Performanța DeepSeek-R1 pe AWS și Microsoft Azure poate fi evaluată pe baza mai multor factori cheie, inclusiv viteza, latența, eficiența costurilor și capacitățile de integrare.
Viteză și Latență
-AWS: Deepseek-R1 este disponibil pe AWS prin Amazon Bedrock, permițând întreprinderilor să regleze și să implementeze modelul. Deși valorile de viteză specifice pentru AWS nu sunt detaliate, performanța generală a modelului se caracterizează printr -o viteză de ieșire mai lentă în comparație cu modelele medii, cu aproximativ 25,5 jetoane pe secundă [1]. Latența este mai mare decât media, luând în jur de 9,71 secunde pentru a primi primul jeton [1]. Cu toate acestea, infrastructura AWS poate optimiza performanța în funcție de hardware -ul utilizat.
-Azure: Pe Azure AI Foundry, DeepSeek-R1 este integrat cu instrumente de evaluare a modelului încorporat, permițând dezvoltatorilor să compare rapid ieșirile și performanțele de referință [10]. Deși nu sunt furnizate cifre specifice de latență pentru Azure, utilizatorii au raportat probleme semnificative de latență cu modelul Deepseek al Azure, unele interogări preluând un minut pentru a genera un răspuns [6]. Acest lucru sugerează că performanța Azure ar putea fi afectată de provocări similare de latență ca AWS.
Eficiența costurilor
-AWS: Utilizatorii de pe AWS plătesc pentru resurse de calcul, mai degrabă decât prețuri per-token pentru DeepSeek-R1, alinându-se la modelele de prețuri AI-source AI [2]. Această abordare poate fi rentabilă pentru implementări la scară largă, dar poate varia în funcție de utilizarea infrastructurii.
- Azure: În mod similar, utilizatorii Azure plătesc pentru puterea de calcul subiacentă, ceea ce poate duce la prețuri variabile în funcție de cât de eficient este rulat modelul [3]. Cu toate acestea, integrarea Azure cu DeepSeek-R1 oferă o alternativă eficientă din punct de vedere al costurilor la modele proprii precum GPT-4O de la OpenAI [3].
Capacități de integrare și dezvoltare
-AWS: AWS oferă o abordare universală a pieței AI, permițând modele diverse precum Deepseek-R1 să fie integrate și reglate pe platforma sa [3]. Această flexibilitate este benefică pentru întreprinderile care doresc să experimenteze cu diferite modele AI.
- Azure: Azure AI Foundry oferă o platformă de încredere și scalabilă pentru integrarea Deepseek-R1, cu instrumente pentru experimentare rapidă și iterație [10]. Evaluările extinse de siguranță ale Microsoft și evaluările de securitate asigură că modelul respectă standardele întreprinderii [7].
În rezumat, atât AWS, cât și Azure oferă DeepSeek-R1 cu avantaje similare ale eficienței costurilor, dar valori de performanță precum viteza și latența pot varia în funcție de infrastructura specifică și modelele de utilizare. Integrarea Azure cu evaluările de siguranță și instrumentele de scalabilitate poate oferi un avantaj pentru implementările întreprinderilor, în timp ce ofertele de model diverse ale AWS se ocupă de o gamă mai largă de nevoi AI.
Citări:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-Microsoft-google-others-make-deepseek-r1-AI-model-adable-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-eficiency-vs-penai-claude-investments/
]
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://learn.microsoft.com/en-uss
[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-Nain/
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-foundry-and-github/