„Deepseek R1“ ir „Meta Lama“ modeliai turi skirtingas kainų struktūras dėl savo unikalios architektūros ir žetonų pajėgumų. Čia yra išsamus palyginimas:
„Deepseek R1“ kainodara
„Deepseek R1“ kainuoja atsižvelgiant į įvesties ir išvesties žetonus. Standartinė „Deepseek R1“ kainodara yra 0,55 USD už milijoną įvesties žetonų („Cache Miss“) ir 2,19 USD už milijoną išėjimo žetonų [1] [4]. Šis modelis naudingas talpyklos talpyklos mechanizmu, kuris pakartotinėms užklausoms gali sumažinti išlaidas iki 90%, o įvesties žetonai kainuoja 0,14 USD milijoną USD, kai talpykloje talpykloje [1]. „Deepseek R1“ efektyvumą padidina ekspertų (MOE) architektūros ir FP8 tikslumo mišinys, kuris sumažina skaičiavimo reikalavimus [3].
„Meta Lama“ modelių kainodara
„Meta Lama“ modeliai, nors ir nėra aiškiai įkainojami pateiktuose šaltiniuose, paprastai laikosi panašios paremtos kainų nustatymo struktūros. Tačiau konkrečios „Meta Lama“ kainų nustatymo detalės neminima, todėl tiesioginiai palyginimai yra sudėtingi. Paprastai didelių kalbų modelių, tokių kaip „Lama“, kaina yra pagrįsta įvesties ir išvesties žetonais, panašiais į „Deepseek R1“, tačiau tikslios išlaidos gali skirtis priklausomai nuo teikėjo ir konkretaus modelio varianto.
žetonų talpos ir kainų nustatymo poveikis
Modelio ženklo talpa daro įtaką kainoms keliais būdais:
- Įvesties žetonai: Didesnės įvesties talpos leidžia atlikti sudėtingesnes užklausas, tačiau padidinkite išlaidas, jei ne talpykloje. „Deepseek R1“ talpyklos kaupimo sistema tai sušvelnina, sumažindama pasikartojančių įvesties sąnaudas.
- Išėjimo žetonai: Modeliai, kurių išėjimo pajėgumai yra didesni, gali generuoti išsamesnius atsakymus, padidindami išvesties sąnaudas. „Deepseek R1“ imasi 2,19 USD už milijoną išėjimo žetonų, tai yra žymiai mažesnis nei kai kurie konkurentai, pavyzdžiui, Openai O1 modelis [8].
- Efektyvumas ir architektūra: „Deepseeek R1“ MOE architektūra ir FP8 tikslumas įgalina jį efektyviau apdoroti žetonus, sumažinant bendrąsias išlaidas, palyginti su modeliais, kurie vienu metu suaktyvina visus parametrus [3].
palyginimas su meta lama
Nors konkreti meta lamos modelių kainodara nėra išsami, „Deepseek R1“ paprastai yra ekonomiškesnė nei daugelis didelių kalbų modelių dėl savo efektyvios architektūros ir talpyklos sistemos. „Meta Lama“ modeliai, būdami „Meta“ AI pasiūlymų dalimi, gali turėti skirtingas kainų pakopas, atsižvelgiant į jų specifines galimybes ir naudojimo scenarijus. Tačiau „Deepseeek R1“ atvirojo kodo pobūdis ir mažesnės veiklos išlaidos tampa patrauklia galimybe kūrėjams ir įmonėms, ieškantiems prieinamų AI sprendimų [3] [5].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseek R1“ ženklo talpa ir kainų struktūra yra sukurta kaip ekonomiška, ypač turint talpyklos mechanizmą ir efektyvią architektūrą. Nors „Meta Llam“ modeliai greičiausiai turi savo kainų struktūras, „Deepseeek R1“ išsiskiria įperkamumą ir prieinamumą AI rinkoje.
Citatos:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/unveling-True-costs-rehind-deepseek-r1-gwri-pennar-l0yye
[3] https://www.hypotenuse.ai/blog/what-is-deepseeek-r1-and-why-is-it-ding-waves-in-ai
[4] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-on-on-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://artifialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://meetcody.ai/blog/deepseek-r1-open-oource-installation-features-ceruding/
[9] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseeek-r1-cost-cost-cost-citRing-Speed