A DeepSeek-R1 teljesítménye az AWS-en és a Microsoft Azure-on számos kulcsfontosságú tényező alapján értékelhető, ideértve a sebességet, a késést, a költséghatékonyságot és az integrációs képességeket.
sebesség és késleltetés
-AWS: A DeepSeek-R1 elérhető az AWS-en az Amazon alapkőzetén keresztül, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy finomítsák és telepítsék a modellt. Míg az AWS specifikus sebességmérője nem részletes, a modell általános teljesítményét lassabb kimeneti sebesség jellemzi az átlagos modellekhez képest, körülbelül 25,5 tokenként másodpercenként [1]. A késés az átlagnál magasabb, mintegy 9,71 másodpercig tart az első token megkapásához [1]. Az AWS infrastruktúrája azonban a használt hardvertől függően optimalizálhatja a teljesítményt.
-Azure: Az Azure AI Foundry-n a DeepSeek-R1 integrálódik a beépített modellértékelési eszközökhöz, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy gyorsan összehasonlítsák a kimeneteket és a benchmark teljesítményét [10]. Noha az Azure speciális késleltetési adatai nem rendelkezésre állnak, a felhasználók jelentős késéssel kapcsolatos kérdéseket jelentettek az Azure mélyszéki modelljével kapcsolatban, néhány kérdés egy percet vett fel a válasz generálására [6]. Ez azt sugallja, hogy az Azure teljesítményét befolyásolhatja a hasonló késleltetési kihívások, mint az AWS.
Költséghatékonyság
-AWS: Az AWS felhasználói fizetnek a számítástechnikai forrásokért, nem pedig a DeepSeek-R1-es árképzés, a nyílt forráskódú AI árazási modellekhez igazítva [2]. Ez a megközelítés költséghatékony lehet a nagyszabású telepítéseknél, de az infrastruktúra használatától függően változhat.
- Azure: Hasonlóképpen, az Azure -felhasználók fizetnek a mögöttes számítási teljesítményért, ami változó árazáshoz vezethet, attól függően, hogy a modell mennyire hatékonyan működik [3]. Az Azure integrációja azonban a DeepSeek-R1-rel költséghatékony alternatívát kínál a szabadalmaztatott modellekhez, mint például az Openai GPT-4O [3].
Integrációs és fejlesztési képességek
-AWS: Az AWS Universal AI Marketplace megközelítést biztosít, lehetővé téve a különféle modellek, például a DeepSeek-R1 integrálását és finomhangolását a platformon [3]. Ez a rugalmasság előnyös azoknak a vállalkozásoknak, amelyek különböző AI modellekkel kísérletezni akarnak.
- Azure: Az Azure AI Foundry megbízható és skálázható platformot kínál a DeepSeek-R1 integrálására, a gyors kísérletezés és az iteráció eszközeivel [10]. A Microsoft kiterjedt biztonsági értékelései és biztonsági értékelései biztosítják, hogy a modell megfeleljen a vállalati szabványoknak [7].
Összefoglalva: mind az AWS, mind az Azure mélySeek-R1-et kínálnak, hasonló költséghatékonysági előnyökkel, de a teljesítménymutatók, például a sebesség és a késleltetés, konkrét infrastruktúra és használati minták alapján változhatnak. Az Azure integrációja a biztonsági értékelésekkel és a méretezhetőségi eszközökkel előnyt biztosíthat a vállalati telepítésekhez, míg az AWS változatos modellkínálata az AI igényeinek szélesebb körét szolgálja.
Idézetek:
[1] https://articialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avetable-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficiity-vs-openai-claude-investments/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distled-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-issue-with-azure-deepseek-model-high-r
[7] https://techstrong.ai/ai-at-the-edge/deepseek-r1-models-avetable-through-aws-azure/
[8] https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/llm-functs
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generative-alue-chain/
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-aVailable-on-azure---oundry-and-github/