Výkon DeepSeek-R1 na AWS a Microsoft Azure lze vyhodnotit na základě několika klíčových faktorů, včetně rychlosti, latence, efektivity nákladů a integračních schopností.
Rychlost a latence
-AWS: DeepSeek-R1 je k dispozici na AWS prostřednictvím Amazon Bedrock, což umožňuje podnikům doladit a nasazovat model. Zatímco specifické metriky rychlosti pro AWS nejsou podrobně popsány, obecný výkon modelu je charakterizován pomalejší výstupní rychlostí ve srovnání s průměrnými modely, s asi 25,5 tokeny za sekundu [1]. Latence je vyšší než průměrná, trvá asi 9,71 sekund, než obdrží první token [1]. Infrastruktura AWS však může optimalizovat výkon v závislosti na použitém hardwaru.
-Azure: Na slévárně Azure AI je DeepSeek-R1 integrován do vestavěných nástrojů pro hodnocení modelu, což vývojářům umožňuje rychle porovnat výstupy a srovnávací výkon [10]. Zatímco specifické údaje o latenci pro Azure nejsou poskytovány, uživatelé uvedli významné problémy s latencem s modelem Azure Deepseek, přičemž některé dotazy trvaly minutu, aby vytvořily odpověď [6]. To naznačuje, že výkon Azure může být ovlivněn podobnými výzvami latence jako AWS.
Efektivita nákladů
-AWS: Uživatelé na AWS platí spíše za výpočetní zdroje než za to, že ceny za hlubokéseek-R1, sladění s modely cen AI s otevřeným zdrojovým kódem [2]. Tento přístup může být nákladově efektivní pro rozsáhlé nasazení, ale může se lišit v závislosti na využití infrastruktury.
- Azure: Podobně uživatelé Azure platí za základní výpočetní výkon, což může vést k proměnlivé ceně v závislosti na tom, jak efektivně je model spuštěn [3]. Integrace společnosti Azure s DeepSeek-R1 však nabízí nákladově efektivní alternativu k proprietárním modelům, jako je OpenAI's GPT-4o [3].
Ad
Integrační a rozvojové schopnosti
-AWS: AWS poskytuje univerzální přístup AI na trhu, který umožňuje integrované a jemně vyladit rozmanité modely, jako je DeepSeek-R1 na své platformě [3]. Tato flexibilita je prospěšná pro podniky, které se snaží experimentovat s různými modely AI.
- Azure: Azure AI Foundry nabízí důvěryhodnou a škálovatelnou platformu pro integraci DeepSeek-R1 s nástroji pro rychlé experimentování a iterace [10]. Rozsáhlá hodnocení bezpečnosti a hodnocení bezpečnosti společnosti Microsoft zajišťují, že model splňuje podnikové standardy [7].
Stručně řečeno, jak AWS, tak Azure nabízejí DeepSeek-R1 s podobnými výhody efektivity nákladů, ale metriky výkonu, jako je rychlost a latence, se mohou lišit v závislosti na konkrétních infrastruktuře a vzorcích využití. Integrace společnosti Azure s hodnocením bezpečnosti a nástroji škálovatelnosti může poskytnout výhodu pro nasazení podniku, zatímco rozmanité modelové nabídky AWS uspokojí širší škálu potřeb AI.
Citace:
[1] https://artificialalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/AWS-Microsoft-gootherothers-make-Deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efektivita-vs-openai-claude investments/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2155368/performance-issue-with-azure-deeepseek-model-hegh-r
[7] https://techstrong.ai/ai-at-the-idge/deepseek-r1-models-available-through-aws-azure/
[8] https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/llm-punctions
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generative-ai-value-řetěz/
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure--woundry-and-github/