Le prestazioni di DeepSeek-R1 su AWS e Microsoft Azure possono essere valutate in base a diversi fattori chiave, tra cui velocità, latenza, efficienza dei costi e capacità di integrazione.
velocità e latenza
-AWS: DeepSeek-R1 è disponibile su AWS tramite Amazon Bedrock, consentendo alle aziende di perfezionare e distribuire il modello. Sebbene le metriche di velocità specifiche per AWS non siano dettagliate, le prestazioni generali del modello sono caratterizzate da una velocità di uscita più lenta rispetto ai modelli medi, con circa 25,5 token al secondo [1]. La latenza è superiore alla media, impiegando circa 9,71 secondi per ricevere il primo token [1]. Tuttavia, l'infrastruttura di AWS può ottimizzare le prestazioni a seconda dell'hardware utilizzato.
-Azure: su Azure AI Foundry, DeepSeek-R1 è integrato con strumenti di valutazione del modello integrati, consentendo agli sviluppatori di confrontare rapidamente gli output e le prestazioni di riferimento [10]. Mentre non sono fornite cifre specifiche di latenza per Azure, gli utenti hanno riportato problemi di latenza significativi con il modello DeepSeek di Azure, con alcune domande che hanno richiesto un minuto per generare una risposta [6]. Ciò suggerisce che le prestazioni di Azure potrebbero essere influenzate da sfide di latenza simili a quelle AWS.
Efficienza dei costi
-AWS: gli utenti su AWS pagano per le risorse di calcolo piuttosto che i prezzi per totazioni per DeepSeek-R1, allineandosi con i modelli di prezzi di intelligenza artificiale open source [2]. Questo approccio può essere conveniente per le distribuzioni su larga scala ma può variare in base all'utilizzo dell'infrastruttura.
- Azure: allo stesso modo, gli utenti di Azure pagano per la potenza di calcolo sottostante, che può portare a prezzi variabili a seconda di quanto efficiente viene eseguito il modello [3]. Tuttavia, l'integrazione di Azure con DeepSeek-R1 offre un'alternativa economica a modelli proprietari come GPT-4o di Openi [3].
capacità di integrazione e sviluppo
-AWS: AWS fornisce un approccio universale per il mercato dell'intelligenza artificiale, che consente di integrare i modelli diversi come DeepSeek-R1 sulla sua piattaforma [3]. Questa flessibilità è vantaggiosa per le aziende che cercano di sperimentare diversi modelli di intelligenza artificiale.
- Azure: Azure Ai Foundry offre una piattaforma affidabile e scalabile per l'integrazione di DeepSeek-R1, con strumenti per una rapida sperimentazione e iterazione [10]. Le ampie valutazioni di sicurezza e le valutazioni di sicurezza di Microsoft assicurano che il modello soddisfi gli standard aziendali [7].
In sintesi, sia AWS che Azure offrono DeepSeek-R1 con vantaggi di efficienza dei costi simili, ma le metriche delle prestazioni come la velocità e la latenza possono variare in base a specifici modelli di utilizzo e di utilizzo. L'integrazione di Azure con le valutazioni della sicurezza e gli strumenti di scalabilità possono fornire un vantaggio per le distribuzioni aziendali, mentre le diverse offerte di modelli di AWS soddisfano una gamma più ampia di esigenze di intelligenza artificiale.
Citazioni:
[1] https://artificialalanysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-oi-model-available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficienza-vs-openai-claude-investments/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-dtisiltelled-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-issue-with-azure-deepseek-model-high-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-res