كيف يقارن أداء Deepseek-R1 على AWS بأدائه على Microsoft Azure

السرعة والكمون

-AWS: يتوفر DeepSeek-R1 على AWS من خلال Amazon Bedrock ، مما يتيح للمؤسسات ضبط النموذج ونشره. في حين أن مقاييس السرعة المحددة لـ AWS غير مفصلة ، فإن الأداء العام للنموذج يتميز بسرعة إخراج أبطأ مقارنة بالموديلات المتوسطة ، مع حوالي 25.5 رمز في الثانية [1]. الكمون أعلى من المتوسط ​​، ويستغرق حوالي 9.71 ثانية لتلقي الرمز المميز الأول [1]. ومع ذلك ، يمكن للبنية التحتية لـ AWS تحسين الأداء اعتمادًا على الأجهزة المستخدمة.

-Azure: على Azure AI Foundry ، يتم دمج Deepseek-R1 مع أدوات تقييم النماذج المدمجة ، مما يتيح للمطورين مقارنة المخرجات بسرعة والأداء القياسي [10]. على الرغم من عدم توفير أرقام زمنية محددة لـ Azure ، فقد أبلغ المستخدمون عن مشكلات زمنية كبيرة مع نموذج Deepseek من Azure ، مع استمرار بعض الاستعلامات لمدة دقيقة لتوليد استجابة [6]. هذا يشير إلى أن أداء Azure قد يتأثر بتحديات الكمون المماثلة مثل AWS.

كفاءة التكلفة

-AWS: يدفع المستخدمون على AWS مقابل موارد الحوسبة بدلاً من التسعير لكل شيء لـ Deepseek-R1 ، ويتماشى مع نماذج تسعير الذكاء الاصطناعى مفتوحة المصدر [2]. يمكن أن يكون هذا النهج فعالًا من حيث التكلفة بالنسبة للنشر على نطاق واسع ولكنه قد يختلف بناءً على استخدام البنية التحتية.

- Azure: وبالمثل ، يدفع مستخدمو Azure قوة الحوسبة الأساسية ، والتي يمكن أن تؤدي إلى تسعير متغير اعتمادًا على مدى كفاءة تشغيل النموذج [3]. ومع ذلك ، يوفر تكامل Azure مع Deepseek-R1 بديلاً فعالًا من حيث التكلفة لنماذج الملكية مثل GPT-4O من Openai [3].

قدرات التكامل والتطوير

-AWS: يوفر AWS نهج سوق AI العالمي ، مما يسمح بدمج نماذج متنوعة مثل Deepseek-R1 وضبطها على منصتها [3]. هذه المرونة مفيدة للمؤسسات التي تسعى لتجربة نماذج الذكاء الاصطناعى المختلفة.

- Azure: يقدم Azure AI Foundry منصة موثوقة وقابلة للتطوير لدمج Deepseek-R1 ، مع أدوات للتجربة السريعة والتكرار [10]. تضمن تقييمات السلامة واسعة النطاق لشركة Microsoft وتقييمات الأمن أن النموذج يفي بمعايير المؤسسة [7].

باختصار ، تقدم كل من AWS و Azure Deepseek-R1 مع مزايا مماثلة لكفاءة التكلفة ، ولكن يمكن أن تختلف مقاييس الأداء مثل السرعة والكمون بناءً على أنماط محددة للبنية التحتية والاستخدام. قد يوفر تكامل Azure مع تقييمات السلامة وأدوات قابلية التوسع ميزة لنشر المؤسسات ، في حين أن عروض النماذج المتنوعة من AWS تلبي مجموعة واسعة من احتياجات الذكاء الاصطناعي.

الاستشهادات:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepeek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-gooths-make-deepseek-ra1-ai-available-on-their-platforms.aspx
[3 "
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepeek-r1
[6] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2155368/performance-issue-with-azure-deepseek-model-high-r
[7]
[8] https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/llm-functions
[9]
[10]