Kinerja Deepseek-R1 pada AWS dan Microsoft Azure dapat dievaluasi berdasarkan beberapa faktor kunci, termasuk kecepatan, latensi, efisiensi biaya, dan kemampuan integrasi.
Kecepatan dan latensi
-AWS: Deepseek-R1 tersedia di AWS melalui Amazon Bedrock, memungkinkan perusahaan untuk menyempurnakan dan menggunakan model. Sementara metrik kecepatan spesifik untuk AWS tidak terperinci, kinerja umum model ditandai dengan kecepatan output yang lebih lambat dibandingkan dengan model rata -rata, dengan sekitar 25,5 token per detik [1]. Latensi lebih tinggi dari rata -rata, membutuhkan waktu sekitar 9,71 detik untuk menerima token pertama [1]. Namun, infrastruktur AWS dapat mengoptimalkan kinerja tergantung pada perangkat keras yang digunakan.
-Azure: Di Azure AI Foundry, Deepseek-R1 diintegrasikan dengan alat evaluasi model bawaan, memungkinkan pengembang untuk dengan cepat membandingkan output dan kinerja benchmark [10]. Sementara angka latensi spesifik untuk Azure tidak disediakan, pengguna telah melaporkan masalah latensi yang signifikan dengan model Deepseek Azure, dengan beberapa pertanyaan memakan waktu lebih dari satu menit untuk menghasilkan respons [6]. Ini menunjukkan bahwa kinerja Azure mungkin dipengaruhi oleh tantangan latensi yang sama seperti AWS.
Efisiensi biaya
-AWS: Pengguna pada AWS membayar untuk sumber daya komputasi daripada harga per token untuk Deepseek-R1, sejajar dengan model penetapan harga AI open-source [2]. Pendekatan ini dapat hemat biaya untuk penyebaran skala besar tetapi dapat bervariasi berdasarkan penggunaan infrastruktur.
- Azure: Demikian pula, pengguna Azure membayar untuk daya komputasi yang mendasarinya, yang dapat menyebabkan harga variabel tergantung pada seberapa efisien model dijalankan [3]. Namun, integrasi Azure dengan Deepseek-R1 menawarkan alternatif yang hemat biaya untuk model kepemilikan seperti Openai's GPT-4O [3].
Kemampuan integrasi dan pengembangan ###
-AWS: AWS menyediakan pendekatan pasar AI universal, memungkinkan berbagai model seperti Deepseek-R1 diintegrasikan dan disesuaikan dengan platformnya [3]. Fleksibilitas ini bermanfaat bagi perusahaan yang ingin bereksperimen dengan model AI yang berbeda.
- Azure: Azure AI Foundry menawarkan platform tepercaya dan dapat diskalakan untuk mengintegrasikan Deepseek-R1, dengan alat untuk eksperimen dan iterasi yang cepat [10]. Evaluasi keamanan dan penilaian keamanan Microsoft yang luas memastikan bahwa model tersebut memenuhi standar perusahaan [7].
Singkatnya, AWS dan Azure menawarkan Deepseek-R1 dengan keunggulan efisiensi biaya yang sama, tetapi metrik kinerja seperti kecepatan dan latensi dapat bervariasi berdasarkan infrastruktur spesifik dan pola penggunaan. Integrasi Azure dengan evaluasi keselamatan dan alat skalabilitas dapat memberikan keunggulan untuk penyebaran perusahaan, sementara penawaran model AWS yang beragam memenuhi berbagai kebutuhan AI yang lebih luas.
Kutipan:
[1] https://artitifialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-tleir-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-eficiency-vs-openai-claude-investments/
[4.
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/215368/performance-issue-with-azure-deepseek-model-high-r
[7] https://techstrong.ai/ai-at-the-gede/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/