SparkHost

Сервер для DeepSeek-R1 671B

DeepSeek · 671 млрд параметров, из них 37 млрд активных · MoE

DeepSeek-R1 671B — модель DeepSeek с архитектурой Mixture-of-Experts: в памяти держатся все 671 млрд параметров, а на каждый токен включаются примерно 37 млрд. Памяти нужно как под крупную модель, зато генерация быстрее, чем у плотной модели того же объёма, — поэтому главный параметр сервера для неё объём памяти, а не число GPU. На выделенном сервере с достаточным объёмом памяти такая модель работает внутри вашей инфраструктуры: запросы и данные компании её не покидают.

В типовой конфигурации — квантование int4, контекст 8K токенов — нужно около 389 ГБ: веса 335,5 ГБ, KV-кэш 3,2 ГБ, служебный запас 50,3 ГБ. Одного NVIDIA DGX Spark 128 ГБ не хватит: понадобится кластер из 4 узлов по ~108 ГБ, связанных ConnectX-7. Кластер добавляет память, но не ускоряет одиночный запрос; другой путь — более сильное квантование в таблице ниже.

Типовые настройки

4 узла
389 ГБ / 108 ГБ4 узла
Веса 335,5 ГБ KV-кэш 3,2 ГБ Накладные 50,3 ГБ

int4, контекст 8K; узел — NVIDIA DGX Spark 128 ГБ, ~108 ГБ под модель.

Что арендовать

NVIDIA DGX Spark 128 ГБ × 4

3 900 ₽ в сутки · 49 000 ₽ в месяц за узел, без НДС

Кластер 4 узла по ConnectX-7 рассчитываем индивидуально.

Память по квантованию

Свой квант и контекст

Контекст 8K токенов, узел — ~108 ГБ под модель.

Память по квантованию
КвантНужно ГБУзлов
fp8774,9 ГББольше 4 узлов
int8774,9 ГББольше 4 узлов
q6_k636 ГББольше 4 узлов
q5_k_m551,1 ГББольше 4 узлов
q4_k_m466,2 ГББольше 4 узлов
int4типовой389 ГБ4 узла
q3_k_m381,3 ГБ4 узла
q2_k327,3 ГБ4 узла

Другие модели DeepSeek

Все модели