Friday, 7 August 2026 | التحديث اليومي نظرة ثاقبة للذكاء الاصطناعي، مكتوبة للبناة

ديب سيك آر1

ديب سيك آر١ — المواصفات

المطوّرDeepSeek
النوعنموذج لغوي كبير (MoE، موجَّه للتفكير الاستدلالي)
النمطنص → نص
عدد المعايير (البارامترات)671 مليار معلَّم إجمالي / 37 مليار معلَّم نشط (MoE)
نافذة السياق128 ألف رمز
الحد الأقصى للإخراج
الترخيصترخيص MIT (مفتوح المصدر)
أوزان مفتوحة المصدرنعم
أُطلِقَ2025
سعر الإدخال٠٫٥٠ دولار أمريكي لكل مليون رمز
سعر الإخراج٢٫١٥ دولار أمريكي لكل مليون رمز
مقدمو واجهات برمجة التطبيقات (API)ديب سيك، ديب إنفرا، أوبن روتير

تشغيله محليًّا

ذاكرة الفيديو (VRAM) بتنسيق 4 بتنحو 400 جيجابايت
أقل وحدة معالجة رسومات مطلوبةخادوم متعدد وحدات معالجة رسومية (Multi-GPU)

الصفحة الرسمية →

What is DeepSeek R1?

DeepSeek R1 is the landmark open reasoning model — a 671B mixture-of-experts activating
37B parameters per token, MIT-licensed, with a 128K context window. It delivered
frontier-class chain-of-thought reasoning at a fraction of proprietary cost and is the model
that made open reasoning weights a mainstream option rather than a research curiosity.

Two things follow from the architecture. First, the API is genuinely cheap at $0.50 in /
$2.15 out per million tokens, because only 37B of the 671B parameters are active on any given
token. Second, self-hosting is not cheap at all: the full weights need roughly 400 GB of VRAM
even at 4-bit quantisation, which means a multi-GPU server, not a workstation. The MIT
licence gives you the right to run it, but the hardware bill is what decides whether you
will. For most teams the correct reading is that R1 is an API model that happens to be
auditable and portable — you can move providers, inspect the weights, and never be locked in,
without personally operating an eight-GPU node. If you want R1-style reasoning on hardware
you own, the 70B distill is the model to look at instead.

DeepSeek R1 pricing: API cost per 1M tokens

المدخلات (لكل مليون رمز)$0.500
المخرجات (لكل مليون رمز)$2.15
Output/input ratio4.3×
Blended (4:1 in:out)$0.830 per 1M tokens

What DeepSeek R1 costs per month

Real monthly spend at a 4:1 input-to-output mix — the ratio a typical chat or RAG workload actually produces.

الحمل الوظيفيالرموز شهريًّاCost / month
مشروع جانبي1 مليون رمز مدخلات / 0.25 مليون رمز مخرجات$1.04
فريق صغير20 مليون رمز مدخلات / 5 ملايين رمز مخرجات$21
الإنتاج200 مليون رمز مدخلات / 50 مليون رمز مخرجات$208

Run your own numbers in the حاسبة تكلفة واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي (API).

Cheaper alternatives to DeepSeek R1

النموذجالمتوسط المُدمج بالدولار لكل مليون دولارYou save
ديب سيك في4-برو تم تصميمه بالتعاون الوثيق مع نظام iOS وإطار عمل Core ML. ولا تسعى آبل إلى تحقيق أعلى رقم ممكن في وحدات العمليات التريليونية في الثانية (TOPS)، بل تسعى إلى تحقيق$0.52237% cheaper
ديب سيك في4-فلاش تم تصميمه بالتعاون الوثيق مع نظام iOS وإطار عمل Core ML. ولا تسعى آبل إلى تحقيق أعلى رقم ممكن في وحدات العمليات التريليونية في الثانية (TOPS)، بل تسعى إلى تحقيق$0.16880% cheaper
Llama 4 Maverick تم تصميمه بالتعاون الوثيق مع نظام iOS وإطار عمل Core ML. ولا تسعى آبل إلى تحقيق أعلى رقم ممكن في وحدات العمليات التريليونية في الثانية (TOPS)، بل تسعى إلى تحقيق$0.240أرخص بنسبة ٧١٪

Self-host or pay the API?

DeepSeek R1 is open-weight, so you can run it yourself. It needs نحو 400 جيجابايت of VRAM at 4-bit (Multi-GPU server). Self-hosting only beats the API once your volume is high enough to keep that hardware busy — the حاسبة مقارنة بين الاستضافة الذاتية وواجهات برمجة التطبيقات (API) works out the break-even point for your token volume.

الأسئلة الشائعة

How much does DeepSeek R1 cost per 1M tokens?

DeepSeek R1 costs $0.500 per 1M input tokens and $2.15 per 1M output tokens. At a typical 4:1 input-to-output mix that blends to about $0.830 per 1M tokens.

How much does DeepSeek R1 cost per month?

A small-team workload of 20M input and 5M output tokens a month costs about $21 on DeepSeek R1. A side project (1M in / 0.25M out) costs roughly $1.04.

What is a cheaper alternative to DeepSeek R1?

DeepSeek V4-Pro is the strongest cheaper option in our database at $0.522 per 1M blended — about 37% less than DeepSeek R1. It is also open-weight, so self-hosting is an option.

Can I run DeepSeek R1 locally?

Yes. DeepSeek R1 is open-weight and needs about ~400 GB of VRAM at 4-bit quantisation (Multi-GPU server).

Why does DeepSeek R1 charge more for output than input?

Output tokens are generated one at a time and cannot be batched the way a prompt can, so they cost the provider more to serve. DeepSeek R1 charges 4.3× more for output, which is why prompt-heavy workloads are far cheaper to run than generation-heavy ones.

See every DeepSeek model priced side by side: DeepSeek API pricing.

Prices are the published list rates for the model's primary API and are reviewed as providers change them. Volume, batch and cached-input discounts are not included. Compare every model side by side in the قاعدة بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي أو لوحة تصنيف النماذج اللغوية الكبيرة (LLM).

⚔️ Compare DeepSeek R1 head-to-head

انتقل إلى الأعلى
Featured on There's An AI For That