1、每一步都需要思考，不同水平的挑战会更加具有挑战性，玩起来才会令人上瘾；

2、在更多的关卡中想办法取得胜利，你能用自己的策略和技巧一步步将所有的教程解决；

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首先，可以选择对部分模型的使用权，进行收费。

对的，大家得明白一件事，就是开源并不一定代表完全开源。

虽然大家都打着开源的旗号，但有很多人其实只是开源了某一层的技术，比如 Kimi 这次只是把底层推理框架开源了。

哪怕开源了整个模型，很多企业也都是做了两手准备。

有的人只对一些早期或者小参数量的模型进行开源。比如智谱虽然是坚定的开源阵营，不过在 DeepSeek 下场之前，它一直只公开小参数模型，比如 ChatGLM-6B 。

或者是做有一套免费开源的应用，同时再开发一套专门用来收费的模型。

这就是 Red Hat 的经典操作了，它们提供免费的基础版 Linux 发行版系统，但与此同时，也有面向 B 端的收费系统，比如企业付费版 RHEL 。

对于大模型来说也是一样，做B端定制化的付费模型部署，是现在盈利的一个大头。

比如智谱就是类似的模式，在其官网披露了同款服务，虽然现在只写着千万和百万。不过，在2023年智谱的商业版本部署价格大概如下。

就算退一万步来说，我的模型免费给你用， API 免费给你接，我也有法子把钱赚回来。

最简单的就是卖算力，像 DeepSeek 这样通过 tokens 来收费。

前段时间 DeepSeek 干脆公开了一份自己的盈利情况说明，似乎是想回击外界对于它赚钱能力的质疑。

里面有一个非常吸人眼球的数据，理论上 DeepSeek 一天的利润为47万美元，利润率545%。

在文章中，它说如果取用它们调配后的计算机承载峰值来计算，那么 GPU 租赁成本为87072美金/每天。

把网页、APP和API的负载全部算上，那么依照DeepSeek R1的定价来算，理论上一天的总收入可以达到562927美元/天。

这笔账一算，不仅国内炸了，国外媒体也纷纷跟进报道。

不过，差评君得踩一脚刹车了。其实 DeepSeek 的这个收入只是最理想状态的结果。大多数情况下，并没有办法做到这样满额功率地跑。

尤其是 DeepSeek 以外的企业，更是无法做到和 DeepSeek 一样调教模型，做到多线满功率输出。

所以，这部分的收入虽然稳定，但对很多企业来说，大多时候只是上不来台面的三瓜俩枣。在阿里巴巴最新的财报，他们也承认了千问大模型 API 的收入，根本没有形成规模。