将DeepSeek-R1在AWS上的延迟与Azure进行比较，需要检查两个平台的可用数据和部署策略。尽管搜索结果中未直接提及AWS的特定延迟数据，但我们可以根据一般绩效特征和部署方法推断一些见解。
azure延迟：
- 据报道，与平均模型相比，Azure上的DeepSeek-R1具有更高的潜伏期，并且时间首先将令牌(TTFT)约为9.71秒[1]。该潜伏期可能受资源利用和网络条件等因素的影响。
- 在Azure上的部署通常使用托管的在线端点，这些端点提供可扩展且安全的环境，但如果请求超过120秒，仍可能会面临超时的问题[3]。
AWS延迟：
- 尽管未提供DeepSeek-R1的特定延迟数据，但AWS通常提供可支持有效模型部署的强大基础架构。但是，延迟可能会根据实例类型，网络条件和模型优化等因素而变化。
- AWS为AI优化的服务器收费，这可能是昂贵的，但是这些服务器旨在有效地处理高性能工作负载[4]。
比较注意事项：
- 基础架构和优化：AWS和Azure都提供可扩展的基础架构，但实际延迟可以取决于模型对特定云环境的优化程度。例如，在Azure上使用vllm等高通量引擎可以提高性能[2]。
- 资源利用：高资源利用率可以导致两个平台上的延迟增加。监视和优化资源使用对于保持低潜伏期至关重要[3]。
- 网络条件：应用程序和云端点之间的网络延迟可能会严重影响整体性能。诸如Azure网络观察者之类的工具可以帮助诊断网络问题[3]。
总而言之，尽管在搜索结果中尚未详细详细介绍AWS和Azure之间的特定延迟比较，但两个平台都可以经历受到相似因素(例如资源利用率和网络条件)影响的延迟。优化部署和监视性能是最大程度地减少任一平台上的延迟的关键。
引用：
[1] https://artaveranalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://clemenssiebler.com/posts/deploying-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2201406/deepseek-r1-deployed-in-azure-azure-ai-ai-hub-got-gotTimeout
[4] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-toshoth-others-make-make-make-deepseek-deepseek-r1-ai-model-model-available-available-on-their-platforms.aspxs.aspx
[5] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
[6] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-cheaper-and-wrong-activity-7288888888888888888881271280128-vuyu
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-is-now-available-on-azure-ai-foundry-and-github/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-lost-hosting-llms-deepseek-r1-comporparison