dstack项目与RunPod云服务定价不一致问题分析
问题背景
在dstack项目与RunPod云服务集成过程中,发现了一个关于实例定价显示与实际计费不一致的问题。具体表现为:当用户通过dstack工具在RunPod平台上创建GPU实例时,dstack显示的预估价格与实际RunPod控制台中的计费价格存在差异。
问题现象
用户在使用dstack配置并申请RunPod实例时,dstack界面会显示多个实例选项及其价格。例如,对于配置为2个A6000 GPU的实例,dstack可能显示两个选项:
- 选项1:$0.98/小时
- 选项2:$1.52/小时
当用户选择较低价格的选项并确认创建后,实际在RunPod控制台中查看,实例却是按照较高价格计费的。更令人困惑的是,dstack自身仍会报告实例是按低价运行的。
技术分析
经过深入调查,发现这一问题的根源在于RunPod平台的两类云服务模式:
- 社区云(Community Cloud):价格较低但资源可用性不稳定
- 安全云(Secure Cloud):价格较高但提供更可靠的资源保障
dstack最初在报价中同时包含了这两类云服务的价格,但在实际部署时却总是优先使用Secure Cloud实例,导致显示价格与实际计费不符。此外,在某些情况下,当Secure Cloud资源不足时,系统会自动回退到Community Cloud,但这时价格计算又会出现新的不一致。
解决方案
开发团队采取了以下措施解决这一问题:
-
临时方案:从gpuhunt目录中移除了所有Community Cloud的报价选项,确保dstack只显示Secure Cloud的价格。这一修改无需发布新版本即可生效,但需要重启dstack服务。
-
长期方案:计划在即将发布的dstack 0.18.21版本中实现更精确的云服务类型控制,确保:
- 只部署到Secure Cloud
- 显示价格与实际计费完全一致
- 未来会通过专门的功能开发(#1892)重新引入对Community Cloud的支持
用户影响与建议
对于当前使用dstack与RunPod集成的用户,建议:
- 如果是自托管部署,请重启dstack服务以获取最新的价格信息
- 使用dstack Sky服务的用户可能需要等待短暂时间让更改生效
- 在创建实例时,注意确认显示价格与RunPod控制台中的实际计费是否一致
- 关注即将发布的0.18.21版本,获取更稳定的定价体验
技术展望
虽然当前暂时移除了对Community Cloud的支持,但开发团队认识到Community Cloud在某些场景下能提供更具竞争力的价格。未来将通过专门的功能开发,实现对两种云服务模式的完整支持,包括:
- 精确的资源可用性检查
- 透明的价格对比
- 用户可配置的部署偏好
这将为用户提供更灵活、更经济的云资源使用选择。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00