一、产品系列与基础定价
DeepSeek大模型一体机(DSK系列)提供四大核心型号,覆盖从边缘计算到超大规模训练的全场景需求。以下是2025年官方指导价(含3年基础服务):
型号 |
核心配置 |
价格区间(万元) |
适用场景 |
DSK-2000 |
4×H100 GPU/512GB内存/20TB NVMe |
128-158 |
中小企业推理/微调 |
DSK-5000 |
8×H200 GPU/1TB内存/50TB NVMe |
285-328 |
千亿参数模型训练 |
DSK-8000 |
16×B100 GPU/2TB内存/100TB Optane |
620-680 |
多模态大模型生产环境 |
DSK-Edge |
2×L40S GPU/256GB内存/5TB SSD |
48-62 |
边缘端实时推理 |
注:价格差异主要来自存储扩容(每增加10TB NVMe约+3.5万元)与网络模块选配(RoCEv4模块+8万元)。
二、影响价格的六大关键因素
1. GPU选型与数量
2. 存储方案选择
存储类型 |
每TB价格(万元) |
随机读性能(IOPS) |
适用场景 |
SATA SSD |
0.15 |
90k |
冷数据存储 |
NVMe SSD |
0.35 |
550k |
高频训练数据 |
Optane PMem |
1.2 |
1.2M |
实时推理缓存 |
3. 网络加速模块
- 标准配置:双25Gbps以太网(免费)
- 升级选项:
- 100Gbps RoCEv4网卡:+8万元/节点
- 400Gbps InfiniBand:+22万元/节点
三、成本优化实战策略
策略1:混合精度部署
# 不同精度模型的硬件需求对比
models = {
"FP32": {"gpu_num": 8, "cost": 328},
"FP8": {"gpu_num": 5, "cost": 215},
"INT4": {"gpu_num": 3, "cost": 132}
}
# 使用FP8量化可使硬件投入降低34%:ml-citation{ref="3" data="citationList"}
策略2:动态资源调度
Kubernetes弹性扩缩容方案:
autoscaling:
minReplicas: 2
maxReplicas: 16
metrics:
- type: GPUUtilization
target: 85%
该配置可在流量低谷期节省40%的计算资源消耗。
四、采购全流程指南
步骤1:需求评估与选型
- 计算需求评估工具:
# 运行DeepSeek资源配置计算器
deepseek-calc --model=175B --qps=1200 --precision=int8
输出推荐配置:DSK-5000(8卡)+ RoCEv4网络。
步骤2:获取官方报价
步骤3:交付与验收
五、使用成本精细核算
1. 电力消耗计算(以DSK-5000为例)
textCopy Code 总功耗 = 8×700W(GPU) + 1200W(其他) = 6800W 电费成本 = 6.8kW × 24h × 0.8元/kWh × 30天 ≈ 3,916元/月
2. 维护成本
服务等级 |
年费(设备价%) |
响应时间 |
基础支持 |
8% |
次日上门 |
白金服务 |
15% |
4小时紧急响应 |
企业定制 |
20% |
驻场工程师 |
六、行业应用性价比分析
案例1:智能客服系统
- 配置:DSK-2000 ×3节点
- 投入:158万 ×3 = 474万元
- 收益:
案例2:药物分子模拟
- 配置:DSK-8000 ×5集群
- 硬件成本:680万 ×5 = 3,400万元
- 加速效果:
七、未来价格趋势预测
- 技术迭代影响:
- 2026年B200 GPU上市后,DSK-8000系列价格预计下降18-22%
- 国产化替代:
- 边缘计算市场:
- DSK-Edge系列2025下半年价格下探至35万元级
结语:DeepSeek大模型一体机的价格跨度从48万到680万元,企业需根据模型规模、吞吐需求和长期扩展性进行选型。建议通过官方配置计算器获取精准报价,并优先考虑支持FP8/INT4量化的型号以实现最佳性价比。 |