为了让DeepSeek-R1用起来更顺畅，火山引擎将TPM上调到了500万！全网首家
文章摘要
【关 键 词】 AI云服务、模型部署、性能优化、算力资源、行业对比
DeepSeek-R1模型在火山引擎平台上的部署与应用引发广泛关注。该平台凭借字节跳动的技术支撑，提供高达500万TPM（每分钟Token数）的初始限流配额，远超阿里云、腾讯云等竞争对手，并成为全网首个实现50亿离线TPD（每日Token数）配额的服务商。第三方评测显示，火山引擎的DeepSeek-R1完整回复率达到100%，显著优于其他平台的服务稳定性。
火山引擎的技术优势源于多重核心能力。硬件层面，其投入了数万块GPU算力资源，并构建弹性伸缩系统，可在分钟级调度数千台GPU设备，应对突发流量需求。针对DeepSeek模型的MoE稀疏架构特性，平台通过全栈自研推理引擎进行了深度优化：在算子层复用豆包大模型的专家优化经验，结合硬件指令级调优；在系统层采用异构并行推理、定制化网卡协议及分布式存储技术，使671B参数模型加载时间缩短至7秒，确保服务响应无感延迟。
价格策略方面，平台推出半价优惠活动，每百万Token输入成本仅2元，输出成本8元，同时提供50万Token免费额度。安全机制采用链路加密、数据隔离与操作审计三重保障，承诺杜绝用户数据泄露风险。部署模式覆盖API调用、veMLP平台集成、VKE容器服务及GPU ECS自定义部署，满足多样化场景需求。
对比国际厂商，火山引擎的TPM配额优势尤为突出：OpenAI免费用户仅4万TPM，Claude最高Tier级为40万输入TPM，而火山引擎初始配额即达其12.5倍。在延迟控制上，平台将TPOT（单Token输出时间）降至30ms，并计划进一步压缩至15-30ms区间，目标成为国内最低延迟的大模型推理服务。
未来升级方向包括集成联网搜索功能，结合字节跳动内容生态拓展多模态应用。当前平台已支持DeepSeek-V3、豆包家族及Mistral等开源模型，覆盖金融、音视频处理等垂直领域。这些技术演进将强化火山引擎在AI云服务领域的竞争力，为企业数字化转型提供高吞吐、低成本的底层支撑。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 2604字 | 11分钟 ]
【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 deepseek-r1
【摘要评分】 ★★★★★
相关文章
