AWSおよびMicrosoft AzureでのDeepSeek-R1のパフォーマンスは、速度、遅延、コスト効率、統合機能など、いくつかの重要な要因に基づいて評価できます。
###速度とレイテンシ
-AWS：Deepseek-R1はAWSでAmazon Bedrockを介して利用でき、企業はモデルを微調整して展開できます。 AWSの特定の速度メトリックは詳細ではありませんが、モデルの一般的なパフォーマンスは、平均モデルと比較して出力速度が遅く、1秒あたり約25.5トークンで特徴付けられます[1]。遅延は平均よりも高く、最初のトークンを受け取るのに約9.71秒かかります[1]。ただし、AWSのインフラストラクチャは、使用するハードウェアに応じてパフォーマンスを最適化できます。
-Azure：Azure AI Foundryでは、DeepSeek-R1は組み込みのモデル評価ツールと統合されており、開発者が出力とベンチマークパフォーマンスを迅速に比較できるようにします[10]。 Azureの特定の潜伏数値は提供されていませんが、ユーザーはAzureのDeepSeekモデルに関する重大な遅延問題を報告しており、一部のクエリは1分間かかり、応答を生成します[6]。これは、AzureのパフォーマンスがAWSと同様のレイテンシの課題の影響を受ける可能性があることを示唆しています。
###コスト効率
-AWS：AWSのユーザーは、deepseek-r1のトークンあたりの価格設定ではなく、コンピューティングリソースの支払いを行い、オープンソースAI価格モデルに沿っています[2]。このアプローチは、大規模な展開には費用対効果が高い場合がありますが、インフラストラクチャの使用に基づいて異なる場合があります。
-Azure：同様に、Azureユーザーは基礎となるコンピューティングパワーの代金を支払います。これは、モデルがどれだけ効率的に実行されるかに応じて可変価格設定につながる可能性があります[3]。ただし、AzureのDeepSeek-R1との統合は、OpenaiのGPT-4Oのような独自モデルに代わる費用効率の高い代替品を提供します[3]。
###統合と開発機能
-AWS：AWSは普遍的なAIマーケットプレイスアプローチを提供し、DeepSeek-R1などの多様なモデルをそのプラットフォームに統合して微調整できるようにします[3]。この柔軟性は、さまざまなAIモデルを実験しようとする企業にとって有益です。
-Azure：Azure AI Foundryは、迅速な実験と反復のためのツールを使用して、DeepSeek-R1を統合するための信頼できるスケーラブルなプラットフォームを提供します[10]。 Microsoftの広範な安全評価とセキュリティ評価により、モデルがエンタープライズ基準を満たすことが保証されます[7]。
要約すると、AWSとAzureの両方が同様のコスト効率の利点を持つDeepSeek-R1を提供しますが、速度やレイテンシなどのパフォーマンスメトリックは、特定のインフラストラクチャと使用パターンによって異なります。 Azureと安全評価およびスケーラビリティツールとの統合は、エンタープライズの展開に優れている可能性がありますが、AWSの多様なモデル製品は、より広範なAIニーズに対応しています。
引用：
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-abable-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-eficiency-vs-openai-claude-investments/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-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
[7] https://techstrong.ai/ai-at-theedek-r1-models-abailable-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-azure-ai-foundry-and-github/