Deepseek R1 in Meta Llama modela imata različne strukture cen zaradi svojih edinstvenih arhitektur in žetonskih zmogljivosti. Tu je podrobna primerjava:
Deepseek R1 cene
Deepseek R1 je cena na podlagi vhodnih in izhodnih žetonov. Standardne cene za Deepseek R1 znašajo 0,55 USD na milijon vhodnih žetonov (predpomnilnik) in 2,19 USD na milijon izhodnih žetonov [1] [4]. Ta model ima koristi od mehanizma za predpomnjenje, ki lahko zmanjša stroške za do 90% za večkratne poizvedbe, pri čemer so vhodni žetoni ob predpomnjenju stali 0,14 USD na milijon [1]. Učinkovitost Deepseek R1 je izboljšana z mešanico arhitekture strokovnjakov (MOE) in natančnosti FP8, ki zmanjšujejo računske zahteve [3].
Meta llama modeli cene
Meta lama modeli, čeprav v določenih virih niso izrecne cene, na splošno sledijo podobni strukturi cen na podlagi žetona. Vendar posebne podrobnosti o cenah za meta lama niso omenjene, zaradi česar so neposredne primerjave zahtevne. Običajno so veliki jezikovni modeli, kot je LLAMA, cene na podlagi vhodnih in izhodnih žetonov, podobno kot Deepseek R1, vendar se natančni stroški lahko razlikujejo glede na ponudnika in posebno varianto modela.
Zmogljivost žetona in vpliv na cene
Zmogljivost žetona modela vpliva na cene na več načinov:
- Vhodni žetoni: večje vhodne zmogljivosti omogočajo bolj zapletene poizvedbe, vendar povečajo stroške, če niso predpomnjeni. Deepseek R1 -ov sistem za predpomnjenje to zmanjšuje z zmanjšanjem stroškov za ponavljajoče se vložke.
- Izhodni žetoni: Modeli z višjimi izhodnimi zmogljivostmi lahko ustvarijo podrobnejše odzive in povečajo izhodne stroške. Deepseek R1 zaračuna 2,19 dolarja na milijon proizvodnih žetonov, kar je bistveno nižje od nekaterih konkurentov, kot je OpenAI -jev model O1 [8].
- Učinkovitost in arhitektura: Deepseek R1 -jeva MOE arhitektura in natančnost FP8 omogočata učinkovitejše predelavo žetonov, kar zmanjšuje skupne stroške v primerjavi z modeli, ki hkrati aktivirajo vse parametre [3].
Primerjava z meta lamo
Medtem ko posebne cene za modele meta lama niso podrobne, je Deepseek R1 na splošno bolj stroškovno učinkovit kot mnogi veliki jezikovni modeli zaradi učinkovite arhitekture in predpomnjenja. Modeli Meta Llama, ki so del ponudbe AI Meta, bi lahko imeli različne cene na podlagi njihovih posebnih zmogljivosti in scenarijev uporabe. Vendar pa je odprtokodna narava in nižji operativni stroški Deepseek R1 privlačna možnost za razvijalce in podjetja, ki iščejo cenovno dostopne rešitve AI [3] [5].
Če povzamemo, so zmogljivosti in cenovne strukture Deepseek R1 zasnovani tako, da sta stroškovno učinkovita, zlasti s svojim mehanizmom predpomnjenja in učinkovito arhitekturo. Medtem ko imajo modeli Meta Llama verjetno svoje strukture cen, Deepseek R1 izstopa zaradi svoje cenovne dostopnosti in dostopnosti na trgu AI.
Navedbe:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/unuling-true-costs-behind-deepseek-r1-gwri-pennar-l0yye
[3] https://www.hypotenuse.ai/blog/what-is-deepseek-r1-and-hy-why-is-it-making-vabs-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-hagging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://artifialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://meetcody.ai/blog/deepseek-r1-open-source-installation-fertion-pring/
[9] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-ppeed-Speed