DeepSeek R1 671B单机测试:250万设备每秒输出3500Token
DeepSeek R1 到底值不值得自己部署?单机推理性能与真实成本揭秘 最近 DeepSeek 官网动不动就卡到像播放幻灯片,想流畅体验满血版 R1,体验确实令人头疼。好在市面上已经出现不少平替方案——如果你不需要联网搜索,直接调用 API 也能凑合,但要留意,缺少 2024 年之后的实时数据,输
DeepSeek R1 到底值不值得自己部署?单机推理性能与真实成本揭秘
最近 DeepSeek 官网动不动就卡到像播放幻灯片,想流畅体验满血版 R1,体验确实令人头疼。好在市面上已经出现不少平替方案——如果你不需要联网搜索,直接调用 API 也能凑合,但要留意,缺少 2024 年之后的实时数据,输出质量会有所下降,除非你提的问题完全与时效性无关。若需要联网搜索,几款国产 AI 搜索平台已升级支持 DeepSeek R1,薅羊毛的机会还是相当划算的。

不过有一个问题始终让人好奇:大家如此热衷接入 DeepSeek R1 满血版,如果自己搭建一套本地环境,成本究竟有多高?网上恰好有一份详细的单机测试报告,为我们揭开了答案。
官方 R1 的输出定价为 16 元/百万 tokens,据此推算,一台机器每小时约产出 12.6M tokens,理论上每小时收入上限大约在 200 元左右。但别忘了,这可是一台 8 卡机器每小时的费用,粗略一看似乎会亏本。
不少平台为了适配国产 310B 卡,据说只能运行 FP16 精度,而 DeepSeek R1 原生使用的是 FP8,这样一来显存需求量直接翻倍,进一步加剧了成本压力。
具体到上面提到的 AMD 新机器,当并发压力拉满时,每路每秒输出不到 2 个 token。难怪很多接入 R1 满血版的 API,调用时感觉像挤牙膏——每秒才蹦出两三个字。估计还是并发负载过大。这个输出速度,几乎和本地用 CPU 运行最小 1.5B 蒸馏版差不多,简直让人哭笑不得。
此外,基于 Electron 开发的桌面 AI 客户端 Cherry Studio,特别适合那些喜欢在不同大模型之间反复切换的“海王”——用它来评估各家平台上 DeepSeek R1 的表现会非常方便。
目前处于免费试用期的 DeepSeek R1,在上述大部分平台上体验仍旧偏卡顿,应该是并发的流量控制做得还不够到位。如果你的应用场景对响应延时要求较高,选择服务商时还需要仔细甄别。
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