DeepSeek 的 R1 模型的训练成本尚未公开披露具体数字，但我们可以通过分析类似规模的大型语言模型 (LLM) 的典型需求来估计。根据行业基准，训练像 R1 这样的模型可能需要大量的计算资源、时间和基础设施。例如，参数达数百亿的模型（如 GPT-3（1750 亿参数））的训练成本估计在 400 万至 1200 万美元之间，具体取决于硬件效率、云定价和优化策略。如果 R1 属于此参数范围，则其训练成本可能与这些数字一致，并根据区域基础设施成本或专有优化进行调整。
有几个因素直接影响训练成本。首先，模型的参数数量决定了计算工作量。例如，在 NVIDIA A100 GPU 上训练一个 1000 亿参数的模型通常需要数千个 GPU 小时。如果 R1 在 1,024 个 A100 上运行 30 天，仅云计算成本（每个 GPU 每小时约 1.50 美元）就会超过 100 万美元。其次，数据预处理和实验增加了开销。实际训练涉及多次失败运行、超参数调整和数据管道调整，这可能会使基准计算成本翻倍。第三，工程劳动力和基础设施设置（例如分布式训练框架和自定义内核）也会增加总费用。DeepSeek 可能通过使用内部集群或优化数据并行性来降低成本，但这些细节很少公开。
对于开发人员而言，了解这些成本驱动因素凸显了实际的权衡。例如，使用混合精度训练或模型并行性可以减少 GPU 内存使用并加速训练，从而间接降低成本。Megatron-LM 或 DeepSpeed 等开源框架提供了优化资源利用率的工具。但是，复制像 R1 这样的模型不仅需要预算，还需要分布式系统和 LLM 训练技术的专业知识。虽然 R1 的确切数字仍具有推测性，但成本可能反映了对硬件、工程和迭代实验的数百万美元的投资——这是组织考虑类似项目的基准。