作为国内首个千亿级开源 MoE 模型，DeepSeek-R1 凭借其卓越的代码生成与复杂推理能力，已成为开发者构建智能应用的首选。然而，原始模型在产业落地中面临严峻挑战，部署 671B 满血版模型不仅硬件门槛要求很高，同时吞吐效率和响应延迟也受到了制约。
PAI 正式推出了优化版 DeepSeek-R1 模型 DeepSeek-R1-PAI-optimized，将大模型推理效率推向了 Next Level。核心亮点有：
- 技术领先：基于自研的模型优化“黑科技”，模型体积大幅减小的同时，评测表现依然良好
- 单机部署：单机8卡 GU120 即可实现高性能部署，硬件成本直接减半
- 性能跃升：相同时延约束下，吞吐能提升492%+；相同吞吐下， 首 token 时延直降86%+，token间时延直降69%+
- 开箱即用：只需进入 PAI Model Gallery，搜索 DeepSeek-R1-PAI-optimized，实现模型一键部署
一、性能跃升：极致吞吐与超低时延
DeepSeek-R1 优化版模型 DeepSeek-R1-PAI-optimized，相较原模型，在吞吐和延迟方面实现了双优，全面提升推理流程的效率。
实验配置：
优化版部署在单机 GU120，原模型部署在双机 GU120，推理引擎为 vLLM；
数据集为 longalpaca-12k，输入token长度限定为3K，输出 token 长度限定为1K。
实验结果：
- DeepSeek-R1 优化版模型的极限总吞吐约达到3865tokens/s，极限输出吞吐达到965tokens/s，相比原模型有50%提升。
- 在相同的 SLO（TTFT <= 1000ms, TPOT <= 70ms）下，DeepSeek-R1 优化版模型的并发为60，输出吞吐能达到829tokens/s；原模型的并发为10，输出吞吐能达到140tokens/s，优化版模型吞吐提升了492%。
- 在同等输出吞吐水平下（约500tokens/s），DeepSeek-R1优化版模型的TTFT为405ms，原模型的TTFT为2928ms，降低了86%；DeepSeek-R1优化版模型的TPOT为38ms，原模型的TPOT为123ms，降低了69%。
以下是在各类评测数据集的测试结果，对比 DeepSeek-R1 优化版的实测数据，和 DeepSeek-R1 原模型的实测数据，发现表现几近持平，证明了优化版模型的效果基本无损。
二、极简操作：三步开始高性能推理
- 进入 Model Gallery 页面
- 登录 PAI 控制台。
- 在顶部左上角根据实际情况选择地域。
- 在左侧导航栏选择工作空间列表，单击指定工作空间名称，进入对应工作空间内。
- 在左侧导航栏选择快速开始 > Model Gallery。
2. 部署优化版 DeepSeek-R1 模型
- 在 Model Gallery 页面的模型列表中，搜索“DeepSeek-R1-PAI-optimized”，找到并点击进入模型详情页面。
- 单击右上角部署。选择部署方式和部署资源后，即可一键部署服务，生成一个 PAI-EAS 服务。
3. 进行模型推理。
- 部署成功后，在服务页面可以点击“查看调用信息”获取调用的 Endpoint 和 Token。
- 点击模型介绍页，查看调用方式说明。
三、上阿里云PAI，使用更多DeepSeek衍生模型
除 DeepSeek-R1 满血版模型、 DeepSeek-R1 推理性能优化版模型外，PAI-Model Gallery 还提供以下衍生版本的模型，供不同需求场景下使用。
- 大幅节省显存：DeepSeek-R1 量化版本 DeepSeek-R1-GGUF ，模型尺寸减少了 80% ，节省显存资源，性价比提升；
- 小模型推理能力提升：DeepSeek-R1 蒸馏版本 PAI-DistilQwen2.5-7B-R1等，将 DeepSeek-R1的推理能力迁移到小模型中，实现原有小尺寸模型拥有推理能力；
DistilQwen2.5-R1发布：知识蒸馏助推小模型深度思考
- 小模型推理速度提升：DeepSeek-V3 蒸馏版本 PAI-DistilQwen2.5-7B-DS3-0324 等，将 DeepSeekV3-0324 的快思考策略，迁移到小模型中，提升推理速度。
