Deepseek R1 ja Meta Llama mudelitel on ainulaadsete arhitektuuride ja sümboolse võimekuse tõttu erinevad hinnakujundusstruktuurid. Siin on üksikasjalik võrdlus:
Deepseek R1 hinnakujundus
Deepseek R1 hind põhineb sisend- ja väljundmärkide põhjal. Deepseek R1 standardhinnad on 0,55 dollarit miljoni sisestusmärgi kohta (vahemälu Miss) ja 2,19 dollarit miljoni väljundmärkide kohta [1] [4]. See mudel saab kasu vahemällu salvestusmehhanismist, mis võib korduvate päringute korral kulusid kuni 90% vähendada, sisendmärgid maksavad vahemällu salvestamisel 0,14 dollarit miljoni kohta [1]. Deepseek R1 tõhusust suurendab ekspertide (MOE) arhitektuuri ja FP8 täpsuse segu, mis vähendavad arvutusnõudeid [3].
Meta laamamudelite hinnakujundus
Ehkki meta laamamudelid ei ole pakutavates allikates selgesõnaliselt hinnatud, järgivad üldiselt sarnast sümbolit põhinevat hinnastruktuuri. Meta laama konkreetseid hinnakujunduse üksikasju ei mainita aga otseseid võrdlusi keerukaks. Tavaliselt on suurte keelemudelite, näiteks laama, hinnaga sisend- ja väljundmärkide alusel, sarnaselt Deepseek R1 -ga, kuid täpsed kulud võivad erineda sõltuvalt pakkujast ja konkreetsest mudeli variandist.
Tokeni maht ja hinnakujundusmõju
Mudeli sümboolne maht mõjutab hinnakujundust mitmel viisil:
- Sisendmärgid: suuremad sisendvõimalused võimaldavad keerukamat päringut, kuid suurendab kulusid, kui neid pole vahemällu salvestatud. Deepseek R1 vahemälusüsteem leevendab seda, vähendades korduvate sisendite kulusid.
- Väljundmärgid: suurema väljundmahuga mudelid võivad genereerida üksikasjalikumaid vastuseid, suurendades väljundkulusid. Deepseek R1 võtab 2,19 dollarit miljoni väljundmärkide kohta, mis on oluliselt madalam kui mõnedel konkurentidel, näiteks OpenAi O1 mudel [8].
- Tõhusus ja arhitektuur: Deepseek R1 MOE arhitektuur ja FP8 täpsus võimaldavad tal märke tõhusamalt töödelda, vähendades üldkulusid võrreldes mudelitega, mis aktiveerivad kõik parameetrid samaaegselt [3].
Võrdlus metalaamaga
Ehkki metalaamade mudelite konkreetne hinnakujundus pole üksikasjalik, on Deepseek R1 oma tõhusa arhitektuuri ja vahemällu salvestamise süsteemi tõttu üldiselt kulutõhusam kui paljud suured keelemudelid. Meta laamamudelitel, mis on osa Meta AI pakkumistest, võivad olla erinevad hinnakujunduse astmed, mis põhinevad nende konkreetsetel võimalustel ja kasutamise stsenaariumidel. Deepseek R1 avatud lähtekoodiga olemus ja madalamad tegevuskulud muudavad selle atraktiivseks võimaluseks arendajatele ja ettevõtetele, kes otsivad taskukohaseid AI-lahendusi [3] [5].
Kokkuvõtlikult on Deepseek R1 sümboolne maht ja hinnakujundusstruktuur kavandatud kulutõhusaks, eriti vahemällu salvestusmehhanismi ja tõhusa arhitektuuri abil. Kuigi Meta laamamudelitel on tõenäoliselt oma hinnakujundusstruktuurid, paistab Deepseek R1 silma oma taskukohasuse ja juurdepääsetavuse poolest AI turul.
Tsitaadid:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
]
]
[4] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/Priin
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-diepdive
]
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
]
]