糖心VLOG产精国品免费入:糖心vlog会员兑换码免费领取-DeepSeek首次披露：理论成本利润率545%
DeepSeek 开源周收官，DeepSeek 以最后一弹，再次在 AI 江湖激起了层层涟漪。
3 月 1 日，DeepSeek 在知乎上发表题为《DeepSeek-V3/R1 推理系统概览》的文章，全面揭晓 V3/R1 推理系统背后的关键秘密。
最为引人注目的是，文章首次披露了 DeepSeek 的理论成本和利润率等关键信息。据介绍，假定 GPU 租赁成本为 2 美元 / 小时，总成本为 87072 美元 / 天；如果所有 tokens 全部按照 DeepSeek R1 的定价计算，理论上一天的总收入为 562027 美元 / 天，成本利润率为 545%。
最大程度优化推理系统，理论成本利润率高达 545%
据文章介绍，DeepSeek-V3/R1 推理系统的优化目标是更大的吞吐、更低的延迟。为了实现这两个目标，DeepSeek 使用了大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）的方法，并通过一系列技术策略，最大程度地优化了大模型推理系统，实现了惊人的性能和效率。
具体而言，在更大的吞吐的方面，大规模跨节点专家并行能够使得 batch size（批尺寸）大大增加，从而提高 GPU 矩阵乘法的效率，提高吞吐。
batch size 在深度学习中是一个非常重要的超参数，指模型在训练过程中每次使用的数据量大小。它决定了每次模型更新时使用的训练样本数量，调整 batch size 可以影响模型的训练速度、内存消耗以及模型权重的更新方式。
在更低的延迟方面，大规模跨节点专家并行使得专家分散在不同的 GPU 上，每个 GPU 只需要计算很少的专家（因此更少的访存需求），从而降低延迟。
但是，由于大规模跨节点专家并行会大幅增加系统的复杂性，带来了跨节点通信、多节点数据并行、负载均衡等挑战，因此 DeepSeek 在文章中也重点论述了使用大规模跨节点专家并行增大 batch size 的同时，如何隐藏传输的耗时，如何进行负载均衡。
具体来看，DeepSeek 团队主要通过规模化跨节点专家并行、双批次重叠策略、最优负载均衡等方式，最大化资源利用率，保证高性能和稳定性。
值得注意的是，文章还披露了 DeepSeek 的理论成本和利润率等关键信息。据介绍，DeepSeek V3 和 R1 的所有服务均使用英伟达的 H800 GPU，由于白天的服务负荷高，晚上的服务负荷低，DeepSeek 实现了一套机制，在白天负荷高的时候，用所有节点部署推理服务。晚上负荷低的时候，减少推理节点，以用来做研究和训练。
通过时间上的成本控制，DeepSeek 表示 DeepSeek V3 和 R1 推理服务占用节点总和，峰值占用为 278 个节点，平均占用 226.75 个节点（每个节点为 8 个 H800 GPU）。假定 GPU 租赁成本为 2 美元 / 小时，总成本为 87072 美元 / 天；如果所有 tokens 全部按照 DeepSeek R1 的定价计算，理论上一天的总收入为 562027 美元 / 天，成本利润率为 545%。
不过，DeepSeek 也强调，实际上的收入或许并没有那么多，因为 V3 的定价相较于 R1 要更低，另外夜间还会有折扣。记者注意到，2 月 26 日，DeepSeek 在其 API 开放平台发布错峰优惠活动通知。根据通知，北京时间每日 00:30-08:30 为错峰时段，API 调用价格大幅下调，其中 DeepSeek-V3 降至原价的 50%，DeepSeek-R1 降至 25%。DeepSeek 鼓励用户在该时段调用，享受更经济更流畅的服务体验。
根据模型价格细节，在标准时段（北京时间 08:30-00:30），V3 和 R1 的百万 tokens 输入（缓存命中）价格分别为 0.5 元和 1 元，百万 tokens 输出分别为 8 元和 16 元，R1 均为 V3 的两倍。而在优惠时段（北京时间 00:30-08:30），V3 和 R1 的百万 tokens 输入（缓存命中）则均降为 0.25 元，百万 tokens 输出均降为 4 元。
开源周告一段落，更多惊喜或许还在路上
随着最后一枚 " 重磅炸弹 " 的发布，DeepSeek 的开源周活动正式告一段落。
在过去的一周里，DeepSeek 每天开源一个代码库，堪称公开了一个 " 技术全家桶 "。业内人士分析，这一系列的技术组件看似独立，实则共同构建成了一套精密协同的系统，让 DeepSeek 在有限算力之下最大程度地 " 榨干 " 了 GPU，实现了训练推理效率的大幅提升。
记者注意到，在 DeepSeek 今天发布 " 最后一弹 " 的帖子下，不少国外网友表达了赞叹。例如，一名网友表示，到第七天，DeepSeek 或许还会发布 AGI（通用人工智能，人工智能的最高目标）；另外一名网友表示，" 这就是为了正确的理由做正确的事情，你们绝对是传奇，鞠躬致敬 "；还有网友猜测，DeepSeek 愿意公布这些信息，说明他们实际上已经达到了领先的水平，实际的技术能力可能更高。
不仅如此，还有网友将 DeepSeek 与 OpenAI 进行对比，表示：" ‘成本利润率 545% ’，等一下，所以你是说我被 OpenAI 抢劫了？"
与 DeepSeek 的开源、免费相比，OpenAI 的模型收费一直十分昂贵。就在 2 月 28 日，OpenAI 正式发布最新模型 GPT-4.5 研究预览版，这是一款号称 " 情商最高 " 的通用大语言模型。然而，其高达每 100 万 tokens 输入 75 美元的 API 调用价格，相比 GPT-4o 的 2.5 美元暴涨了 30 倍，相比 DeepSeek 的正常价格，GPT-4.5 输入价格更是达到了惊人的 280 倍。
事实上，GPT-4.5 发布后，许多网友已在评论区吐槽定价太贵。而 OpenAI 的 CEO 山姆 · 奥特曼也承认，GPT-4.5 是一个 " 庞大且昂贵的模型 "。" 我们原本非常希望同时向 Plus 和 Pro 用户推出它，但随着我们的规模发展壮大，我们已经耗尽了 GPU 资源。我们将在下周增加数万块 GPU，然后将其推出给 Plus 层级的用户。" 奥特曼在其个人社交平台上表示。
作为大模型领域的 " 鲶鱼 "，DeepSeek 如同一名初出茅庐、聪明而锐气的年轻人，持续地给行业的老玩家及巨头们带来压力。最近，据外媒透露，DeepSeek 正在加速研发 DeepSeek-R2 推理模型，这一模型原计划今年 5 月发布，但或许会提前，新模型有望可以生成更好的代码，并且使用英语之外的语言进行推理。
从 V3 到 R1，再到即将面世的 R2，外界对 DeepSeek 充满了期待，DeepSeek 也以持续的技术突破惊艳世界。开源周虽然暂时结束了，但更多的惊喜，或许还在路上。
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