DeepSeek-R1在AWS和Microsoft Azure上的性能可以根据几个关键因素进行评估，包括速度，延迟，成本效率和集成功能。
###速度和延迟
- AWS：DeepSeek-R1可以通过亚马逊基岩在AWS上获得，使企业可以微调和部署模型。尽管未详细介绍AWS的特定速度指标，但该模型的一般性能的特征是输出速度较慢，而平均型号则为每秒25.5个令牌[1]。延迟高于平均水平，需要9.71秒才能获得第一个令牌[1]。但是，AWS的基础架构可以根据所使用的硬件来优化性能。
- Azure：在Azure AI铸造厂，DeepSeek-R1与内置模型评估工具集成在一起，使开发人员能够快速比较输出和基准性能[10]。尽管未提供特定的静脉延迟数字，但用户报告了Azure的DeepSeek模型的重大延迟问题，一些查询需要一分钟的时间来产生响应[6]。这表明Azure的性能可能会受到与AWS相似的延迟挑战的影响。
###成本效率
- AWS：AWS上的用户为计算资源而不是为DeepSeek-R1进行计算价格，与开源AI定价模型保持一致[2]。这种方法对于大规模部署可能具有成本效益，但可能会根据基础架构使用而有所不同。
- Azure：同样，Azure用户为基础计算能力付费，这可能会导致可变定价，这取决于模型的运行效率[3]。但是，Azure与DeepSeek-R1的集成为OpenAI的GPT-4O等专有模型提供了一种具有成本效益的替代方法[3]。
###集成和开发功能
-AWS：AWS提供了一种通用的AI市场方法，允许像DeepSeek-R1这样的不同模型在其平台上进行整合和微调[3]。这种灵活性对寻求尝试不同AI模型的企业是有益的。
- Azure：Azure AI Foundry提供了一个可信赖且可扩展的平台，用于集成DeepSeek-R1，并提供快速实验和迭代的工具[10]。微软的广泛安全评估和安全评估可确保该模型符合企业标准[7]。
总而言之，AWS和Azure都提供具有相似成本效率优势的DeepSeek-R1，但是速度和延迟等性能指标可能会根据特定的基础架构和使用模式而有所不同。 Azure与安全评估和可扩展性工具的集成可能为企业部署提供优势，而AWS的多样化模型产品满足了更广泛的AI需求。
引用：
[1] https://artaveranalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-toshoth-others-make-make-deepseek-deepseek-r1-ai-model-model-available-available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-fipicy-ves-vs-openai-claude-investments/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-hosting-deepseek-r1-dist-----------------
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2155368/performance-sofferance-sise-with-azure-deepseek-model-model-high-r-r
[7] https://techstrong.ai/ai-at-the-ge/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-is-now-available-on-azure-ai-ai-foundry-and-github/