将DeepSeek-R1与OpenAI在Amazon Sagemaker上的模型进行比较涉及检查几个因素，包括模型架构，部署策略和硬件配置。
DeepSeek-R1延迟
与平均模型相比，DeepSeek-R1的潜伏期更高。在某些配置中接收第一个令牌(第一个令牌，ttft)大约需要9.71秒[7]。该延迟可以归因于模型的复杂推理能力及其“思维阶段”，该阶段涉及在生成响应之前进行处理[3]。但是，DeepSeek-R1蒸馏模型可通过减少计算开销，同时保持许多原始模型的推理功能，从而提供更有效的替代方案[9]。
在SageMaker上，可以使用诸如跨多个GPU的投机解码和模型碎片之类的策略来优化DeepSeek-R1的性能，这可以帮助减少潜伏期并改善吞吐量[1]。拥抱面孔的变压器和SageMaker的自动负载平衡和自动化功能的使用也提高了部署效率[5]。
Openai模型延迟
Openai的模型(例如O1模型)通常比DeepSeek-R1更快。 O1模型在生成答案方面的速度几乎是两倍，表明它在“思考阶段”中花费的时间更少[3]。但是，在可用的信息中未详细介绍OpenAI模型的特定延迟数据。 OpenAI型号通常用于速度和响应能力，使其适合实时应用。
Sagemaker部署注意事项
Amazon SageMaker提供了优化DeepSeek-R1和OpenAI型号的延迟的工具。诸如最低未偿请求(LOR)路由策略之类的策略可以通过根据其容量和利用率在实例上分发传入请求来最大程度地减少延迟[2]。此外，使用优化的硬件配置并利用DeepSpeed或类似技术可以进一步降低推理延迟[6]。
总而言之，尽管与OpenAI模型相比，DeepSeek-R1具有更高的潜伏期，但其蒸馏式变体和对萨吉式制造商的优化部署策略可以提高性能。 OpenAI型号通常更快，但与DeepSeek-R1更具成本效益的选项相比，可能会以更高的成本[3] [8]。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-models-on-amazon-sagemaker-sagemaker-usis-using-a-rarge-a-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real time-inperion-latency-by-usis-usis-using-amazon-sagemaker-routing-strategies/
[3] https://www.vellum.ai/blog/analisy-openai-o1-vs-deepseek-r1
[4] https://arstechnica.com/ai/2025/01/how-does-does-deepseek-r1-really-fare-against-openais-bens----------------------------------
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-hosting-deepseek-r1-dist--------------------
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-mantium-achieves-low-low-latency-gpt-j-inference-with-deepspeed-speed-on-on-amazon-sagemaker/
[7] https://artaveranalysis.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-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-in-rank-ranks-against-openais-o1