Сравнение задержки DeepSeek-R1 с моделями OpenAI на Amazon SageMaker включает в себя изучение нескольких факторов, включая модельную архитектуру, стратегии развертывания и конфигурации аппаратного обеспечения.
DeepSeek-R1 задержка
DeepSeek-R1 известен более высокой задержкой по сравнению со средними моделями. Для получения первого токена (время до первого токена требуется приблизительно 9,71 секунды (время до первого токена, TTFT) в некоторых конфигурациях [7]. Эта задержка может быть связана с сложными возможностями рассуждений модели и ее «фазой мышления», которая включает обработку перед созданием ответов [3]. Тем не менее, DeepSeek-R1 дистиллированные модели предлагают более эффективные альтернативы, уменьшая вычислительные накладные расходы, сохраняя при этом большую часть возможностей рассуждений оригинальной модели [9].
На SageMaker производительность DeepSeek-R1 может быть оптимизирована с использованием таких стратегий, как спекулятивное декодирование и модельное осколок по нескольким графическим процессорам, что может помочь уменьшить задержку и повысить пропускную способность [1]. Использование трансформаторов обнимающего лица и автоматического балансировки нагрузки и автоматического балансировки нагрузки и автомассы также повышает эффективность развертывания [5].
Openai Models Latency
Модели OpenAI, такие как модель O1, как правило, быстрее, чем DeepSeek-R1. Модель O1 почти в два раза быстрее при создании ответов, указывая на то, что она тратит меньше времени в «фазе мышления» [3]. Тем не менее, конкретные показатели задержки для моделей OpenAI на сагикере не подробно описаны в доступной информации. Модели OpenAI, как правило, оптимизированы для скорости и отзывчивости, что делает их подходящими для приложений в реальном времени.
Соображения развертывания SageMaker
Amazon SageMaker предоставляет инструменты для оптимизации задержки для моделей DeepSeek-R1 и Openai. Стратегии, такие как наименьшая стратегия маршрутизации (LOR), могут минимизировать задержку путем эффективного распределения входящих запросов по случаям, основанным на их способности и использовании [2]. Кроме того, использование оптимизированных аппаратных конфигураций и использование глубокого скорости или аналогичных технологий может еще больше уменьшить задержку вывода [6].
Таким образом, в то время как DeepSeek-R1 имеет более высокую задержку по сравнению с моделями OpenAI, его дистиллированные варианты и оптимизированные стратегии развертывания в SageMaker могут повысить производительность. Модели OpenAI, как правило, быстрее, но могут стоить более высокую стоимость по сравнению с более экономичными вариантами DeepSeek-R1 [3] [8].
Цитаты:
[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-ime-infere-latency-by-using-amazon-sagemaker-routing-strategies/
[3] https://www.vellum.ai/blog/analysis-openai-o1-vs-deepseek-r1
[4] https://arstechnica.com/ai/2025/01/how-does-deepseek-r1-really-fare-against-openais-best-resesing-models/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-ghing-face-n-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-mantium-achieves-low-latency-gpt-j-inference-with-deepseed-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-prag-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