هل هناك أي تكاليف خفية مرتبطة باستخدام Deepseek-R1 على AWS أو Azure

تكاليف خفية على AWS

1. تكاليف البنية التحتية: في حين أن Deepseek-R1 نفسها لا تتحمل رسوم استخدام النماذج المباشرة ، فإن المستخدمين يدفعون مقابل موارد الحوسبة المستهلكة. تتقاضى AWS ما يصل إلى 124 دولارًا في الساعة لخادم سحابة محسّن AI ، والذي يمكن أن يصل إلى ما يقرب من 90،000 دولار شهريًا للاستخدام المستمر [1] [2]. هذه التكلفة أعلى بكثير من الوصول إلى النماذج عبر واجهات برمجة التطبيقات ، مثل Meta's Llama 3.1 ، والتي تكلف 3 دولار لكل مليون رموز [1].

2. تكاليف التخزين: بالنسبة للطرز التي تم نشرها باستخدام استيراد نموذج Amazon Bedrock المخصص ، هناك تكلفة تخزين شهرية لكل وحدة طراز مخصصة. على سبيل المثال ، إذا كان نموذج مثل Deepseek-R1-Distill-Llama-8B يتطلب اثنين من CMUS ، فإن تكلفة التخزين الشهرية ستكون حوالي 3.90 دولار [6].

3. تكاليف الاستدلال: تختلف تكلفة تشغيل الاستدلال على النماذج المخصصة أيضًا بناءً على أنماط الاستخدام. على سبيل المثال ، إذا كان نموذج Deepseek-R1-Distill-Llama-8B نشطًا لمدة ساعة واحدة في اليوم ، فقد تكون تكلفة الاستدلال الشهرية المقدرة حوالي 282.60 دولار [6].

التكاليف الخفية على Azure

1. التسعير المتغير: لا يحتاج عملاء Microsoft Azure إلى خوادم مخصصة لـ Deepseek-R1 ، لكنهم ما زالوا يدفعون ثمن قوة الحوسبة الأساسية. هذا يؤدي إلى تسعير متغير اعتمادًا على مدى كفاءة تشغيل النموذج [1] [2]. اعتبارًا من أوائل عام 2025 ، تم الإبلاغ عن استخدام Deepseek-R1 على Azure إلى أن يكون حرًا ولكن خاضعًا لحدود الأسعار ، والتي قد تتغير [3].

2. عدم وجود وثائق تسعير واضحة: نظرًا لأن Deepseek-R1 لم يتم دمجها بالكامل بعد مع الآلات الحاسبات للتسعير في Azure ، يجب على المستخدمين الاتصال بفريق المبيعات أو الدعم للحصول على معلومات التسعير التفصيلية [3]. هذا الافتقار إلى الشفافية يمكن أن يجعل تخطيط الميزانية أمرًا صعبًا.

3. الاعتبارات الالتزام والأمان: على الرغم من عدم التكلفة المباشرة ، فإن نشر نماذج الذكاء الاصطناعى مثل Deepseek-R1 على المنصات السحابية يتطلب دراسة متأنية للامتثال والأمان. على سبيل المثال ، يمكن أن يؤدي استخدام الخدمات السحابية في المناطق ذات قوانين خصوصية البيانات المختلفة إلى إضافة التعقيد والتكاليف المحتملة المتعلقة بضمان الامتثال [5].

التكاليف الخفية العامة

1. قد يكون توجيه أعباء العمل من خلال الخوادم الصينية وضع بيانات حساسة للوائح المحلية ، مما قد يتطلب تدابير امتثال إضافية [1] [2].

2. تكاليف التدريب والنشر: في حين أن تكاليف التدريب التي تم الإبلاغ عنها في Deepseek لنموذج R1 منخفضة نسبيًا ، فإن النفقات الفعلية على الأرجح تشمل استثمارات كبيرة في البنية التحتية ، واكتساب البيانات ، والموظفين ، والتي لم يتم الكشف عنها بالكامل [8]. يمكن أن يؤثر ذلك على التكاليف التشغيلية طويلة الأجل وتقييمات الكفاءة.

باختصار ، في حين أن Deepseek-R1 يوفر كفاءة التكلفة في المعالجة ، فإن التكلفة الإجمالية لاستخدامها على AWS أو Azure تشمل رسوم تأجير البنية التحتية ، وتكاليف التخزين المحتملة ، والتسعير المتغير على أساس كفاءة الاستخدام. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تضيف اعتبارات الامتثال والأمان التعقيد والنفقات المحتملة.

الاستشهادات:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-gooths-make-deepseek-ra1-ai-available-on-their-platforms.aspx
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-tothers-make-deepseek-ra-ai-model-available-on-their-platforms.aspx؟admgarea=news
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2152620/price-for-usage-of-deepeek-r1
[4] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pricing-peded
[5]
[6] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-of-deepseek-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import
[7] https://www.byteplus.com/en/topic/408956
[8] https://www.n-ix.com/deepseek-explied/