Die Leistung von Deepseek-R1 zu AWS und Microsoft Azure kann anhand mehrerer Schlüsselfaktoren bewertet werden, einschließlich Geschwindigkeits-, Latenz-, Kosteneffizienz- und Integrationsfunktionen.
Geschwindigkeit und Latenz
-AWS: Deepseek-R1 ist auf AWS über Amazon Bedrock erhältlich, sodass Unternehmen das Modell feinstimmen und bereitstellen können. Während spezifische Geschwindigkeitsmetriken für AWS nicht detailliert sind, ist die allgemeine Leistung des Modells durch eine langsamere Ausgangsgeschwindigkeit im Vergleich zu Durchschnittsmodellen mit etwa 25,5 Token pro Sekunde gekennzeichnet [1]. Die Latenz ist höher als der Durchschnitt und dauert ungefähr 9,71 Sekunden, um das erste Token zu erhalten [1]. Die Infrastruktur von AWS kann jedoch je nach verwendeter Hardware die Leistung optimieren.
. Während keine spezifischen Latenzzahlen für Azure bereitgestellt werden, haben Benutzer mit dem Deepseek -Modell von Azure erhebliche Latenzprobleme gemeldet, wobei einige Abfragen über eine Minute dauern, um eine Antwort zu generieren [6]. Dies deutet darauf hin, dass die Leistung von Azure durch ähnliche Latenzherausforderungen wie AWS beeinflusst werden könnte.
Kosteneffizienz
-AWS: Benutzer von AWS bezahlen für Computerressourcen und nicht für die Preisgestaltung für Deepseek-R1, die sich mit Open-Source-AI-Preismodellen ausrichten [2]. Dieser Ansatz kann für groß angelegte Bereitstellungen kostengünstig sein, kann jedoch auf der Grundlage der Infrastruktur verwendet werden.
- Azure: In ähnlicher Weise zahlen Azure -Benutzer für die zugrunde liegende Rechenleistung, was zu variablen Preisgestaltung führen kann, je nachdem, wie effizient das Modell ausgeführt wird [3]. Die Integration von Azure in Deepseek-R1 bietet jedoch eine kosteneffiziente Alternative zu proprietären Modellen wie dem OpenAI-GPT-4O [3].
Integrations- und Entwicklungsfunktionen
-AWS: AWS bietet einen universellen KI-Marktplatzansatz, mit dem verschiedene Modelle wie Deepseek-R1 auf seiner Plattform integriert und fein abgestimmt werden können [3]. Diese Flexibilität ist für Unternehmen von Vorteil, um mit verschiedenen KI -Modellen zu experimentieren.
- Azure: Azure AI Foundry bietet eine vertrauenswürdige und skalierbare Plattform für die Integration von Deepseek-R1 mit Tools für schnelles Experimentieren und Iterationen [10]. Die umfangreichen Sicherheitsbewertungen und Sicherheitsbewertungen von Microsoft stellen sicher, dass das Modell die Unternehmensstandards entspricht [7].
Zusammenfassend bieten sowohl AWS als auch Azure Deepseek-R1 mit ähnlichen Kosteneffizienzvorteilen, aber Leistungsmetriken wie Geschwindigkeit und Latenz können je nach spezifischer Infrastruktur- und Nutzungsmuster variieren. Die Integration von Azure in Sicherheitsbewertungen und Skalierbarkeitstools kann einen Vorteil für Unternehmensbereitstellungen bieten, während die unterschiedlichen Modellangebote von AWS auf ein breiteres Spektrum von KI -Anforderungen gerecht werden.
Zitate:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-ther-make-leepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-yepseek-r1-efficiency-vs-penai-claude-investments/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-teek-r1-distillieren-models-with-hugging-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2155368/performance- isue-with-azure-peepseek-model-high-
[7] https://techstrong.ai/ai-at-the-ed-dge/deepseek-r1-models-available-through-aw-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-availle-on-azure-ai-foundry-and-github/