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DeepSeek R1 0528 以其 685B 參數的混合專家（MoE）架構提供尖端 AI 能力，在推理、程式碼撰寫和多語言任務方面表現卓越。
然而，其龐大的硬體需求使得本地部署極具挑戰性。對於較小規模的需求，DeepSeek R1 0528 Qwen 3 8B 提供了一個緊湊且高效的替代方案。
此外，像 Novita AI 這樣的雲端解決方案能消除基礎設施的障礙，提供可擴展且高成本效益的 DeepSeek 模型存取方式。
DeepSeek R1 0528 有幾種型號？
https://www.youtube.com/watch?v=TidP39n5GfU
DeepSeek R1 0528
模型大小：6850 億參數
開源：是
架構：混合專家（MoE）
語言支援：多語言，擅長英文和中文
支援模態：文字對文字
訓練方法：在最新更新中，透過在訓練後階段使用更多的計算資源和演算法最佳化，顯著提升了模型的推理深度和推論能力。
DeepSeek R1 0528 Qwen 3 8B
模型大小：81.9 億參數
開源：是
架構：Transformer
語言支援：多語言，擅長英文和中文
支援模態：文字對文字
訓練方法：從 DeepSeek-R1-0528 蒸餾出的思考鏈進行後訓練，產生了 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B。
DeepSeek R1 0528 基準測試
運行 DeepSeek R1 0528 需要多少成本？
以下是 DeepSeek R1 0528 和 DeepSeek R1 0528 Qwen 3 8B 的 ** 硬體需求**概覽，說明各自的配置和系統需求：
硬體需求
DeepSeek R1 0528 完整版
- 模型大小：約 1900GB
- 硬體配置：
- 24 張 NVIDIA H100 GPU（每張 80GB 記憶體）；8 張 H200 SXM 141GB
- 總 GPU 記憶體：1920GB
- 系統 RAM：
- 建議：≥512GB
- 最佳：1TB（用於 GPU 卸載、KV 快取、平行任務）
- 儲存空間：
- 高速 NVMe SSD
- 容量：≥500GB
- CPU：
- 多核心、高頻處理器（例如雙 Intel Xeon 或 AMD EPYC）
- 散熱與電源：
- 企業級散熱與電源系統
- 典型功耗：數千瓦
DeepSeek R1 0528 Qwen 3 8B
- **模型大小 **：18.72GB
- 硬體配置：
- 1 張 NVIDIA RTX 4090 GPU（24GB 記憶體）
雖然 DeepSeek R1 Qwen 3 8B 為本地或資源受限的部署提供了可行的選擇，但更大的 DeepSeek R1 配置 在所有基準測試中提供更卓越的效能，特別是在程式碼撰寫和推理等要求較高的任務上。
本地運行 DeepSeek R1 0528：高效卻充滿挑戰
1. 硬體與成本限制
- 高 GPU 需求：24 張 H100 GPU 價格昂貴，且需要大型資料中心。每張 H100 GPU 成本高達數萬美元。
- 大型系統 RAM：至少 512GB RAM，理想為 1TB，遠超一般消費級硬體水準。
- 儲存需求：大容量高速 NVMe SSD 為必需品，進一步增加成本。
2. 電力與散熱
- 功耗：系統需要數千瓦電力，超出一般家庭或辦公室環境的供電能力。
- 散熱：需要企業級散熱系統（如水冷）以防止過熱，在本地環境難以達成。
3. 實體空間
- 系統體積：裝載 24 張 GPU 的機架式伺服器需要大量實體空間，一般家庭或小型辦公室難以容納。
4. 專業知識與軟體
- 維護：管理如此強大的系統需要持續維護，若無專職 IT 團隊將極具挑戰。
- 系統設定：在 24 張 GPU 上設定分散式訓練或推論，需要叢集管理以及 PyTorch、NCCL 或 DeepSpeed 等軟體的專業知識。
https://www.youtube.com/watch?v=W8CObaM-gjA
存取 DeepSeek R1 0528 的替代方案：像 Novita AI 這樣的 API
- 雲端存取
Novita AI 利用強大的雲端基礎設施，無需昂貴的本地硬體。使用者只需透過網路連線，即可從任何裝置存取先進的 AI 功能。
- 易於使用
使用 Novita AI，無需複雜安裝或依賴管理。使用者可透過網頁介面或 API 無縫存取其功能，避免部署 DeepSeek V3 的技術挑戰。
- 高成本效益
Novita AI 提供按用量付費的模式，無需投資昂貴的 GPU 和承擔高額電費，讓各種使用場景都更負擔得起。
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供輕鬆部署 AI 模型的簡單 API，同時提供價格合理且可靠的 GPU 雲端來建構和擴展服務。
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步驟 1：登入並存取模型庫
登入你的帳號，然後點選 模型庫 按鈕。
步驟 2：選擇你的模型
瀏覽可用選項，選擇符合你需求的模型。
步驟 3：開始免費試用
開始免費試用，探索所選模型的各項功能。
步驟 4：取得你的 API 金鑰
為了驗證 API，我們將為你提供一組新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，你可以按照圖片指示複製 API 金鑰。
步驟 5：安裝 API
使用你程式語言專用的套件管理器安裝 API。
安裝完成後，在開發環境中匯入必要的函式庫。使用你的 API 金鑰初始化用戶端，開始與 Novita AI LLM 互動。以下是 Python 使用者使用聊天補全 API 的範例。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_H_85jwhkUyBsRipBTIU9n_adbP5B9Qvu0wxGGMN4Vq-BpFVKntQQXOAJF4IpkuDJh2e-NQkoJkcwMhus4t81PQ==",
)
model = "deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b"
stream = True # or False
max_tokens = 16000
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
由於 DeepSeek R1 的硬體需求極高，我們鼓勵大家使用 Novita AI 這個雲端平台，它以高成本效益且可擴展的方式提供先進的 AI 模型，無需昂貴的基礎設施。
常見問題
DeepSeek R1 0528 和 DeepSeek R1 0528 Qwen 3 8B 的主要差異是什麼？
DeepSeek R1 0528：685B 參數、混合專家架構、需要 24 張 H100 GPU。
DeepSeek R1 0528 Qwen 3 8B：8.19B 參數、Transformer 架構、可在單張 RTX 4090 GPU 上運行。
混合專家（MoE）架構有何獨特之處？
MoE 會針對特定任務動態啟動參數子集（「專家」），提升高複雜度任務的計算效率，但也需要先進的硬體支援。
DeepSeek R1 0528 可以本地部署嗎？
本地部署是可行的，但需要企業級硬體，包括 1920GB GPU 記憶體和數千瓦電力。像 Novita AI 這樣的雲端平台提供了實用的替代方案。
Novita AI 是一個全合一雲端平台，助您實現 AI 抱負。整合 API、無伺服器、GPU 實例 — 您所需的高成本效益工具。無需基礎設施，免費開始，讓您的 AI 願景成真。
