Deepseek-R1'in AWS ve Microsoft Azure üzerindeki performansı, hız, gecikme, maliyet verimliliği ve entegrasyon yetenekleri dahil olmak üzere çeşitli temel faktörlere göre değerlendirilebilir.
Hız ve gecikme
-AWS: Deepseek-R1 AWS'de Amazon Bedrock üzerinden mevcuttur ve işletmelerin modeli ince ayarlamasına ve dağıtmasına izin verir. AWS için spesifik hız metrikleri ayrıntılı olmasa da, modelin genel performansı, saniyede yaklaşık 25,5 jeton ile ortalama modellere kıyasla daha yavaş bir çıkış hızı ile karakterizedir [1]. Gecikme ortalamadan daha yüksektir ve ilk jetonu almak için yaklaşık 9.71 saniye sürer [1]. Ancak, AWS altyapısı kullanılan donanıma bağlı olarak performansı optimize edebilir.
-Azure: Azure AI Foundry'de, Deepseek-R1 yerleşik model değerlendirme araçlarıyla entegre edilmiştir, bu da geliştiricilerin çıktıları ve kıyaslama performansını hızlı bir şekilde karşılaştırmasını sağlar [10]. Azure için spesifik gecikme rakamları sağlanmasa da, kullanıcılar Azure'un Deepseek modelinde önemli gecikme sorunları bildirmişlerdir ve bazı sorgular bir yanıt oluşturmak için bir dakikadan fazla sürer [6]. Bu, Azure'un performansının AWS ile benzer gecikme zorluklarından etkilenebileceğini göstermektedir.
Maliyet Verimliliği
-AWS: AWS'deki kullanıcılar, açık kaynaklı AI fiyatlandırma modelleri ile hizalanan Deepseek-R1 için çekilmiş fiyatlandırma yerine bilgi işlem kaynakları için ödeme yaparlar [2]. Bu yaklaşım büyük ölçekli dağıtımlar için uygun maliyetli olabilir, ancak altyapı kullanımına göre değişebilir.
- Azure: Benzer şekilde, Azure kullanıcıları, modelin ne kadar verimli bir şekilde çalıştırıldığına bağlı olarak değişken fiyatlandırmaya yol açabilecek altta yatan bilgi işlem gücü için ödeme yaparlar [3]. Bununla birlikte, Azure'un Deepseek-R1 ile entegrasyonu, Openai'nin GPT-4O'su [3] gibi tescilli modellere uygun maliyetli bir alternatif sunmaktadır [3].
Entegrasyon ve Geliştirme yetenekleri
-AWS: AWS, Deepseek-R1 gibi çeşitli modellerin platformuna entegre ve ince ayar yapılmasına izin veren evrensel bir AI pazar yaklaşımı sunar [3]. Bu esneklik, farklı AI modellerini denemek isteyen işletmeler için faydalıdır.
- Azure: Azure AI Foundry, hızlı deney ve yineleme araçlarıyla Deepseek-R1'i entegre etmek için güvenilir ve ölçeklenebilir bir platform sunmaktadır [10]. Microsoft'un kapsamlı güvenlik değerlendirmeleri ve güvenlik değerlendirmeleri, modelin kurumsal standartları karşılamasını sağlar [7].
Özetle, hem AWS hem de Azure, benzer maliyet verimliliği avantajlarına sahip Deepseek-R1'i sunar, ancak hız ve gecikme gibi performans metrikleri belirli altyapı ve kullanım modellerine göre değişebilir. Azure'un güvenlik değerlendirmeleri ve ölçeklenebilirlik araçları ile entegrasyonu, işletme dağıtımları için bir avantaj sağlayabilirken, AWS'nin çeşitli model teklifleri daha geniş bir AI ihtiyaçlarına hizmet vermektedir.
Alıntılar:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-botes-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-b1-efort-vs-openai-claude-investments/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-disted-models-with-hging-face-tgi-on-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2155368/performance-isonsiss-with-adure-deepseek-model-hg-r
[7] https://techstrong.ai/ai-at-the-tide/deepseek-r1-models-evailable-through-aws-azure/
[8] https://docs.snowliflak
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generatif-i-value-chain/
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-evailable-onasure-ai-foundry-and-github/