O desempenho do Deepseek-R1 na AWS e Microsoft Azure pode ser avaliado com base em vários fatores-chave, incluindo velocidade, latência, eficiência de custos e recursos de integração.
velocidade e latência
-AWS: Deepseek-R1 está disponível na AWS através da Amazon Bedrock, permitindo que as empresas ajustem e implantem o modelo. Embora as métricas de velocidade específicas para AWS não sejam detalhadas, o desempenho geral do modelo é caracterizado por uma velocidade de saída mais lenta em comparação com modelos médios, com cerca de 25,5 tokens por segundo [1]. A latência é superior à média, levando cerca de 9,71 segundos para receber o primeiro token [1]. No entanto, a infraestrutura da AWS pode otimizar o desempenho, dependendo do hardware usado.
-Azure: On Azure AI Foundry, o DeepSeek-R1 é integrado às ferramentas de avaliação de modelos embutidas, permitindo que os desenvolvedores comparem rapidamente saídas e o desempenho de referência [10]. Embora os números de latência específicos para o Azure não sejam fornecidos, os usuários relataram problemas de latência significativos com o modelo Deepseek do Azure, com algumas consultas tomando mais de um minuto para gerar uma resposta [6]. Isso sugere que o desempenho do Azure pode ser impactado por desafios de latência semelhantes à AWS.
Eficiência de custos
-AWS: os usuários da AWS pagam pelos recursos de computação, em vez de preços por toques para o Deepseek-R1, alinhando-se com os modelos de preços de IA de código aberto [2]. Essa abordagem pode ser econômica para implantações em larga escala, mas pode variar com base no uso de infraestrutura.
- Azure: Da mesma forma, os usuários do Azure pagam pelo poder de computação subjacente, o que pode levar a preços variáveis, dependendo da eficiência do modelo [3]. No entanto, a integração do Azure com o Deepseek-R1 oferece uma alternativa econômica aos modelos proprietários como o GPT-4O do Openai [3].
Capacidades de integração e desenvolvimento
-AWS: a AWS fornece uma abordagem universal de mercado de IA, permitindo que diversos modelos como o Deepseek-R1 sejam integrados e ajustados em sua plataforma [3]. Essa flexibilidade é benéfica para empresas que buscam experimentar diferentes modelos de IA.
- Azure: Azure AI Foundry oferece uma plataforma confiável e escalável para integrar o Deepseek-R1, com ferramentas para experimentação rápida e iteração [10]. As extensas avaliações de segurança e avaliações de segurança da Microsoft garantem que o modelo atenda aos padrões corporativos [7].
Em resumo, tanto a AWS quanto o Azure oferecem Deepseek-R1 com vantagens semelhantes de eficiência de custos, mas as métricas de desempenho, como velocidade e latência, podem variar com base em padrões específicos de infraestrutura e uso. A integração do Azure com as avaliações de segurança e as ferramentas de escalabilidade pode fornecer uma vantagem para implantações corporativas, enquanto as diversas ofertas de modelos da AWS atendem a uma gama mais ampla de necessidades de IA.
Citações:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avilable-n their-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-eficiente-vs-openai-claude-investments/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with--igging--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-r1-is-now-avilable-on-azure-ai-foundry-and-github/