DeepSeek R1 已迅速崛起為最強大的開源推理模型之一，在數學、編碼和複雜指令執行方面均取得了令人矚目的成績。然而，要充分發揮其潛力，需要清楚地了解所涉及的運算資源和成本。本文將深入探討“運行 DeepSeek R1 需要多少成本”，探討其架構、硬體需求、推理成本以及優化部署的實用策略。
DeepSeek R1 是什麼？它為何獨特？
DeepSeek R1 是由中國 AI 新創公司 DeepSeek 於 2023 年開發的旗艦開源推理模型。與許多主要依賴監督預訓練的大型語言模型不同，R1 採用兩階段強化學習方法構建，從而能夠 透過自主探索實現自我提升. 它的性能與 OpenAI 的 o1 模型等領先的專有產品相當，特別是在涉及數學、代碼生成和復雜推理的任務中。
模型參數與專家混合設計
- 總參數：671 億，使其成為最大的開源混合專家 (MoE) 模型之一。
- 每個推理的有效參數：約 37 億，這得益於 MoE 架構，該架構可以選擇性地激活每個代幣僅相關的「專家」子網路。
- 上下文窗口：最多 163 個令牌，使其能夠一次處理超長文件。
培訓制度和許可
DeepSeek R1 的訓練流程整合了：
- 冷啟動監督預訓練 在精選資料集上引導語言流暢性。
- 多階段強化學習其中模型產生推理鏈並自我評估以完善其能力。
- 完全 麻省理工學院許可，允許商業使用和修改的開源版本，降低採用障礙並促進社區貢獻。
最近的發展如何影響成本效率？
義大利的調查和潛在的合規成本
16月XNUMX日，義大利反壟斷機構對DeepSeek展開調查，原因是該公司未就幻覺（誤導性或虛假輸出）向用戶發出足夠警告，這可能導致罰款或強制採取透明措施。任何由此產生的合規要求（例如應用程式內警告、使用者同意流程）都可能增加開發開銷，並略微增加每個請求的成本。
DeepSeek R1-0528 增強功能與效能提升
就在三週前，DeepSeek 發布了 DeepSeek R1-0528，這是一個增量更新，重點關注減少幻讀、JSON 函數呼叫以及基準測試改進 ()。這些優化提高了每個 token 的準確率，意味著更少的重試次數和更短的提示時間——這直接轉化為更低的 token 計費和每次成功互動的 GPU 利用率。
企業整合和批量折扣
微軟迅速將 R1 整合到其 Copilot 生態系統和本地 Windows 部署中，並重新協商了與 OpenAI 的合作夥伴關係，以在其產品中實現模型靈活性 ()。此類批量承諾通常可以解鎖分級折扣——每月簽約數百萬個代幣的企業可以獲得 10% 至 30% 的標價折扣，從而進一步降低平均成本。
DeepSeek R1 推理需要多少硬體？
要運行全精度 671 B 參數模型並非易事。 DeepSeek 的 MoE 結構減少了每個 token 的計算量，但 儲存和載入所有參數 仍然需要大量資源。
全精度部署
- 聚合 VRAM：超過 1.5 TB 的 GPU 記憶體分佈在多個裝置上。
- 推薦的 GPU：16 × NVIDIA A100 80 GB 或 8 × NVIDIA H100 80 GB，透過高速 InfiniBand 互連，實現模型並行。
- 系統記憶體和儲存：≥ 8 TB 的 DDR4/DDR5 RAM 用於啟動緩衝區，以及 ~1.5 TB 的高速 SSD/NVMe 用於權重儲存和檢查點。
量化和提煉的變體
為了實現訪問民主化，社區已經創造了更小、更優化的檢查點：
- 4 位 AWQ 量化：將 VRAM 需求降低約 75%，從而實現推理 6×A100 80 GB 甚至 4×A100 在某些配置中。
- GGUF 提煉模型：32 B、14 B、7 B 和 1.5 B 參數的密集變體允許單 GPU 部署（例如，4090 B 部署 24 GB 的 RTX 14，3060 B 部署 12 GB 的 RTX 7），同時保留 R90 推理性能的 ~1%。
- LoRA/PEFT微調：下游任務的參數高效方法，避免重新訓練整個模型，並將儲存量減少 95% 以上。
DeepSeek R1 的 token 級推理成本是多少？
無論是在雲端還是在本地運行，了解每個代幣的定價都是預算的關鍵。
雲端 API 定價
- 輸入令牌：每 0.45 萬 1 美元
- 輸出代幣：每 2.15 萬 1 美元。
因此，平衡的 1 000 輸入 + 1 000 輸出查詢成本約為 0.0026 美元，而重度使用（例如，每天 100 000 個令牌）則為每天 0.26 美元或每月 7.80 美元。
本地運算成本
估算資本支出/營運支出：
- 硬體資本支出：多 GPU 叢集（例如，8 × A100 80 GB）的成本約為 200 萬至 000 萬美元，包括伺服器、網路和儲存。
- 能源與冷凍：以每天約 1.5 兆瓦小時計算，電力和資料中心的開銷每天增加 100 至 200 美元。
- 攤銷：在 3 年的生命週期內，代幣成本約為每 0.50 萬個代幣 1.00 至 1 美元，不包括人員配備和維護費用。
量化和提煉如何降低部署成本？
優化技術大大降低了硬體和令牌的費用。
AWQ（4 位）量化
- 減少記憶體：1 B 型號的 VRAM 從約 543 GB 增加到約 436 GB，從而減少了 GPU 數量，並將能耗降低了約 671%。
- 效能權衡：數學、程式碼和推理任務的基準準確率下降不到 2%。
GGUF 提煉模型
- 模型尺寸：32 B、14 B、7 B 和 1.5 B 參數。
- 硬體適配:
- 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）。
- 精度保持：約佔全模型性能的 90–95%，使這些變體成為成本敏感型任務的理想選擇。
DeepSeek R1 的成本和性能與其他領先型號相比如何？
組織經常權衡開源解決方案和專有選項。
成本比較
| 型號 | 輸入 ($/1 M tok) | 產出（美元/1萬tok） | 筆記 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | 0.45 | 2.15 | 開源、本地選項 |
| OpenAI o1 | 0.40 | 1.20 | 專有託管服務 |
| 克勞德十四行詩 4 | 2.4 | 12.00 | SLA 支持，以企業為中心 |
| 雙子座2.5專業版 | 1.00 | 8.00 | 最高性能，最高成本 |
性能基準
- MMLU 和 GSM8K：R1 在數學和推理基準測試中與 o1 的匹配度在 1-2% 以內。
- 編碼任務：R1 的表現優於許多較小的開放模型，但落後於 GPT-4 約 5%。
開源許可證 由於用戶避免了每次通話的費用並獲得了對其基礎設施的完全控制權，因此投資回報率進一步轉變。
哪些服務框架和策略可以優化推理吞吐量？
實現具有成本效益的規模不僅涉及硬體。
高吞吐量推理伺服器
- 法學碩士：批次處理請求，重複使用鍵/值緩存，使每個 GPU 的令牌/秒數加倍。
- Ollama 和 llama.cpp：用於邊緣設備上量化 GGUF 模型的輕量級 C++ 運行時。
- 快速注意力 函式庫**：核心優化可將延遲減少約 30%。
參數高效微調（PEFT）
- LoRA適配器：新增 < 1% 的參數更新，將磁碟使用量從 1.5 TB 減少到 < 20 GB。
- BitFit 和 Prefix Tuning：進一步削減計算，同時保留特定領域的準確性。
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運行 DeepSeek R1 需要平衡 無與倫比的推理能力 重大資源投入。全精度部署需要數十萬美元的硬體資本支出，推理成本為每百萬個代幣 0.45 至 2.15 美元，而優化版本可將 GPU 數量和代幣級費用降低高達 75%。對於科學計算、程式碼產生和企業 AI 團隊而言，能夠託管頂級開源推理模型（無需每次調用都鎖定供應商）可以證明這項投資的合理性。透過了解 R1 的架構、成本結構和優化策略，從業者可以客製化部署，以實現價值最大化和營運效率。
