As 5 principais plataformas de inferência de IA que usam uma versão completa do DeepSeek-R1 gratuitamente

Devido ao tráfego excessivo e a um ataque cibernético, o site e o aplicativo do DeepSeek ficaram fora do ar por alguns dias e a API não está funcionando.

Anteriormente, compartilhamos o método para implantar o DeepSeek-R1 localmente (consulteImplantação local do DeepSeek-R1), mas o usuário comum está limitado a uma configuração de hardware que dificulta a execução até mesmo de um modelo de 70b, quanto mais de um modelo completo de 671b.

Felizmente, todas as principais plataformas têm acesso ao DeepSeek-R1, portanto, você pode experimentá-lo como um substituto simples.

I. Microsserviços NVIDIA NIM

NVIDIA Build: integre vários modelos de IA e experimente-os gratuitamente
Site: https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1

A NVIDIA implementou o parâmetro de volume total 671B do DeepSeek-R1 Modelos, a versão da Web é simples de usar e você pode ver a janela de bate-papo ao clicar nela:

A página de código também está listada à direita:

Basta testá-lo:

Abaixo da caixa de bate-papo, você também pode ativar alguns itens de parâmetro (que podem ser padronizados na maioria dos casos):

Os significados aproximados e as funções dessas opções estão listados abaixo:

Temperatura:
Quanto maior o valor, mais aleatória será a saída e mais respostas criativas poderão ser geradas

P superior (amostragem nuclear):
Valores mais altos retêm mais tokens de qualidade probabilística e geram mais diversidade

Penalidade de frequência:
Valores mais altos penalizam mais as palavras de alta frequência e reduzem a verbosidade ou a repetição

Penalidade de presença:
Quanto maior o valor, mais inclinado o modelo estará a experimentar novas palavras

Máximo de fichas:
Quanto maior o valor, maior o comprimento potencial da resposta

Pare:
Interromper a saída ao gerar determinados caracteres ou sequências, para evitar a geração de tópicos muito longos ou esgotados.

Atualmente, devido ao número cada vez maior de brancos (observe o número de pessoas na fila no gráfico abaixo), o NIM está atrasado em parte do tempo:

A NVIDIA também está com falta de placas de vídeo?

Os microsserviços NIM também oferecem suporte a chamadas de API para o DeepSeek-R1, mas você precisa se inscrever em uma conta com um endereço de e-mail:

O processo de registro é relativamente simples, usando apenas a verificação de e-mail:

Depois de se registrar, você pode clicar em "Build with this NIM" (Criar com este NIM) no canto superior direito da interface de bate-papo para gerar uma API KEY e, no momento, você receberá 1.000 pontos (1.000 interações) por se registrar, portanto, você pode usar tudo isso e depois se registrar novamente com um novo endereço de e-mail.

A plataforma de microsserviços NIM também oferece acesso a muitos outros modelos:

II. Microsoft Azure

Site da Web:
https://ai.azure.com

O Microsoft Azure permite que você crie um chatbot e interaja com o modelo por meio de um playground de bate-papo.

O Azure é muito trabalhoso para se inscrever, primeiro você precisa criar uma conta da Microsoft (basta fazer login se já tiver uma):

A criação de uma conta também requer verificação de e-mail:

Para terminar, prove que você é humano respondendo a 10 perguntas consecutivas do mundo inferior:

Chegar aqui não é suficiente para criar uma assinatura:

Verifique o número do telefone celular, bem como o número da conta bancária e outras informações:

Em seguida, selecione "No technical support" (Sem suporte técnico):

Aqui você pode iniciar a implementação na nuvem. No "Catálogo de modelos", você pode ver o modelo DeepSeek-R1 em destaque:

Uma vez clicado, clique em "Deploy" (Implantar) na próxima página:

Em seguida, você precisa selecionar "Create new project" (Criar novo projeto):

Em seguida, defina todos eles como padrão e clique em "Next" (Avançar):

Em seguida, clique em "Create" (Criar):

A criação nessa página é iniciada e demora um pouco para esperar:

Quando terminar, você chegará a esta página, onde poderá clicar em "Deploy" para ir para a próxima etapa:

Você também pode verificar a seção "Preços e termos" acima para ver que o uso é gratuito:

Continue nesta página clicando em "Deployment" (Implantação) e clique em "Open in Playground" (Abrir no Playground):

Então, o diálogo pode começar:

O Azure também tem disponível o ajuste de parâmetros semelhante ao NIM:

Como uma plataforma, há muitos modelos que podem ser implementados:

Os modelos já implantados podem ser acessados rapidamente no futuro por meio de "Playground" ou "Model + Endpoint" no menu à esquerda:

III. Amazon AWS

Site da Web:
https://aws.amazon.com/cn/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws

O DeepSeek-R1 também está em destaque e alinhado.

O processo de registro do Amazon AWS e do Microsoft Azure é quase tão problemático quanto, ambos têm que preencher o método de pagamento, mas também a verificação do telefone + verificação de voz, que não será descrita em detalhes aqui:

O processo exato de implantação é praticamente o mesmo do Microsoft Azure:

IV. Cerebras

Cerebras: a plataforma de computação de alto desempenho e inferência de IA mais rápida do mundo disponível atualmente
Site: https://cerebras.ai

Ao contrário de várias plataformas grandes, a Cerebras usa um modelo de 70b, alegando ser "57 vezes mais rápida do que as soluções de GPU":

Depois que o registro de e-mail for inserido, o menu suspenso na parte superior permitirá que você selecione DeepSeek-R1:

As velocidades no mundo real são, de fato, mais rápidas, embora não tão exageradas quanto se afirma:

V. Groq

Groq: provedor de soluções de aceleração de inferência de modelo grande de IA, interface de modelo grande gratuita e de alta velocidade
Site: https://groq.com/groqcloud-makes-deepseek-r1-distill-llama-70b-available

Os modelos também estão disponíveis para seleção assim que o e-mail for registrado e inserido:

Também é rápido, mas, novamente, o 70b parece um pouco mais retardado do que o Cerebras?

Observe que a interface de bate-papo pode ser acessada diretamente enquanto estiver conectado:
https://console.groq.com/playground?model=deepseek-r1-distill-llama-70b

Lista completa do DeepSeek V3 e R1:

AMD

GPUs AMD Instinct™ potencializam o DeepSeek-V3: revolucionando o desenvolvimento de IA com SGLang (GPUs AMD Instinct™ potencializam o DeepSeek-V3: revolucionando o desenvolvimento de IA com SGLang)

NVIDIA

Placa modelo NVIDIA DeepSeek-R1 (Placa modelo NVIDIA DeepSeek-R1)

Microsoft Azure

Executando o DeepSeek-R1 em uma única VM NDv5 MI300X (executando o DeepSeek-R1 em uma única VM NDv5 MI300X)

Baseten

https://www.baseten.co/library/deepseek-v3/

Novita AI

Novita AI usa SGLang executando DeepSeek-V3 para OpenRouter (Novita AI usando SGLang para executar o DeepSeek-V3 para OpenRouter)

ByteDance Volcengine

O modelo em tamanho real do DeepSeek aterrissa no Volcano Engine!

DataCrunch

Implantar o DeepSeek-R1 671B em 8x NVIDIA H200 com SGLang (Implementação do DeepSeek-R1 671B em 8x NVIDIA H200 usando SGLang)

Hiperbólico

https://x.com/zjasper666/status/1872657228676895185

Vultr

Como implantar o modelo de linguagem grande (LLM) do Deepseek V3 usando SGLang (Como implementar com SGLang) Deepseek V3 Modelagem de linguagem grande (LLM))

RunPod

What’s New for Serverless LLM Usage in RunPod in 2025? (Quais são os novos recursos usados pelo Serverless LLM no RunPod em 2025?)