ডিপসিকের সর্বশেষ এআই মডেলটি পরিচিত মডেলগুলির মধ্যে সবচেয়ে কম খরচে চালানো যায়। খরচের পার্থক্য ক্ষুদ্র নয়।
ওয়াল স্ট্রিটকে ভয় দেখানো সংখ্যাগুলি
জানুয়ারি 2025-এ চালু হওয়া DeepSeek-এর R1 মডেলটি প্রতি মিলিয়ন টোকেনে প্রায় $0.14 খরচ করে। প্রসঙ্গ হিসেবে, সেই সময় OpenAI-এর তুলনামূলক অফারটি ছিল প্রতি মিলিয়ন টোকেনে $7.50। এটি 98% খরচ কমানোর সমতুল্য।
এপ্রিল ২০২৬-এ চালু হওয়া সর্বশেষ V4-Pro মডেলটি আউটপুটের জন্য প্রতি মিলিয়ন টোকেনে $0.87 এবং ইনপুটের জন্য $0.435 খরচ করে। এই সংখ্যাগুলি শীর্ষ প্রতিদ্বন্দ্বীদের তুলনায় ৩৪x হ্রাস নির্দেশ করে। কোম্পানিটি ২০২৬ সালের শেষ মে মাসে এই দামগুলিকে স্থায়ীভাবে স্থির করেছে।
তারপর রয়েছে V4-Flash ভ্যারিয়েন্ট, যা প্রায় প্রতি মিলিয়ন টোকেনে $0.14 খরচে বাজেট-সচেতন ওয়ার্কলোডগুলিকে লক্ষ্য করে। দাবি করা হয়েছে যে এটি GPT-5.5 বিকল্পগুলির চেয়ে 35x সস্তা। তৃতীয় পক্ষের বিশ্লেষণগুলি নিশ্চিত করেছে যে DeepSeek মডেলগুলি সাধারণত শীর্ষস্থানীয় বন্দী মডেলগুলির চেয়ে 20 থেকে 50x সস্তা।
V4-Pro Max হল ডিপসিকের লাইনআপের প্রিমিয়াম শ্রেণীর মডেল, যার মিশ্র মূল্য প্রায় 2.17 ডলার প্রতি মিলিয়ন টোকেন, যা অনেকগুলি বেঞ্চমার্কিং প্রোভাইডার দ্বারা নিশ্চিত করা হয়েছে।
ভি৪-প্রো-এর পারফরম্যান্স বেঞ্চমার্ক মার্কেটের দুটি সবচেয়ে ক্ষমতাশালী মডেল ক্লড ওপাস ৪.৬ এবং জিপিটি-৫.৫-এর সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে।
তারা এটা কীভাবে করলো
DeepSeek একটি মিক্সচার-অফ-এক্সপার্টস (MoE) পদ্ধতি ব্যবহার করে। প্রতিটি কোয়েরির জন্য মডেলের সমস্ত প্যারামিটারকে সক্রিয় করার পরিবর্তে, MoE আর্কিটেকচার প্রতিটি অনুরোধকে মডেলের সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক উপসেটের দিকে পথ দেখায়। এর অর্থ প্রতিটি কোয়েরির জন্য কম কম্পিউট, যার অর্থ প্রতিটি কোয়েরির জন্য কম খরচ।
গুপি ভাড়া করে ডিপসিকের আগের V3 মডেল ট্রেন করতে প্রায় $5.576 মিলিয়ন খরচ হয়েছিল, যা মার্কিন ভিত্তিক ল্যাবগুলির ট্রেনিং রানের জন্য ব্যয় করা শত শত মিলিয়ন (এবং কখনও কখনও বিলিয়ন) এর তুলনায় অনেক কম।
মডেলটি MIT লাইসেন্সের অধীনে সম্পূর্ণ ওপেন-সোর্স, যার অর্থ কেউই লাইসেন্স ফি পরিশোধ না করে এটি ডিপ্লয় করতে, পরিবর্তন করতে বা এর উপর ভিত্তি করে বিল্ড করতে পারেন।
কেন ক্রিপ্টো এবং ব্রডার মার্কেটগুলি মনোযোগ দেবে
সবচেয়ে প্রত্যক্ষ বাজারের প্রভাব অনুভূত হয়েছিল জানুয়ারি 2025-এ, যখন নভিডিয়ার শেয়ার বিনিয়োগকারীদের উচ্চ-পারফরম্যান্স কম্পিউট হার্ডওয়্যারের ভবিষ্যতের চাহিদা সম্পর্কে তাদের প্রত্যাশা পুনর্নির্ধারণের ফলে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পায়।
বিশেষ করে ক্রিপ্টো সেক্টরের জন্য, ডিসেন্ট্রালাইজড এআই প্রকল্পগুলি ঐতিহাসিকভাবে ইনফারেন্স খরচের অর্থনীতি দ্বারা সীমাবদ্ধ ছিল। যখন একটি মডেল চালানোর খরচ $7.50 প্রতি মিলিয়ন টোকেন, তখন ডিসেন্ট্রালাইজড কম্পিউট নেটওয়ার্কগুলি কেন্দ্রীয়কৃত ক্লাউড প্রোভাইডারদের সাথে প্রতিযোগিতা করতে পারে না। $0.14 প্রতি মিলিয়ন টোকেনে, গণনা অনেক বেশি পরিবর্তিত হয়।
জিপিইউ কম্পিউট এর উপর নির্ভরশীল ডিপিএইন নেটওয়ার্ক, যেমন রেন্ডার, আকাশ এবং io.net, তাদের মূল্য প্রস্তাবের দিকে ঝুঁকবে। সস্তা এআই কম্পিউটের জন্য ব্যবহারকারীদের প্রিমিয়াম পরিশোধ করার প্রয়োজনীয়তা কমিয়ে দেবে, এবং এআই-সক্ষম অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য অনেক বেশি ব্যাপক ব্যবহারের ক্ষেত্র সম্ভব করে তুলবে।