DeepSeek-R1 (2025-05-28)
- 输入 输入模态: 文本 输出 输出模态: 文本
- 推理
- 工具调用
- 结构化输出
- 开放权重
价格
2 个渠道报价 · 按标价显示 Alibaba Cloud Model Studio（在新标签页打开）
siliconflow/deepseek-r1-0528| 条件/ 百万 tokens | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 标准 | ¥4.00 | ¥16.00 |
价格来源 阿里云百炼：模型价格（在新标签页打开） (核对于 2026年11月2日)
Alibaba Cloud Model Studio（在新标签页打开）
deepseek-r1-0528| 条件/ 百万 tokens | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 标准 自 2026年10月11日 起页面不再列出 | ¥4.00 | ¥16.00 |
价格来源 阿里云百炼：模型价格（在新标签页打开） (核对于 2026年11月2日)
标准：不带任何条件的请求所付价格（即本站其他页面显示的标价）。
详细规格
- 最大思考预算
- 32.77K
- 许可证
- MIT License
- 模型家族
- deepseek-r
- 模型 ID
DeepSeek 的页面未说明：最长输入, 推理档位, 可关闭推理, 内置工具, 知识截止, 别名。
本地运行
权重： deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528- 参数 684.5B
- 激活 51.1B （估算） · 专家 256（每 token 8）
- 原生精度 FP8
- 层数 61
- 每 token 的 KV 缓存 69 KB
- 配置位置数 160K （config.json max_position_embeddings）
- API 上下文 125K （厂商 API）
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
✕放不下 IQ4_XS （自动） 8K 上下文
权重KV 缓存运行开销可用上限
- 需要
- ≈ 356.2 GB (权重 338.7 + KV 缓存 0.5 + 开销 16.9)
- 可用
- 21.6 GB (标称的 90%)
- 建议
- 这台配置跑不动，看下面的“最低需要”
| 推荐精度 | 权重 | 8K 需要 | 在你的配置上 | 最长上下文 |
|---|---|---|---|---|
| 原生 FP8官方 | 641.3 GB | ≈ 673.9 | ✕放不下 | — |
| Q6_K | 523.6 GB | ≈ 550.3 | ✕放不下 | — |
| Q5_K_M | 453.4 GB | ≈ 476.6 | ✕放不下 | — |
| Q5_0 | 438.3 GB | ≈ 460.7 | ✕放不下 | — |
| Q4_K_M | 387.3 GB | ≈ 407.2 | ✕放不下 | — |
| Q4_0 | 358.6 GB | ≈ 377.1 | ✕放不下 | — |
| IQ4_XS | 338.7 GB | ≈ 356.2 | ✕放不下 | — |
| Q3_K_M质量下降明显 | 311.6 GB | ≈ 327.7 | ✕放不下 | — |
| IQ3_XXS质量下降明显 | 243.9 GB | ≈ 256.6 | ✕放不下 | — |
| Q2_K质量下降明显 | 239.1 GB | ≈ 251.6 | ✕放不下 | — |
| IQ2_XXS质量下降明显 | 164.2 GB | ≈ 172.9 | ✕放不下 | — |
点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件，大小是实际值；其余按参数量 × 每权重位数估算。
和其他配置比
每个配置各用它能跑的最高精度，点一个看细节。
最低需要（Q4_K_M · 8K）：单机放不下，约需 6 张 80 GB 显卡。
运行命令
厂商没有发布这个精度的文件。可选原生精度或厂商自己的版本，或用 llama.cpp 自己量化。
微调需要多少显存
全参≈ 10203.9 GB你的配置放不下
LoRA≈ 1279.5 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 363.1 GB你的配置放不下
batch 1、序列 2048、梯度检查点；LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。
估算；数据来自厂商的 Hugging Face 仓库，截至 2026-11-06。 怎么估算的
引用评分
来自第三方排行榜，并非我们测得- LMArena Text 1,422
第 84 名，共 163 个上榜模型 · 置信区间 1,416–1,427 · 18,165 票
- Epoch AI · GPQA Diamond 76.3%
第 88 名，共 168 个上榜模型 · ±2.4
- Epoch AI · MATH Level 5 96.6%
第 7 名，共 64 个上榜模型 · ±0.42
- Epoch AI · OTIS Mock AIME 2024–2025 66.4%
第 97 名，共 159 个上榜模型 · ±4.91
- LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年10月28日
- Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年10月18日至2026年11月4日
- EQ-Bench by Samuel J. Paech (eqbench.com; EQ-bench/EQ-bench-site on GitHub), MIT License. · 许可 · 数据日期 2026年10月28日
- 我们做的改动
变更
全部变更 →- Alibaba Cloud Model Studio, 中国站 上线报价 输入 ¥4.00 · 输出 ¥16.00
来源
- Text generation models - Qwen, DeepSeek, GLM | Model Studio - Alibaba Cloud Model Studio - Alibaba Cloud Documentation Center（在新标签页打开） docs.modelstudio.console.alibabacloud.com · 核对于 2026年10月4日
- models.dev: deepseek-r1-0528 (community data, MIT)（在新标签页打开） github.com · 核对于 2026年9月30日
- DeepSeek（在新标签页打开） alibabacloud.com · 核对于 2026年10月4日
- 阿里云百炼：模型价格（在新标签页打开） help.aliyun.com · 核对于 2026年11月2日
- DeepSeek-R1-0528（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年10月31日
- DeepSeek API change log（在新标签页打开） api-docs.deepseek.com · 核对于 2026年11月2日
- DeepSeek | DeepSeek-R1 更新，思考更深，推理更强（在新标签页打开） deepseek.com · 核对于 2026年11月3日
- DeepSeek-R1-0528 Release | DeepSeek API Docs（在新标签页打开） api-docs.deepseek.com · 核对于 2026年11月5日
- 模型上下架与更新-大模型服务平台百炼-阿里云_大模型服务平台百炼(Model Studio)-大模型服务平台百炼(Model Studio)-阿里云帮助中心（在新标签页打开） help.aliyun.com · 核对于 2026年10月30日
- deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528 model card（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年10月31日
- deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528 config.json（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月3日
- deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528 files（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月2日
本页部分数值尚待与官方页面核对：实心圆点已核实，空心圆点尚未核实（无论是否已有来源）。 我们如何核实数据
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