This model is deprecated. We only continue performance benchmarking for the default 10k input token workload. Results for other workloads are historical and no longer updated.

DeepSeek has launched a newer model, DeepSeek V3 0324. We suggest considering it instead.

For more information, see comparison of DeepSeek V3 0324 to other models and API provider benchmarks for DeepSeek V3 0324.

DeepSeek R1 Distill Llama 70B logo
DeepSeek
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Open weights model

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Released January 2025

DeepSeek R1 Distill Llama 70B APIプロバイダーのベンチマークと分析

モデル比較

DeepSeek R1 Distill Llama 70BのAPIプロバイダーを、遅延（最初のトークンまでの時間）、出力速度（1秒あたりの出力トークン数）、料金などの性能指標で分析します。ベンチマーク対象のAPIプロバイダーにはDeepInfra、SambaNova、Scalewayが含まれます。

最速

#1
DeepInfraDeepInfra
23.7 t/s

出力速度

プロバイダー合計：3社

最短の遅延

#1
DeepInfraDeepInfra
85.45 s

最初の回答トークンまでの時間

プロバイダー合計：3社

最安料金

#1
DeepInfraDeepInfra
$0.71
#2
SambaNovaSambaNova
$0.77
#3
ScalewayScaleway
$1.05

ブレンド料金（100万トークンあたり）

プロバイダー合計：3社

DeepSeek R1 Distill Llama 70Bは3社のAPIプロバイダーで利用でき、性能特性と料金はそれぞれ異なります。以下でプロバイダー間の主要指標を比較します。

  • 出力速度の上位プロバイダーはDeepInfra（23.7 t/s）です。
  • 遅延では、DeepInfra（85.45秒）の最初の回答トークンまでの時間が最短です。
  • 料金では、DeepInfra（0.71）、SambaNova（0.77）、Scaleway（1.05）の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。
  • DeepInfraは速度、遅延、料金の3カテゴリすべてで首位となり、総合トップです。

ハイライト

速度

Output tokens per second · Higher is better

エンドツーエンド応答時間

Seconds · Lower is better

料金

USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

料金

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Price (USD per M Tokens) · Lower is better · 10,000 input tokens

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Pricing: Blended Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Output Speed vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

速度

出力速度（1秒あたりのトークン数）で測定

Output Speed: DeepSeek R1 Distill Llama 70B

Output speed: output tokens per second · 10,000 input tokens

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Latency vs. Output Speed

Latency: seconds to first token received · Output speed: output tokens per second · 10,000 input tokens
Most attractive quadrant

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

遅延

最初のトークンまでの時間（秒）で測定

最初の回答トークンまでの時間

Seconds to first token received · Lower is better · 10,000 input tokens

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Figures represent median (P50) measurement over the past 72 hours to reflect sustained changes in performance.

エンドツーエンド応答時間

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

エンドツーエンド応答時間

Seconds to output 500 tokens, including reasoning model 'thinking' time · Lower is better · 10,000 input tokens

Seconds to receive a 500 token response. Key components:

  • Input time: Time to receive the first response token
  • Thinking time (only for reasoning models): Time reasoning models spend outputting tokens to reason prior to providing an answer. Amount of tokens based on the average reasoning tokens across a diverse set of 60 prompts (methodology details).
  • Answer time: Time to generate 500 output tokens, based on output speed

主要な比較指標とAPI機能

DeepInfraのロゴDeepInfra
131k
オープン
--
26
0.90
97.71
77.45
SambaNovaのロゴSambaNova
131k
オープン
--
--
--
--
--
ScalewayのロゴScaleway
32k
オープン
--
--
--
--
--

よくある質問

DeepSeek R1 Distill Llama 70Bのプロバイダーに関するよくある質問

DeepSeek R1 Distill Llama 70Bは3社のAPIプロバイダーで利用できます：DeepInfra、SambaNova、Scaleway。性能特性と料金はプロバイダーごとに異なります。

現在、ベンチマークと追跡の対象となる3社のAPIプロバイダーでDeepSeek R1 Distill Llama 70Bを利用できます。

出力速度でDeepSeek R1 Distill Llama 70Bが最速のプロバイダーはDeepInfra（23.7 t/s）です。出力速度は、モデルが応答を開始した後にトークンを生成する速さを表します。

DeepSeek R1 Distill Llama 70Bの最初の回答トークンまでの時間が最短のプロバイダーはDeepInfra（85.45s）です。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。

ブレンド料金でDeepSeek R1 Distill Llama 70Bが最安のプロバイダーはDeepInfra（100万トークンあたり$0.71）、SambaNova（100万トークンあたり$0.77）、Scaleway（100万トークンあたり$1.05）です。ブレンド料金では、キャッシュヒット／入力／出力トークンを7:2:1とします。

DeepSeek R1 Distill Llama 70Bの入力トークン料金が最安のプロバイダーはDeepInfra（入力100万トークンあたり$0.70）、SambaNova（入力100万トークンあたり$0.70）、Scaleway（入力100万トークンあたり$1.05）です。

DeepSeek R1 Distill Llama 70Bの出力トークン料金が最安のプロバイダーはDeepInfra（出力100万トークンあたり$0.80）、Scaleway（出力100万トークンあたり$1.05）、SambaNova（出力100万トークンあたり$1.40）です。

DeepSeek R1 Distill Llama 70Bの料金はプロバイダー間で最大1.5倍異なります。最安はDeepInfraの100万トークンあたり$0.71で、Scalewayは100万トークンあたり$1.05です。

3社中2社のプロバイダーがDeepSeek R1 Distill Llama 70BのJSONモードに対応しています：DeepInfra、Scaleway。

3社中2社のプロバイダーがDeepSeek R1 Distill Llama 70Bの関数呼び出しに対応しています：DeepInfra、Scaleway。

DeepInfraはDeepSeek R1 Distill Llama 70Bの主要指標すべてで首位となり、出力速度が最も速く、遅延が最も短く、料金の競争力も最も優れています。

DeepSeek R1 Distill Llama 70Bのプロバイダーを選ぶ際は、出力速度（高スループットが必要なタスク）、遅延（最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション）、料金（費用を重視するワークロード）、JSONモードや関数呼び出しなどのAPI機能を検討してください。

はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。

DeepSeek R1 Distill Llama 70Bの知能、能力、モダリティ、他のモデルとの比較については、モデル概要ページをご覧ください。 モデル概要を表示