El rendimiento de Deepseek-R1 en AWS y Microsoft Azure se puede evaluar en función de varios factores clave, incluidas la velocidad, la latencia, la eficiencia de rentabilidad y las capacidades de integración.
Velocidad y latencia
-AWS: Deepseek-R1 está disponible en AWS a través de Amazon Bedrock, lo que permite a las empresas ajustar e implementar el modelo. Si bien las métricas de velocidad específicas para AWS no se detallan, el rendimiento general del modelo se caracteriza por una velocidad de salida más lenta en comparación con los modelos promedio, con aproximadamente 25.5 tokens por segundo [1]. La latencia es mayor que el promedio, lo que demora alrededor de 9.71 segundos en recibir el primer token [1]. Sin embargo, la infraestructura de AWS puede optimizar el rendimiento según el hardware utilizado.
-Azure: en Azure Ai Foundry, Deepseek-R1 está integrado con herramientas de evaluación de modelos incorporadas, lo que permite a los desarrolladores comparar rápidamente salidas y rendimiento de referencia [10]. Si bien no se proporcionan cifras de latencia específicas para Azure, los usuarios han reportado problemas de latencia significativos con el modelo Deepseek de Azure, con algunas consultas que se llevan más de un minuto para generar una respuesta [6]. Esto sugiere que el rendimiento de Azure podría verse afectado por desafíos de latencia similares como AWS.
Centencia de costo
-AWS: los usuarios en AWS pagan por los recursos informáticos en lugar de los precios por juicio para Deepseek-R1, alineándose con los modelos de precios de IA de código abierto [2]. Este enfoque puede ser rentable para las implementaciones a gran escala, pero puede variar según el uso de la infraestructura.
- Azure: Del mismo modo, los usuarios de Azure pagan por la potencia informática subyacente, lo que puede conducir a precios variables dependiendo de cuán eficientemente se ejecute el modelo [3]. Sin embargo, la integración de Azure con Deepseek-R1 ofrece una alternativa rentable a los modelos patentados como el GPT-4O de OpenAI [3].
Capacidades de integración y desarrollo
-AWS: AWS proporciona un enfoque universal del mercado de IA, que permite que diversos modelos como Deepseek-R1 se integren y estén ajustados en su plataforma [3]. Esta flexibilidad es beneficiosa para las empresas que buscan experimentar con diferentes modelos de IA.
- Azure: Azure Ai Foundry ofrece una plataforma confiable y escalable para integrar Deepseek-R1, con herramientas para la experimentación rápida y la iteración [10]. Las extensas evaluaciones de seguridad de Microsoft y las evaluaciones de seguridad aseguran que el modelo cumpla con los estándares empresariales [7].
En resumen, tanto AWS como Azure ofrecen Deepseek-R1 con ventajas de costo de costo similares, pero las métricas de rendimiento como la velocidad y la latencia pueden variar según la infraestructura específica y los patrones de uso. La integración de Azure con evaluaciones de seguridad y herramientas de escalabilidad puede proporcionar una ventaja para las implementaciones empresariales, mientras que las diversas ofertas de modelos de AWS satisfacen una gama más amplia de necesidades de IA.
Citas:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-oters-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-idopt-deepseek-r1-eficiency-vs-openai-claude-inversiones/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-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-isse-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-hain/
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-foundry-and-github/
