Производительность DeepSeek-R1 на AWS и Microsoft Azure может быть оценена на основе нескольких ключевых факторов, включая скорость, задержку, эффективность затрат и возможности интеграции.
скорость и задержка
-AWS: DeepSeek-R1 доступен на AWS через Amazon Bedrock, позволяя предприятиям тонко настраивать и развернуть модель. В то время как конкретные показатели скорости для AWS не подробно описаны, общая производительность модели характеризуется более медленной скоростью выходной сигналы по сравнению со средними моделями, примерно 25,5 токенов в секунду [1]. Задержка выше среднего, что требует около 9,71 секунды, чтобы получить первый жетон [1]. Тем не менее, инфраструктура AWS может оптимизировать производительность в зависимости от используемого оборудования.
-Azure: On Azure Foundry, DeepSeek-R1 интегрирован со встроенными инструментами оценки модели, что позволяет разработчикам быстро сравнивать выходы и контрольные характеристики [10]. Несмотря на то, что конкретные показатели задержки для Azure не предоставляются, пользователи сообщили о значительных проблемах задержки с моделью DeepSeek от Azure, причем некоторые запросы занимают более минуты для получения ответа [6]. Это говорит о том, что на производительность Azure может повлиять подобные проблемы задержки, что и AWS.
Эффективность затрат
-AWS: Пользователи AWS платят за вычислительные ресурсы, а не на ценообразование для DeepSeek-R1, соответствующие моделям ценообразования AI с открытым исходным кодом [2]. Этот подход может быть экономически эффективным для крупномасштабных развертываний, но может варьироваться в зависимости от использования инфраструктуры.
- Azure: Аналогично, пользователи Azure платят за базовую вычислительную мощность, что может привести к переменной цене в зависимости от того, насколько эффективно запускается модель [3]. Тем не менее, интеграция Azure с DeepSeek-R1 предлагает экономическую альтернативу проприетарным моделям, таким как GPT-4O Openai [3].
возможности интеграции и разработки
-AWS: AWS предоставляет универсальный подход на рынке искусственного интеллекта, позволяющий интегрировать и точно настроенные различные модели, такие как DeepSeek-R1 [3]. Эта гибкость полезна для предприятий, стремящихся экспериментировать с различными моделями ИИ.
- Azure: Azure Ai Foundry предлагает надежную и масштабируемую платформу для интеграции DeepSeek-R1 с инструментами для быстрых экспериментов и итерации [10]. Обширные оценки безопасности и оценки безопасности Microsoft гарантируют, что модель соответствует стандартам предприятия [7].
Таким образом, как AWS, так и Azure предлагают DeepSeek-R1 с аналогичными преимуществами эффективности затрат, но показатели производительности, такие как скорость и задержка, могут варьироваться в зависимости от конкретной инфраструктуры и моделей использования. Интеграция Azure с оценками безопасности и инструментами масштабируемости может обеспечить преимущество для развертывания предприятий, в то время как разнообразные модельные предложения AWS обслуживают более широкий спектр потребностей ИИ.
Цитаты:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-athers-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficity-vs-openai-claude-investments/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-ghing-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-the-edge/deepseek-r1-models-available-through-aws-azure/
[8] https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/llm-functs
[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/
