Het vergelijken van de latentie van Deepseek-R1 met Openai's modellen op Amazon Sagemaker omvat het onderzoeken van verschillende factoren, waaronder modelarchitectuur, implementatiestrategieën en hardwareconfiguraties.
Deepseek-R1 latentie
Deepseek-R1 staat bekend om het hebben van een hogere latentie in vergelijking met gemiddelde modellen. Het duurt ongeveer 9,71 seconden om het eerste token te ontvangen (Time to First Token, TTFT) in sommige configuraties [7]. Deze latentie kan worden toegeschreven aan de complexe redeneermogelijkheden van het model en de "denkfase", waarbij verwerking wordt verwerkt voordat de reacties worden gegenereerd [3]. Deepseek-R1 gedistilleerde modellen bieden echter efficiëntere alternatieven door de rekenoverhead te verminderen met behoud van een groot deel van de redeneermogelijkheden van het oorspronkelijke model [9].
Op Sagemaker kunnen de prestaties van DeepSeek-R1 worden geoptimaliseerd met behulp van strategieën zoals speculatieve decodering en modelscharding over meerdere GPU's, wat kan helpen de latentie te verminderen en de doorvoer te verbeteren [1]. Het gebruik van de transformatoren van Hugging Face en de automatische load -balancing- en autoscalingsfuncties van Sagemaker verbeteren ook de implementatie -efficiëntie [5].
Openai modellen latentie
De modellen van Openai, zoals het O1-model, zijn over het algemeen sneller dan Deepseek-R1. Het O1 -model is bijna twee keer zo snel bij het genereren van antwoorden, wat aangeeft dat het minder tijd doorbrengt in de "denkfase" [3]. Specifieke latentiecijfers voor OpenAI -modellen op Sagemaker zijn echter niet gedetailleerd in de beschikbare informatie. OpenAI-modellen zijn meestal geoptimaliseerd voor snelheid en responsiviteit, waardoor ze geschikt zijn voor realtime toepassingen.
Sagemaker Implementatie Overwegingen
Amazon Sagemaker biedt tools om de latentie te optimaliseren voor zowel Deepseek-R1- als OpenAI-modellen. Strategieën zoals de minst openstaande verzoeken (LOR) routeringsstrategie kunnen de latentie minimaliseren door inkomende verzoeken op basis van hun capaciteit en gebruik efficiënt te distribueren [2]. Bovendien kan het gebruik van geoptimaliseerde hardwareconfiguraties en het benutten van deepspeed of vergelijkbare technologieën de latentie van de inferentie verder verminderen [6].
Samenvattend, hoewel Deepseek-R1 een hogere latentie heeft in vergelijking met OpenAI-modellen, kunnen de gedistilleerde varianten en geoptimaliseerde implementatiestrategieën op Sagemaker de prestaties verbeteren. OpenAI-modellen zijn over het algemeen sneller, maar kunnen hogere kosten zijn in vergelijking met de meer kosteneffectieve opties van Deepseek-R1 [3] [8].
Citaten:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distillilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-interne-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-time-inference-latentie-by-using-amazon-sagemaker-routing-strategies/
[3] https://www.vellum.ai/blog/analysis-openai-o-vs-deepseek-r1
[4] https://arstechnica.com/ai/2025/01/how-does-deepseek-R1-really-fare-against-openais-best-reding-roding-models/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-Hosting-Deepseek-R1-distillilled-models-with-Hugging-Face-tgi-on-AMazon-Sagemaker-ai/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-mantium-achieves-low-latency-gpt---Inference-with-Deepspeed-on-amazon-sagemaker/
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://365datascience.com/Trending/deepseek-vs-openai/
[9] https://www.flotorch.ai/blog/speed-up-rag-experiments-on-aws-sagemaker-with-Deepseek-r1-flotorch
[10] https://pages.awscloud.com/rs/112-tzm-766/images/2023_vw-0616-mcl_slide-deck.pdf
[11] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-Against-Openais-o1