Les performances de Deepseek-R1 sur AWS et Microsoft Azure peuvent être évaluées en fonction de plusieurs facteurs clés, notamment la vitesse, la latence, la rentabilité et les capacités d'intégration.
vitesse et latence
- AWS: Deepseek-R1 est disponible sur AWS via le fondement d'Amazon, permettant aux entreprises de s'adapter et de déployer le modèle. Bien que les mesures de vitesse spécifiques pour AWS ne soient pas détaillées, les performances générales du modèle se caractérisent par une vitesse de sortie plus lente par rapport aux modèles moyens, avec environ 25,5 jetons par seconde [1]. La latence est supérieure à la moyenne, prenant environ 9,71 secondes pour recevoir le premier jeton [1]. Cependant, l'infrastructure d'AWS peut optimiser les performances en fonction du matériel utilisé.
- Azure: Sur Azure AI Foundry, Deepseek-R1 est intégré aux outils d'évaluation des modèles intégrés, permettant aux développeurs de comparer rapidement les sorties et les performances de référence [10]. Bien que des chiffres spécifiques de latence pour Azure ne soient pas fournis, les utilisateurs ont signalé des problèmes de latence importants avec le modèle Deepseek d'Azure, certaines requêtes prenant plus d'une minute pour générer une réponse [6]. Cela suggère que les performances d'Azure pourraient être affectées par des défis de latence similaires à l'AWS.
rentable
- AWS: les utilisateurs sur AWS paient pour les ressources informatiques plutôt que sur les prix par token pour Deepseek-R1, s'alignant avec les modèles de tarification d'IA open source [2]. Cette approche peut être rentable pour les déploiements à grande échelle, mais peut varier en fonction de l'utilisation des infrastructures.
- Azure: De même, les utilisateurs d'Azure paient pour la puissance de calcul sous-jacente, ce qui peut conduire à des prix variables en fonction de l'efficacité du modèle [3]. Cependant, l'intégration d'Azure avec Deepseek-R1 offre une alternative rentable aux modèles propriétaires comme le GPT-4O d'OpenAI [3].
Capacités d'intégration et de développement
- AWS: AWS offre une approche universelle sur le marché de l'IA, permettant à divers modèles comme Deepseek-R1 d'être intégrés et affinés sur sa plate-forme [3]. Cette flexibilité est bénéfique pour les entreprises qui cherchent à expérimenter différents modèles d'IA.
- Azure: Azure AI Foundry propose une plate-forme de confiance et évolutive pour intégrer Deepseek-R1, avec des outils d'expérimentation rapide et d'itération [10]. Les vastes évaluations de la sécurité et les évaluations de la sécurité de Microsoft garantissent que le modèle répond aux normes d'entreprise [7].
En résumé, AWS et Azure offrent Deepseek-R1 avec des avantages de rentabilité similaires, mais les mesures de performance comme la vitesse et la latence peuvent varier en fonction des infrastructures et des modèles d'utilisation spécifiques. L'intégration d'Azure aux évaluations de la sécurité et aux outils d'évolutivité peut fournir un avantage pour les déploiements d'entreprise, tandis que les diverses offres de modèles d'AWS répondent à un éventail plus large de besoins en IA.
Citations:
[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-plalaforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficiency-vs-openai-claude-investments/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilla-models-with-hugging-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-deepseek-model-high-r--r
[7] https://techstrong.ai/ai-at-the-edge/deepseek-r1-models-available-through-aws-azure/
[8] https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/llm-functions
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generative-ai-value-chain/
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-founry-and-github/