu hình.
- Các mô hình chưng cất GGUF: Các biến thể dày đặc ở các tham số 32 B, 14 B, 7 B và 1.5 B cho phép triển khai GPU đơn (ví dụ: RTX 4090 24 GB cho 14 B, RTX 3060 12 GB cho 7 B) trong khi vẫn duy trì ~90% hiệu suất suy luận của R1.
- Tinh chỉnh LoRA/PEFT: Các phương pháp hiệu quả về tham số cho các tác vụ hạ nguồn giúp tránh đào tạo lại toàn bộ mô hình và giảm dung lượng lưu trữ > 95%.
Chi phí suy luận cấp mã thông báo cho DeepSeek R1 là bao nhiêu?
Cho dù chạy trên đám mây hay tại cơ sở, việc hiểu giá theo từng mã thông báo là chìa khóa để lập ngân sách.
Giá API đám mây
- Mã thông báo đầu vào: 0.45 đô la cho 1 triệu
- Mã thông báo đầu ra: 2.15 đô la cho 1 triệu.
Do đó, truy vấn cân bằng 1 đầu vào + 000 đầu ra có giá khoảng 1 đô la, trong khi mức sử dụng lớn (ví dụ: 000 mã thông báo/ngày) có giá 0.0026 đô la/ngày hoặc 100 đô la/tháng.
Chi phí tính toán tại chỗ
Ước tính CAPEX/OPEX:
- Phần cứng CAPEX: Một cụm nhiều GPU (ví dụ: 8 × A100 80 GB) có giá khoảng 200–000 đô la, bao gồm máy chủ, mạng và lưu trữ.
- Năng lượng và làm mát: Ở mức ~1.5 MW-giờ/ngày, chi phí điện và chi phí trung tâm dữ liệu tăng thêm 100–200 đô la/ngày.
- Khấu hao:Trong vòng đời 3 năm, chi phí mã thông báo có thể là khoảng 0.50–1.00 đô la cho 1 triệu mã thông báo, không bao gồm chi phí nhân sự và bảo trì.
Lượng tử hóa và chưng cất có thể giảm chi phí triển khai như thế nào?
Các kỹ thuật tối ưu hóa giúp giảm đáng kể chi phí phần cứng và mã thông báo.
Lượng tử hóa AWQ (4 bit)
- Giảm bộ nhớ: Từ ~1 543 GB đến ~436 GB VRAM cho mẫu 671 B, cho phép sử dụng ít GPU hơn và giảm mức sử dụng năng lượng khoảng 60%.
- Đánh đổi hiệu suất: Giảm < 2% độ chính xác chuẩn trong các tác vụ toán học, mã hóa và lý luận.
Các mô hình chưng cất GGUF
- Kích thước mô hình: Các tham số 32 B, 14 B, 7 B và 1.5 B.
- Phù hợp phần cứng:
- 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).
- Duy trì độ chính xác: ~90–95% hiệu suất của toàn bộ mô hình, khiến các biến thể này trở nên lý tưởng cho các nhiệm vụ nhạy cảm về chi phí.
Chi phí và hiệu suất của DeepSeek R1 so với các mẫu máy hàng đầu khác như thế nào?
Các tổ chức thường cân nhắc các giải pháp nguồn mở so với các lựa chọn độc quyền.
So sánh chi phí
| Mẫu | Đầu vào ($/1 triệu tok) | Đầu ra ($/1 triệu tok) | Chú ý |
|---|---|---|---|
| Tìm kiếm sâu R1 | 0.45 | 2.15 | Tùy chọn nguồn mở, tại chỗ |
| OpenAI o1 | 0.40 | 1.20 | Dịch vụ độc quyền, được quản lý |
| Bài thơ Sonnet 4 của Claude | 2.4 | 12.00 | Được SLA hỗ trợ, tập trung vào doanh nghiệp |
| Song Tử 2.5 Pro | 1.00 | 8.00 | Hiệu suất cao nhất, chi phí cao nhất |
Điểm chuẩn hiệu suất
- MMLU và GSM8K: R1 khớp với o1 trong khoảng 1–2% về chuẩn mực toán học và lý luận.
- Nhiệm vụ mã hóa: R1 hoạt động tốt hơn nhiều mô hình mở nhỏ hơn nhưng kém GPT‑4 khoảng 5%.
giấy phép nguồn mở thay đổi ROI nhiều hơn nữa vì người dùng tránh được phí cho mỗi cuộc gọi và có toàn quyền kiểm soát cơ sở hạ tầng của họ.
Khung phục vụ và chiến lược nào tối ưu hóa thông lượng suy luận?
Để đạt được quy mô tiết kiệm chi phí không chỉ cần đến phần cứng.
Máy chủ suy luận thông lượng cao
- vLLM: Xử lý hàng loạt yêu cầu, tái sử dụng bộ đệm khóa/giá trị, tăng gấp đôi số lượng mã thông báo/giây trên mỗi GPU.
- Ollama & llama.cpp: Thời gian chạy C++ nhẹ cho các mô hình GGUF lượng tử trên các thiết bị biên.
- Chú ý nhanh thư viện**: Tối ưu hóa hạt nhân giúp giảm độ trễ khoảng 30%.
Điều chỉnh hiệu quả tham số (PEFT)
- Bộ điều hợp LoRA: Thêm < 1% các bản cập nhật tham số, giảm dung lượng đĩa sử dụng từ 1.5 TB xuống < 20 GB.
- BitFit & Điều chỉnh tiền tố: Các lần cắt tiếp theo vẫn tính toán được độ chính xác theo từng miền cụ thể.
Bắt đầu
CometAPI cung cấp giao diện REST thống nhất tổng hợp hàng trăm mô hình AI—dưới một điểm cuối nhất quán, với quản lý khóa API tích hợp, hạn ngạch sử dụng và bảng điều khiển thanh toán. Thay vì phải xử lý nhiều URL và thông tin xác thực của nhà cung cấp.
Các nhà phát triển có thể truy cập API deepseek mới nhất(Hạn chót đăng bài viết): API DeepSeek R1 (tên mẫu: deepseek-r1-0528)bởi vì Sao chổiAPI. Để bắt đầu, hãy khám phá khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.
Chạy DeepSeek R1 liên quan đến sự cân bằng giữa khả năng lý luận vô song và cam kết nguồn lực đáng kể. Việc triển khai độ chính xác hoàn toàn đòi hỏi hàng trăm nghìn CAPEX phần cứng và tạo ra chi phí suy luận là 0.45–2.15 đô la cho mỗi triệu mã thông báo, trong khi các biến thể được tối ưu hóa cắt giảm cả số lượng GPU và phí cấp mã thông báo lên tới 75%. Đối với các nhóm trong lĩnh vực điện toán khoa học, tạo mã và AI doanh nghiệp, khả năng lưu trữ một mô hình lý luận mã nguồn mở hàng đầu—mà không bị khóa nhà cung cấp theo từng cuộc gọi—có thể biện minh cho khoản đầu tư. Bằng cách hiểu kiến trúc, cấu trúc chi phí và chiến lược tối ưu hóa của R1, các chuyên gia có thể điều chỉnh các lần triển khai để đạt được giá trị tối đa và hiệu quả hoạt động.