Ytelsen til DeepSeek-R1 på AWS og Microsoft Azure kan evalueres basert på flere viktige faktorer, inkludert hastighet, latens, kostnadseffektivitet og integrasjonsevner.
Hastighet og latens
-AWS: DeepSeek-R1 er tilgjengelig på AWS gjennom Amazon berggrunn, slik at bedrifter kan finjustere og distribuere modellen. Mens spesifikke hastighetsmålinger for AWS ikke er detaljerte, er modellens generelle ytelse preget av en langsommere utgangshastighet sammenlignet med gjennomsnittlige modeller, med omtrent 25,5 symboler per sekund [1]. Latens er høyere enn gjennomsnittet, og tar rundt 9,71 sekunder å motta det første tokenet [1]. AWSs infrastruktur kan imidlertid optimalisere ytelsen avhengig av maskinvaren som brukes.
-Azure: På Azure AI Foundry er DeepSeek-R1 integrert med innebygde modellevalueringsverktøy, slik at utviklere raskt kan sammenligne utganger og benchmark-ytelse [10]. Mens spesifikke latensstall for Azure ikke er gitt, har brukerne rapportert om betydelige latensproblemer med Azures DeepSeek -modell, med noen spørsmål som tar over et minutt å generere et svar [6]. Dette antyder at Azures ytelse kan bli påvirket av lignende latensutfordringer som AWS.
Kostnadseffektivitet
-AWS: Brukere på AWS betaler for databehandlingsressurser i stedet for priser per tykt for DeepSeek-R1, og samsvarer med Open Source AI-prisingsmodeller [2]. Denne tilnærmingen kan være kostnadseffektiv for distribusjoner i stor skala, men kan variere basert på bruk av infrastruktur.
- Azure: Tilsvarende betaler Azure -brukere for underliggende datakraft, noe som kan føre til variabel prising avhengig av hvor effektivt modellen kjøres [3]. Azures integrasjon med DeepSeek-R1 tilbyr imidlertid et kostnadseffektivt alternativ til proprietære modeller som Openais GPT-4O [3].
Integrasjons- og utviklingsmuligheter
-AWS: AWS gir en universell AI-markedsføringsmetode, slik at forskjellige modeller som DeepSeek-R1 kan integreres og finjusteres på plattformen [3]. Denne fleksibiliteten er gunstig for bedrifter som søker å eksperimentere med forskjellige AI -modeller.
- Azure: Azure AI Foundry tilbyr en pålitelig og skalerbar plattform for å integrere DeepSeek-R1, med verktøy for rask eksperimentering og iterasjon [10]. Microsofts omfattende sikkerhetsevalueringer og sikkerhetsvurderinger sikrer at modellen oppfyller bedriftsstandarder [7].
Oppsummert tilbyr både AWS og Azure DeepSeek-R1 med lignende kostnadseffektivitetsfordeler, men ytelsesmålinger som hastighet og latens kan variere basert på spesifikke infrastruktur og bruksmønstre. Azures integrasjon med sikkerhetsevalueringer og skalerbarhetsverktøy kan gi en fordel for bedriftsutplasseringer, mens AWSs forskjellige modelltilbud imøtekommer et bredere spekter av AI -behov.
Sitasjoner:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-asso-make-depseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-depeSeek-r1-efficiency-vs-openai-claude-investments/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-slosting-depseek-r1-distilled-models-with-hugging- face-tgi-on-azon-sagemaker-ai/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2155368/performance-issue-with-azure-depseek-model-high-r
[7] https://techstrong.ai/ai-at-theforsing/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-foundry-and-github/