DeepSeek-R1-0528: Rewolucja w rozumowaniu AI — Przewodnik po dostawcach

W obliczu dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji, otwarte modele coraz śmielej konkurują z zamkniętymi, komercyjnymi rozwiązaniami. Jednym z najbardziej obiecujących graczy na tym polu jest DeepSeek-R1-0528, model rozumowania, który zdaniem twórców dorównuje, a nawet przewyższa możliwościami takie systemy jak OpenAI o1 czy Google Gemini 2.5 Pro. Jego imponująca, 87,5-procentowa dokładność w testach AIME 2025 – znacznie wyższa niż poprzednie wersje – oraz wyraźnie niższe koszty, sprawiają, że staje się on atrakcyjną alternatywą dla deweloperów i przedsiębiorstw poszukujących zaawansowanych zdolności rozumowania AI.

Obecnie DeepSeek-R1-0528 zyskuje status preferowanego wyboru, co naturalnie rodzi pytanie o najefektywniejsze ścieżki jego wdrożenia. Poniżej przedstawiamy kompleksowy przegląd głównych dostawców usług, od interfejsów API w chmurze po opcje lokalnego uruchamiania, uwzględniając aktualne ceny i porównania wydajności. Należy jednak pamiętać, że rynek AI ewoluuje błyskawicznie, a podane dane cenowe mogą ulec zmianie. Zawsze zalecamy weryfikację bezpośrednio u dostawców.

Dostawcy API i usług chmurowych

Oficjalne API DeepSeek

Najbardziej ekonomiczna opcja, idealna dla zastosowań wrażliwych na koszty i wymagających przetwarzania dużych wolumenów danych. Ceny wynoszą 0,55 dol. za milion tokenów wejściowych i 2,19 dol. za milion tokenów wyjściowych. Model oferuje długość kontekstu 64K i natywne zdolności rozumowania, a także uwzględnia zniżki poza godzinami szczytu (od 16:30 do 00:30 UTC).

Amazon Bedrock (AWS)

Pierwszy dostawca chmurowy, który oferuje DeepSeek-R1 jako w pełni zarządzaną usługę. Jest to rozwiązanie klasy enterprise, idealne dla branż regulowanych. Dostępne w regionach US East (N. Virginia), US East (Ohio) i US West (Oregon), zapewnia wysoki poziom bezpieczeństwa i integrację z Amazon Bedrock Guardrails.

Together AI

Oferuje opcje zoptymalizowane pod kątem wydajności. DeepSeek-R1 wyceniony jest na 3,00 dol. za milion tokenów wejściowych i 7,00 dol. za milion tokenów wyjściowych, natomiast wersja z przepustowością DeepSeek-R1 Throughput to 0,55 dol. za milion tokenów wejściowych i 2,19 dol. za milion tokenów wyjściowych. Preferowane dla aplikacji produkcyjnych wymagających stałej wydajności.

Novita AI

Konkurencyjna opcja chmurowa z cenami 0,70 dol. za milion tokenów wejściowych i 2,50 dol. za milion tokenów wyjściowych. Posiada API kompatybilne z OpenAI oraz wsparcie dla wielu języków (SDKs). Dodatkowo oferuje wynajem instancji GPU (A100/H100/H200) z rozliczeniem godzinowym, co zapewnia dużą elastyczność wdrożenia.

Fireworks AI

Dostawca oferujący, jak deklaruje, najwyższą wydajność. Ceny są ustalane indywidualnie i zależą od skali wdrożenia. Idealne rozwiązanie dla aplikacji, gdzie szybkość inferencji jest kluczowa.

Poza wymienionymi, DeepSeek-R1-0528 jest również dostępny poprzez Nebius AI Studio, Parasail, Microsoft Azure (w fazie podglądu), Hyperbolic (z optymalizacją FP8) oraz DeepInfra.

Wynajem GPU i infrastruktura

Dla użytkowników, którzy preferują większą kontrolę nad infrastrukturą, dostępne są opcje wynajmu GPU. Novita AI oferuje instancje GPU A100, H100, H200 z elastycznym rozliczaniem godzinowym. Amazon SageMaker natomiast wymaga instancji ml.p5e.48xlarge, umożliwiając import niestandardowych modeli i integrację z ekosystemem AWS.

Wdrożenia lokalne i otwarte źródła

Hugging Face Hub

Umożliwia bezpłatne pobieranie wag modelu. DeepSeek-R1-0528 jest dostępny na licencji MIT (dozwolone wykorzystanie komercyjne) w formacie Safetensors, gotowy do wdrożenia z użyciem biblioteki Transformers.

Opcje lokalnego wdrożenia

Na uwagę zasługują także popularne frameworki do lokalnego uruchamiania dużych modeli językowych (LLM), takie jak Ollama, vLLM (serwer inferencji wysokiej wydajności), Unsloth (optymalizowany dla środowisk o ograniczonych zasobach) oraz Open Web UI (przyjazny dla użytkownika interfejs lokalny).

Pełne wersje modelu DeepSeek-R1-0528, ze względu na 671 miliardów parametrów, wymagają znacznej pamięci GPU. Istnieje również destylowana wersja Qwen3-8B, która, dzięki zaledwie 8 miliardom parametrów, może być uruchamiana na konsumenckim sprzęcie, oferując wydajność porównywalną z dużo większymi modelami.

Kluczowe usprawnienia DeepSeek-R1-0528

Model DeepSeek-R1-0528 wprowadza znaczące udoskonalenia w zdolnościach rozumowania. Jego dokładność w testach AIME 2025 wzrosła do 87,5%, natomiast średnia liczba tokenów na pytanie zwiększyła się z 12K do 23K, co świadczy o głębszym przetwarzaniu informacji. Również w testach HMMT 2025 odnotowano poprawę dokładności o 79,4%.

Wśród nowych funkcji warto wymienić wsparcie dla promptów systemowych, wyjście w formacie JSON oraz funkcje wywoływania (function calling). Znacząco zredukowano również zjawisko halucynacji, a model nie wymaga już ręcznej aktywacji „myślenia”.

Jak wybrać odpowiedniego dostawcę?

Dla startupów i małych projektów

Rekomendujemy oficjalne API DeepSeek. Oferuje ono najniższe koszty (0,55 dol./1M tokenów wejściowych, 2,19 dol./1M tokenów wyjściowych) i wystarczającą wydajność dla większości zastosowań. Dostępne są również zniżki poza godzinami szczytu.

Dla aplikacji produkcyjnych

Lepszym wyborem będzie Together AI lub Novita AI. Oferują one lepsze gwarancje wydajności, wsparcie klasy enterprise i skalowalną infrastrukturę.

Dla przedsiębiorstw i branż regulowanych

Amazon Bedrock jest optymalnym rozwiązaniem. Zapewnia on bezpieczeństwo klasy enterprise, funkcje zgodności oraz integrację z ekosystemem AWS.

Do lokalnego rozwoju

Połączenie Hugging Face i Ollama to idealne rozwiązanie. Jest bezpłatne, oferuje pełną kontrolę nad danymi i nie posiada ograniczeń w liczbie zapytań (API rate limits).

DeepSeek-R1-0528 istotnie obniża barierę dostępu do zaawansowanych zdolności rozumowania AI. Niezależnie od tego, czy jesteś startupem eksperymentującym z AI, czy przedsiębiorstwem wdrażającym rozwiązania na dużą skalę, istnieje opcja wdrożenia dostosowana do twoich potrzeb i budżetu. Kluczem jest wybór dostawcy zgodny z wymogami dotyczącymi kosztów, wydajności, bezpieczeństwa i skalowalności. Warto rozpocząć od oficjalnego API DeepSeek do testowania, a następnie skalować do rozwiązań klasy enterprise w miarę rozwoju potrzeb.