Deepseek-R1: n suorituskyky AWS: ssä ja Microsoft Azuressa voidaan arvioida useiden avaintekijöiden, mukaan lukien nopeus, viive, kustannustehokkuus ja integraatioominaisuudet.
nopeus ja viive
-AWS: DeepSeek-R1 on saatavana AWS: llä Amazon Bedrockin kautta, jolloin yritykset voivat hienosäätää ja ottaa mallin käyttöön. Vaikka AWS: n erityiset nopeusmittarit eivät ole yksityiskohtaisia, mallin yleiselle suorituskyvylle on ominaista hitaampi lähtönopeus keskimääräisiin malleihin verrattuna, noin 25,5 tokenia sekunnissa [1]. Latenssi on keskimäärin korkeampi, ja ensimmäisen tunnuksen vastaanottamiseksi on noin 9,71 sekuntia [1]. AWS: n infrastruktuuri voi kuitenkin optimoida suorituskyvyn käytetystä laitteistosta riippuen.
-Azure: Azure AI -valimoon DeepSeek-R1 on integroitu sisäänrakennetuihin mallin arviointityökaluihin, jolloin kehittäjät voivat verrata nopeasti lähtöjä ja vertailuarvojen suorituskykyä [10]. Vaikka Azuren tiettyjä latenssilukuja ei tarjota, käyttäjät ovat ilmoittaneet merkittäviä viiveakysymyksiä Azuren Deepseek -mallissa, ja jotkut kyselyt ovat ottaneet vastaan minuutin vastauksen tuottamiseksi [6]. Tämä viittaa siihen, että Azuren suorituskyky voi vaikuttaa samanlaiset latenssihaasteet kuin AWS.
Kustannustehokkuus
-AWS: AWS: n käyttäjät maksavat resurssien laskennasta kuin Deepseek-R1: n sankasta hinnoittelua, yhdenmukaistaen avoimen lähdekoodin AI-hinnoittelumallien kanssa [2]. Tämä lähestymistapa voi olla kustannustehokas laajamittaisille käyttöönottoille, mutta se voi vaihdella infrastruktuurin käytön perusteella.
- Azure: Samoin Azure -käyttäjät maksavat taustalla olevasta laskentavoimasta, mikä voi johtaa muuttuvan hinnoitteluun riippuen siitä, kuinka malli suoritetaan tehokkaasti [3]. Azuren integraatio Deepseek-R1: n kanssa tarjoaa kuitenkin kustannustehokkaan vaihtoehdon omistusmalleille, kuten Openain GPT-4O [3].
Integraatio- ja kehitysominaisuudet
-AWS: AWS tarjoaa yleisen AI-markkinapaikan lähestymistavan, joka mahdollistaa monipuoliset mallit, kuten Deepseek-R1, integroida ja hienosäätää sen alustalla [3]. Tämä joustavuus on hyödyllinen yrityksille, jotka pyrkivät kokeilemaan erilaisia AI -malleja.
- Azure: Azure AI Foundry tarjoaa luotettavan ja skaalautuvan alustan Deepseek-R1: n integroimiseksi, työkaluilla nopeaan kokeiluun ja iteraatioon [10]. Microsoftin laajat turvallisuusarvioinnit ja turvallisuusarvioinnit varmistavat, että malli täyttää yritysstandardit [7].
Yhteenvetona voidaan todeta, että sekä AWS että Azure tarjoavat Deepseek-R1: n, jolla on samanlaiset kustannustehokkuusetuja, mutta suorituskykymittarit, kuten nopeus ja latenssi, voivat vaihdella tiettyjen infrastruktuurin ja käyttömallien perusteella. Azuren integraatio turvallisuusarviointeihin ja skaalautuvuustyökaluihin voi tarjota reunan yritysten käyttöönottoille, kun taas AWS: n monipuoliset mallitarjoukset palvelevat laajempaa AI -tarpeita.
Viittaukset:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-R1
[2] https://campustechnology.com/Articles/2025/02/04/AWS-Microsoft-Google-Others-Make-DeepSeek-R1-AI-Model-Available-on-Their-Platforms.aspx
.
.
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-R1
.
.
[8] https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/llm-functions
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generative-ai-value-chain/
[10.