Comparar a latência do Deepseek-R1 com os modelos do OpenAI no Amazon Sagemaker envolve o exame de vários fatores, incluindo arquitetura de modelos, estratégias de implantação e configurações de hardware.
Deepseek-r1 Latência
Deepseek-R1 é conhecido por ter uma latência mais alta em comparação com modelos médios. Demora aproximadamente 9,71 segundos para receber o primeiro token (tempo para o primeiro token, TTFT) em algumas configurações [7]. Essa latência pode ser atribuída aos complexos recursos de raciocínio do modelo e sua "fase de pensamento", que envolve processamento antes de gerar respostas [3]. Os modelos destilados Deepseek-R1, no entanto, oferecem alternativas mais eficientes, reduzindo a sobrecarga computacional, mantendo grande parte dos recursos de raciocínio do modelo original [9].
No Sagemaker, o desempenho do Deepseek-R1 pode ser otimizado usando estratégias como decodificação especulativa e sharding de modelo em várias GPUs, o que pode ajudar a diminuir a latência e melhorar a taxa de transferência [1]. O uso dos recursos de balanceamento automático e automático do Face Transformers e Sagemaker também aumenta a eficiência da implantação [5].
Latência dos modelos OpenAI
Os modelos do OpenAI, como o modelo O1, são geralmente mais rápidos que o Deepseek-R1. O modelo O1 é quase duas vezes mais rápido na geração de respostas, indicando que gasta menos tempo na "fase de pensamento" [3]. No entanto, números de latência específicos para modelos OpenAI no Sagemaker não são detalhados nas informações disponíveis. Os modelos OpenAI são normalmente otimizados para velocidade e capacidade de resposta, tornando-os adequados para aplicativos em tempo real.
Considerações de implantação de sagemaker
A Amazon Sagemaker fornece ferramentas para otimizar a latência para os modelos Deepseek-R1 e Openai. Estratégias como a estratégia de roteamento de solicitações menos pendentes (LOR) podem minimizar a latência, distribuindo com eficiência solicitações recebidas em instâncias com base em sua capacidade e utilização [2]. Além disso, o uso de configurações otimizadas de hardware e a alavancagem do DeepSpeed ou tecnologias similares pode reduzir ainda mais a latência de inferência [6].
Em resumo, enquanto o Deepseek-R1 tem maior latência em comparação com os modelos OpenAI, suas variantes destiladas e estratégias de implantação otimizadas no Sagemaker podem melhorar o desempenho. Os modelos OpenAI são geralmente mais rápidos, mas podem ter um custo mais alto em comparação com as opções mais econômicas da DeepSeek-R1 [3] [8].
Citações:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-inference-latency-by-using-amazon-sagemaker--reting-strategies/
[3] https://www.vellum.ai/blog/analysis-openai-o1-vs-deepseek-r1
[4] https://arstechnica.com/ai/2025/01/how-deepseek-r1-really-pare-against-openais-best-roonening-models/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with--igging--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-lotorch
[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