DeepSeek 的 R1 模型在生产环境中运行，对于常见任务，其延迟通常在 每次请求 100 到 300 毫秒 之间，具体取决于输入大小、硬件基础设施和工作负载复杂性等因素。此延迟是从请求发送到模型开始，直到生成完整响应为止的时间。例如，在 GPU 加速服务器上处理短文本查询（例如 50 个 Token）可能接近 100 毫秒，而处理较长输入（例如 1,000 个 Token）或在基于 CPU 的系统上运行时，延迟可能会接近此范围的上限。这些数字反映了模型量化和高效批处理等优化措施，这些措施平衡了速度和准确性。
有几个因素会影响 R1 模型的延迟。硬件配置 起着重要作用：与 CPU 相比，NVIDIA A100 或 H100 等 GPU 显著缩短了推理时间，特别是对于可并行化的工作负载。输入/输出大小 也同样重要——处理 500 字的文档比处理单句提示需要更多的计算资源。此外，网络开销（例如云 API 调用）可能会增加 10-50 毫秒的延迟，具体取决于与服务器的地理距离。开发人员可以通过调整批量大小等参数来减少延迟；例如，将多个请求组合成一个批次可以减少每次查询的处理时间，但这需要足够的内存。缓存频繁或重复的查询（例如常见的支持问题）是减少冗余计算的另一种实用优化方法。
平衡延迟与性能通常需要权衡。例如，使用低精度量化（例如 8 位而不是 16 位）可以加快推理速度，但可能会略微降低输出质量。动态批处理等技术——系统按可变大小的分组处理传入请求——有助于在流量高峰期保持低延迟。实际部署通常会结合使用这些策略；客户服务聊天机器人可能会优先考虑低于 200 毫秒的响应以实现快速交互，而数据分析工具则可以容忍复杂查询的较高延迟。分布式追踪（例如使用 Prometheus 或 Grafana）等监控工具可以帮助团队识别瓶颈，例如 GPU 内存限制或低效的预处理步骤，从而确保延迟在特定使用案例的可接受范围内。