Omogočanje različice za Deepseek-R1 bi lahko imelo več potencialnih posledic stroškov, tako neposredno kot posredno. Tu je podrobna razčlenitev:
1. stroški razvoja in vzdrževanja **
- Upravljanje različic režij: Izvajanje različic vključuje dodatne stroške razvoja in vzdrževanja. To vključuje ustvarjanje in upravljanje različnih različic modela, zagotavljanje združljivosti med različicami in vzdrževanje dokumentacije za vsako različico. Te naloge zahtevajo več sredstev in osebja, kar povečuje skupne stroške.- Testiranje in potrjevanje: Vsaka nova različica Deepseek-R1 bi potrebovala temeljito testiranje in potrjevanje, da bi zagotovila, da bo delovala po pričakovanjih in ne uvaja novih napak ali varnostnih ranljivosti. Ta postopek je zamuden in drag.
2. Stroški infrastrukture in strojne opreme **
- Zahteve za shranjevanje: Različica zahteva shranjevanje več različic modela, ki povečuje potrebe po shranjevanju. To bi lahko privedlo do višjih stroškov infrastrukture, še posebej, če so različice velike ali če se hkrati vzdržujejo številne različice.- Računalniški viri: Za testiranje in izvajanje različnih različic modela bi lahko za obdelavo povečane obremenitve potrebovali dodatne računske vire, kot so GPU -ji ali storitve v oblaku. To bi lahko znatno povečalo stroške strojne in oblačne storitve.
3. Cene in uporaba API **
-Strategija cen: Deepseek-R1 je znana po stroškovno učinkovitih cenah API-ja, pri čemer sta bila vhodni in proizvodni žetoni stanejo bistveno manj kot pri konkurentih, kot je OpenAI [1] [4]. Če pa različica uvaja zapletenost ali potrebuje več virov na različico, bo morda moral Deepseek prilagoditi svojo strategijo cen za pokritje teh stroškov. To bi lahko vplivalo na uporabnike, ki se zanašajo na cenovno dostopnost modela.- poraba žetona: Kot je navedeno, lahko žetoni za sklepanje Deepseek-R1 porabijo več virov, kot je bilo pričakovano, kar lahko vodi do višjih stroškov za uporabnike [3]. Različica bi lahko poslabšala to težavo, če imajo različne različice različne vzorce porabe žetona.
4. Varnost in upravljanje tveganj **
- Varnostna tveganja: Deepseek-R1 je bil identificiran s potencialnimi varnostnimi tveganji, vključno s puščanjem informacij in neučinkovitostjo [6]. Različica bi lahko uvedla nove varnostne izzive, če jih ne bomo pravilno upravljali, kar bi zahtevalo dodatne naložbe v varnostne ukrepe za ublažitev teh tveganj.- Skladnost in revizija: Vzdrževanje več različic modela lahko zaplete postopke skladnosti in revizije, zlasti v reguliranih panogah. Zagotavljanje, da vsaka različica ustreza standardom varnosti in zasebnosti, bi lahko dodala skupne stroške.
5. Vpliv skupnosti in odprtokod **
-Odprtokodna skupnost: Deepseek-R1 je na voljo na platformah, kot sta Hugging Face in GitHub, kar spodbuja sodelovanje v skupnosti [1]. Različica bi lahko zahtevala več angažiranosti skupnosti za upravljanje in vzdrževanje različnih različic, kar lahko vodi do večjih stroškov za podporo in dokumentacijo v skupnosti.- Razmnoževanje in prilagajanje: Če je skupnost vključena v reprodukcijo ali prilagajanje različic Deepseek-R1, bi to lahko privedlo do dodatnih stroškov, povezanih s podporo teh prizadevanj, in zagotavljanje, da se različice po meri uskladijo z uspešnimi in varnostnimi standardi prvotnega modela.
Če povzamemo, omogočanje različice za Deepseek-R1 vključuje vrsto možnih posledic stroškov, od stroškov razvoja in infrastrukture do stroškov varnosti in sodelovanja v skupnosti. Te stroške je treba skrbno upravljati, da ohranimo stroškovno učinkovitost in odprtokodno privlačnost.
Navedbe:
[1] https://iot-analytics.com/winners-losers-generative-ai-value-chain/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-Openais-o1
[3] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is---beaper-Wrong-activity-7288814972271280128-Vuyu
[4] https://www.rdworldonline.com/this-week-in-ai-research-a-0-55-m-token-model-Rivals-penais-60-flagship/
[5] https://api-docs.deepseek.com/news/news250120
[6] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risks-of-reepseek-r1/
[7] https://www.capacityMedia.com/article/2ecgy5ISRR4777K2yws1s/long-read/behind-the-deepseek
[8] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[9] https://www.linkedin.com/pulse/WHY-Deepseek-r1-going-viral-new-era-cost-effective-llms-horneman-i8lje