كيف تؤثر سعة الرمز المميز لـ Deepseek-R1 على أسعارها مقارنة بنماذج Meta Llama

Deepseek R1 تسعير

يتم تسعير Deepseek R1 بناءً على رموز المدخلات والمخرجات. يبلغ التسعير القياسي لـ Deepseek R1 0.55 دولار لكل مليون رموز إدخال (MISS CACHE) و 2.19 دولار لكل مليون رموز الإخراج [1] [4]. يستفيد هذا النموذج من آلية التخزين المؤقت التي يمكن أن تقلل التكاليف بنسبة تصل إلى 90 ٪ للاستعلامات المتكررة ، مع تكلفة الرموز المميزة للمدخلات 0.14 دولار لكل مليون عند التخزين المؤقت [1]. يتم تعزيز كفاءة Deepseek R1 من خلال مزيجها من بنية الخبراء (MOE) ودقة FP8 ، والتي تقلل من المتطلبات الحسابية [3].

Meta Llama Models تسعير

نماذج Meta Llama ، على الرغم من أنها لا تتسع بشكل صريح في المصادر المقدمة ، تتبع عمومًا هيكل تسعير مشابه قائم على الرمز المميز. ومع ذلك ، لم يتم ذكر تفاصيل التسعير المحددة لـ Meta Llama ، مما يجعل المقارنات المباشرة صعبة. عادةً ما يتم تسعير نماذج اللغة الكبيرة مثل Llama بناءً على رموز الإدخال والمخرجات ، على غرار Deepseek R1 ، ولكن يمكن أن تختلف التكاليف الدقيقة اعتمادًا على المزود ومتغير النموذج المحدد.

سعة الرمز المميز وتأثير التسعير

تؤثر القدرة الرمزية للنموذج على التسعير بعدة طرق:
- الرموز المميزة للمدخلات: تسمح قدرات الإدخال الأكبر باستعلامات أكثر تعقيدًا ولكنها تزيد من التكاليف إذا لم يتم تخزينها مؤقتًا. يخفف نظام التخزين المؤقت لـ Deepseek R1 هذا عن طريق تقليل التكاليف للمدخلات المتكررة.
- الرموز المميزة للإخراج: يمكن أن تولد النماذج ذات القدرات المرتفعة للإخراج استجابات أكثر تفصيلاً ، مما يزيد من تكاليف الإخراج. يتقاضى Deepseek R1 2.19 دولار لكل مليون رموز إخراج ، وهو أقل بكثير من بعض المنافسين مثل Openai's O1 Model [8].
- الكفاءة والهندسة المعمارية: تمكنها بنية MEO MOE في Deepseek R1 ودقة FP8 من معالجة الرموز بشكل أكثر كفاءة ، مما يقلل من التكاليف الإجمالية مقارنة بالنماذج التي تنشط جميع المعلمات في وقت واحد [3].

مقارنة مع Meta Llama

على الرغم من أن التسعير المحدد لنماذج Meta Llama غير مفصلة ، إلا أن Deepseek R1 أكثر فعالية من حيث التكلفة من العديد من نماذج اللغة الكبيرة نظرًا لبرنداتها المعمارية والتخزين المؤقت الفعالة. قد يكون لدى Meta Llama Models ، كونها جزءًا من عروض Meta AI ، مستويات أسعار مختلفة بناءً على قدراتها المحددة وسيناريوهات الاستخدام. ومع ذلك ، فإن الطبيعة المفتوحة للمصادر في Deepseek R1 وخفض التكاليف التشغيلية تجعلها خيارًا جذابًا للمطورين والشركات التي تسعى إلى حلول الذكاء الاصطناعى بأسعار معقولة [3] [5].

باختصار ، تم تصميم قدرة الرمز المميز لـ Deepseek R1 وهيكل التسعير لتكون فعالة من حيث التكلفة ، خاصة مع آلية التخزين المؤقت والهندسة المعمارية الفعالة. على الرغم من أن نماذج Meta Llama لها هياكل التسعير الخاصة بها ، إلا أن Deepseek R1 تبرز على القدرة على تحمل التكاليف وإمكانية الوصول إليها في سوق الذكاء الاصطناعي.

الاستشهادات:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/unveiling-true-costs-behind-deepseek-r1-gwri-pennar-l0yye
[3] https://www.hypotenuse.ai/blog/what-is-deepseek-r1-and-hy-is-it-making-waves-in-ai
[4] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pring
[5] https://fireworks.ai/blog/deepeek-r1-deepdive
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepeek-r1
[8]
[9] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pricing-peded