Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Wie ist die Latenz von Deepseek-R1 mit den Modellen von OpenAI über Sagemaker vergleichbar?


Wie ist die Latenz von Deepseek-R1 mit den Modellen von OpenAI über Sagemaker vergleichbar?


Der Vergleich der Latenz von Deepseek-R1 mit OpenAIs Modellen bei Amazon Sagemaker beinhaltet die Untersuchung mehrerer Faktoren, einschließlich Modellarchitektur, Bereitstellungsstrategien und Hardwarekonfigurationen.

Deepseek-R1 Latenz

Deepseek-R1 ist dafür bekannt, eine höhere Latenz im Vergleich zu durchschnittlichen Modellen zu haben. Es dauert ungefähr 9,71 Sekunden, um das erste Token (Zeit bis zum ersten Token, TTFT) in einigen Konfigurationen zu erhalten [7]. Diese Latenz kann auf die komplexen Argumentationsfunktionen des Modells und die "Denkphase" des Modells zurückgeführt werden, die die Verarbeitung vor der Erzeugung von Antworten umfasst [3]. Deepseek-R1-destillierte Modelle bieten jedoch effizientere Alternativen, indem sie den Rechenaufwand reduziert und gleichzeitig einen Großteil der Argumentationsfunktionen des ursprünglichen Modells beibehält [9].

Bei Sagemaker kann die Leistung von Deepseek-R1 anhand von Strategien wie spekulativem Dekodieren und Modellabschärfen über mehrere GPUs optimiert werden, die dazu beitragen können, die Latenz zu verringern und den Durchsatz zu verbessern [1]. Die Verwendung der Transformatoren von Umarmungen und Sagemaker automatisch Lastausgleich und Autoscaling -Funktionen verbessern auch die Effizienz der Bereitstellung [5].

OpenAI -Modelle Latenz

OpenAIs Modelle wie das O1-Modell sind im Allgemeinen schneller als Deepseek-R1. Das O1 -Modell ist fast doppelt so schnell, dass sie Antworten generiert, was darauf hinweist, dass es weniger Zeit in der "Denkphase" verbringt [3]. Spezifische Latenzzahlen für OpenAI -Modelle auf Sagemaker sind jedoch in den verfügbaren Informationen nicht detailliert. OpenAI-Modelle sind in der Regel für Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit optimiert, wodurch sie für Echtzeitanwendungen geeignet sind.

Sagemaker -Bereitstellung Überlegungen

Amazon Sagemaker bietet Tools zur Optimierung der Latenz für Deepseek-R1- und OpenAI-Modelle. Strategien wie die Routing -Strategie der am wenigsten ausstehenden Anforderungen (LOR -Anfragen) können die Latenz minimieren, indem eingehende Anfragen auf der Grundlage ihrer Kapazität und Auslastung effizient verteilt werden [2]. Darüber hinaus kann die Verwendung optimierter Hardwarekonfigurationen und die Nutzung von DeepSpeed ​​oder ähnlichen Technologien die Inferenzlatenz weiter verringern [6].

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Deepseek-R1 im Vergleich zu OpenAI-Modellen eine höhere Latenz aufweist, seine destillierten Varianten und optimierten Bereitstellungsstrategien für Sagemaker die Leistung verbessern können. OpenAI-Modelle sind im Allgemeinen schneller, können jedoch im Vergleich zu den kostengünstigeren Optionen von Deepseek-R1 zu höheren Kosten sind [3] [8].

Zitate:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-time-inference-latency-by-using-amazon-sagemaker-routing-strategies/
[3] https://www.vellum.ai/blog/analysis-openai-o1-vs-teepseek-r1
[4] https://arstechnica.com/ai/2025/01/how-does-teepseek-r1-really-fare-against-opais--best-reasoning-models/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-teek-r1-distillieren-models-with-hugging-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-mantium-achieves-low-ladency-gpt-jinference-with-yepspeed-on-amazon-sagemaker/
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://365datascience.com/trending/deepseek-vs-penai/
[9] https://www.flotorch.ai/blog/speed-up-rag-experimente-on-aws---Gemaker-with-yepseek-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