DeepSeek-R1-0528 推理模型完整指南:領先開源推理模型的運行平臺與選擇建議

??每周跟蹤AI熱點新聞動向和震撼發展 想要探索生成式人工智能的前沿進展嗎?訂閱我們的簡報,深入解析最新的技術突破、實際應用案例和未來的趨勢。與全球數同行一同,從行業內部的深度分析和實用指南中受益。不要錯過這個機會,成為AI領域的領跑者。點擊訂閱,與未來同行! 訂閱:https://rengongzhineng.io/

11 日)。

云端與 API 提供商
DeepSeek 官方 API
成本最低的選擇

  • 價格:輸入 $0.55/百萬 tokens,輸出 $2.19/百萬 tokens
  • 特性:支持 64K 上下文長度,原生推理能力
  • 適用場景:成本敏感型、高調用量應用
  • 備注:每日 16:30–00:30 UTC 提供非高峰時段折扣

Amazon Bedrock(AWS)
企業級托管方案

  • 部署方式:完全托管的無服務器服務
  • 區域:美國東部(弗吉尼亞北部、俄亥俄州)、美國西部(俄勒岡州)
  • 特性:企業安全、與 Amazon Bedrock Guardrails 集成
  • 適用場景:企業部署、受監管行業
  • 備注:AWS 是首家提供 DeepSeek-R1 全托管服務的云平臺

Together AI
性能優化方案

  • DeepSeek-R1 標準版:輸入 $3.00/百萬 tokens,輸出 $7.00/百萬 tokens
  • DeepSeek-R1 高吞吐版:輸入 $0.55/百萬 tokens,輸出 $2.19/百萬 tokens
  • 特性:無服務器端點、專用推理集群
  • 適用場景:需要穩定性能的生產級應用

Novita AI
具競爭力的云端選擇

  • 價格:輸入 $0.70/百萬 tokens,輸出 $2.50/百萬 tokens
  • 特性:兼容 OpenAI API,多語言 SDK 支持
  • GPU 租賃:可按小時租用 A100/H100/H200 實例
  • 適用場景:需要靈活部署選項的開發者

Fireworks AI
高性能優先方案

  • 價格:高端定價(需聯系獲取)
  • 特性:快速推理、企業級支持
  • 適用場景:對速度要求極高的應用

其他值得關注的供應商
Nebius AI Studio(有競爭力的 API 定價)、Parasail、Microsoft Azure(部分消息稱為預覽價格)、Hyperbolic(FP8 量化高性能)、DeepInfra(API 接入可用)

GPU 租賃與基礎設施供應商
Novita AI GPU 實例

  • 硬件:A100、H100、H200
  • 價格:按小時租賃(需聯系獲取)
  • 特性:提供分步安裝指南、彈性擴展

Amazon SageMaker

  • 要求:至少使用 ml.p5e.48xlarge 實例
  • 特性:支持自定義模型導入、企業集成
  • 適用場景:AWS 原生部署且需自定義的用戶

本地與開源部署
Hugging Face Hub

  • 獲取方式:免費下載模型權重
  • 授權協議:MIT 許可證(允許商業使用)
  • 格式:Safetensors,開箱即用
  • 工具:Transformers 庫、pipeline 支持

本地部署方案
Ollama(流行的本地 LLM 框架)、vLLM(高性能推理服務器)、Unsloth(低資源優化)、Open Web UI(友好界面)

硬件要求

  • 完整模型:671B 參數,37B 活躍,需要較大 GPU 內存
  • 精簡版(Qwen3-8B):可在消費級硬件運行
  • 推薦 GPU:RTX 4090 或 RTX 3090(24GB 顯存)
  • 量化版本最低需 20GB 內存

價格對比表(單位:美元/百萬 tokens)

  • DeepSeek 官方:輸入 0.55 / 輸出 2.19 —— 最低成本,非高峰折扣,高調用量低成本場景
  • Together AI(高吞吐版):輸入 0.55 / 輸出 2.19 —— 成本與性能平衡
  • Novita AI:輸入 0.70 / 輸出 2.50 —— 可選 GPU 租賃,部署靈活
  • Together AI(標準):輸入 3.00 / 輸出 7.00 —— 高速應用
  • Amazon Bedrock:價格需聯系 —— 企業功能、合規場景
  • Hugging Face:免費 —— 本地部署

性能與成本權衡

  • DeepSeek 官方:價格最低,但延遲可能較高
  • 高端供應商:成本為 2–4 倍,但響應時間低于 5 秒
  • 本地部署:無 token 成本,但需硬件投資

區域可用性

  • 部分供應商區域有限
  • AWS Bedrock 目前僅在美國區域提供
  • 需查閱各供應商文檔獲取最新信息

DeepSeek-R1-0528 核心改進
增強推理能力

  • AIME 2025 準確率:87.5%(此前為 70%)
  • 平均推理長度:每題 2.3 萬 tokens(此前為 1.2 萬)
  • HMMT 2025:準確率提升至 79.4%

新增功能

  • 支持系統提示(system prompt)
  • 支持 JSON 輸出格式
  • 支持函數調用(function calling)
  • 降低幻覺率
  • 無需手動激活“思考模式”

精簡版模型
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B

  • 參數量 8B
  • 可在消費級硬件運行
  • 性能媲美更大模型
  • 適合資源受限環境

不同場景推薦

  • 初創與小型項目:首選 DeepSeek 官方 API(最低成本,性能足夠,享受非高峰折扣)
  • 生產環境:推薦 Together AI 或 Novita AI(性能保證,企業支持,可擴展性強)
  • 企業與受監管行業:推薦 Amazon Bedrock(企業安全、合規、AWS 集成)
  • 本地開發:推薦 Hugging Face + Ollama(免費、完全數據掌控、無限調用)

結論
DeepSeek-R1-0528 以極低成本提供了前所未有的先進 AI 推理能力。無論是初創團隊進行實驗,還是大型企業大規模部署,都能找到適合自身成本、性能、安全與規模需求的運行方案。最佳策略是先用官方 API 測試,再根據業務增長逐步遷移到企業級提供商。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/diannao/95324.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/diannao/95324.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/diannao/95324.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

【AI實戰】從零開始微調Qwen2-VL模型:打造制造業智能安全巡檢系統

【AI實戰】從零開始微調Qwen2-VL模型:打造制造業智能安全巡檢系統🎯 項目背景與目標🛠 環境準備硬件要求軟件環境搭建📊 數據準備:構建高質量訓練集第一步:提取規章制度知識第二步:創建標注數據…

5 重復匹配

在前幾章里,我們學習了如何使用各種元字符和特殊的字符集合去匹配單個字符。本章將學習如何匹配多個連續重復出現的字符或字符集合。5.1 有多少個匹配你現在已經學會了正則表達式的模式匹配中的基礎知識,但目前所有的例子都有一個非常嚴重的局限。請大家…

【瀏覽器兼容性處理】

瀏覽器兼容性處理是前端開發中重要的一環,指解決不同瀏覽器(或同一瀏覽器不同版本)對HTML、CSS、JavaScript解析執行存在差異,導致頁面顯示異常或功能失效的問題。以下是常見問題及系統的處理方案: 一、常見兼容性問題…

Android組件化實現方案深度分析

組件化是解決大型應用代碼臃腫、耦合嚴重、編譯緩慢、團隊協作困難等問題的關鍵架構手段,其核心在于 模塊化拆分、解耦、獨立開發和按需集成。 一、 組件化的核心目標與價值 解耦與高內聚: 將龐大單體應用拆分為功能獨立、職責單一的模塊(組件…

外賣:重構餐飲的線上服務密碼

外賣不是 “把堂食菜裝進盒子送出去”,而是 “用線上化服務重構餐飲與用戶連接” 的經營模式 —— 它的核心,是 “讓用戶在家也能吃到‘像在店里一樣好’的體驗”。一、外賣的底層邏輯用戶點外賣,本質是 “想在家獲得‘餐廳級體驗’”&#x…

C++——高性能組件

文章目錄一、什么是高性能組件1.1 C 中高性能組件的核心設計原則1.2 常見的 C 高性能組件 / 庫舉例1.3 實現高性能組件的關鍵工具二、定時器2.1 什么是用戶態定時器2.2 為什么要使用用戶態定時器2.3 高性能用戶態定時器的實現原理2.3.1 訓練營2.3.1.1 問題解析2.3.1.2 模擬問答…

【軟考中級網絡工程師】知識點之 UDP 協議:網絡通信中的高效輕騎兵

目錄一、UDP 協議簡介二、UDP 協議特點2.1 無連接性2.2 不可靠性2.3 面向數據報2.4 低開銷2.5 廣播支持三、UDP 協議工作原理3.1 UDP 報文格式3.2 UDP 數據傳輸過程四、UDP 協議應用場景4.1 實時音視頻傳輸4.2 在線游戲4.3 DNS 查詢4.4 其他應用場景五、UDP 與 TCP 對比5.1 可靠…

【Node.js從 0 到 1:入門實戰與項目驅動】2.1 安裝 Node.js 與 npm(Windows/macOS/Linux 系統的安裝步驟)

文章目錄 第 2 章:環境搭建 —— 準備你的開發工具 2.1 安裝 Node.js 與 npm(Windows/macOS/Linux 系統的安裝步驟) 一、通用安裝前檢查 二、Windows 系統安裝步驟 方法 1:通過官方安裝包(推薦) 方法 2:通過 nvm-windows 管理多版本(進階) 三、macOS 系統安裝步驟 方法…

C語言相關簡單數據結構:數據結構概念

目錄 1.需要的儲備知識 2.數據結構相關概念 2.1 什么是數據結構 什么是數據? 什么是結構? 概念: 總結: 2.2 為什么需要數據結構? 結論: C語?語法基礎到數據結構與算法,前?已經掌握并…

Docker 詳細介紹及使用方法

Docker 詳細介紹及使用方法 一、Docker 是什么? Docker 是一種開源的應用容器引擎,基于 Go 語言開發并遵從 Apache 2.0 協議開源。它允許開發者將應用程序及其依賴打包到一個輕量級、可移植的容器中,然后發布到任何流行的 Linux 機器上。Dock…

PHP request文件封裝

1.繼承FormRequest 其中id是路由傳參 name是對象中必填校驗<?phpnamespace App\Http\Requests\Admin\User;use Illuminate\Foundation\Http\FormRequest; use Illuminate\Validation\Rule;class user_info_uptRequest extends FormRequest {public function authorize():…

基于跨平臺的svg組件編寫一個svg編輯器

duxapp 提供了一套跨平臺的 SVG 編輯器組件&#xff0c;支持在多種環境中創建和編輯 SVG 圖形。該編輯器包含以下核心功能&#xff1a; 插入圖片繪制自由路徑添加文本創建基本形狀&#xff08;矩形、圓形、線條等&#xff09;對元素進行移動、縮放和旋轉操作 快速開始 import…

react+echarts實現圖表展示的兩種方法

前言&#xff1a;reactecharts實現圖表展示。1、直接用echarts的插件來實現1&#xff09;安裝npm install echarts2&#xff09;使用1、useEffect是react中集合onload/watch監聽等方法與一體的hook函數&#xff0c;他的第二個參數是空數組&#xff0c;則等同于onload&#xff0…

Apache 服務器基礎配置與虛擬主機部署

Apache 服務器基礎配置與虛擬主機部署 Apache 的核心定位與作用&#xff1a; Apache 的核心功能是處理 HTTP 請求并提供 Web 資源&#xff0c;是客戶端&#xff08;如瀏覽器&#xff09;與 Web 服務器之間的 “中間人”&#xff1a; 接收客戶端通過 HTTP/HTTPS 協議發送的請求…

線性代數 · 矩陣 | 最小多項式

注&#xff1a;本文為 “矩陣 | 最小多項式” 相關合輯。 略作重排&#xff0c;如有內容異常&#xff0c;請看原文。 最小多項式 橘子蜂蜜 于 2019-05-22 22:48:25 發布 根據哈密頓 - 凱萊&#xff08;Hamilton - Cayley&#xff09;定理&#xff0c;任給數域 PPP 上的一個 …

docter的使用、vscode(cursor)和docker的連接,詳細分析說明

目錄 一、基本命令 二、用案例來學習使用方法 &#x1f680; Pull Python 3.11 鏡像并創建命名容器 &#x1f4cb; 其他有用命令 在容器中安裝依賴 三、直接在鏡像中安裝依賴&#xff08;創建自己定制的鏡像&#xff09; 四、在 cursor 中選用容器作為編譯器 五、對于整…

如何使用AI大語言模型解決生活中的實際小事情?

我們總以為AI是遙不可及的未來科技&#xff0c;卻忽視了它早已成為生活中最實用的“隱形助手”。在信息爆炸的今天&#xff0c;我們每天被無數生活瑣事包圍&#xff1a;一封專業郵件反復修改措辭、孩子突如其來的數學難題、冰箱里僅剩的食材如何搭配、旅行行程的繁瑣規劃……這…

關于微信小程序的筆記

1.需要獲取demo素材圖片方法&#xff08;2,3&#xff09;2.使用逆向工具進行解包沒有安裝node的需要安裝一下安裝npm i -g wedecode0.8.0-beta.3獲取小程序文件存放路徑/Users/lin/Library/Containers/com.tencent.xinWeChat/Data/.wxapplet/packages/wx060ecb4f74eac0da根據具…

課堂筆記:吳恩達的AI課(AI FOR EVERYONE)-W2 AI項目工作流程

課堂筆記&#xff1a;吳恩達的AI課&#xff08;AI FOR EVERYONE&#xff09;-W2 AI項目工作流程 一、如何開始一個AI項目&#xff1f; 1、建設項目工作流程 2、選擇合適的AI項目 3、為這個項目收集數據和組織團隊二、AI項目的工作流程 &#xff08;1&#xff09;機器學習項目的…

逐際動力開源運控 tron1-rl-isaacgym 解讀與改進

文章目錄概覽基礎框架解讀線速度估計觀測結構仿真實驗點足式步態設計步態相位與接觸狀態建模步態接觸獎勵動作延遲我的改進Point-goal Locomotion觀測修改獎勵修改預訓練地形編碼器Sliced Wasserstein AutoEncoder模型訓練與結果參考材料概覽 這篇博客記錄了我參加逐際動力創學…