New Seric AI监视提供了一个全面的平台，可通过对整个AI堆栈的性能，质量和成本进行深入了解，以比较和优化包括DeepSeek-R1在内的AI模型。这是将DeepSeek-R1与其他AI模型进行比较的方式：
###新遗物AI监视的关键功能
1。完整的AI堆栈可见性：New Relic提供了应用程序，基础架构和AI层的整体视图，使开发人员可以与传统的APM(应用程序性能监视)金信号一起监视AI指标。这包括响应质量，代币计数和其他相关指标[1] [4]。
2。模型比较：New Relic的AI监视使用户可以单一视图比较不同的AI模型的性能和成本，包括DeepSeek-R1，OpenAI和AWS Bedrock。这有助于根据准确性，效率和运营成本等因素选择最合适的模型[1] [3] [9]。
3.深度跟踪见解：该平台提供了详细的追踪功能，使开发人员可以分析复杂的AI响应的生命周期。这对于解决诸如DeepSeek-R1 [1] [7]之类的模型中的偏见或幻觉等质量问题的故障排除特别有用。
4。增强的数据安全性：新遗物包括诸如Drop Filters之类的功能，以选择性地将敏感数据排除在监视之外，确保合规性和保护用户隐私。当整合诸如DeepSeek-R1之类的模型时，这至关重要，该模型处理复杂且潜在的敏感数据[1]。
###与DeepSeek-R1进行比较
DeepSeek-R1以其先进的推理能力而闻名，它利用专家(MOE)体系结构的混合物在推理过程中仅激活其参数的一部分，与许多其他大型语言模型相比，它使其对资源有效且具有成本效益[2] [2] [5]。在这里，新的遗物AI监视可以帮助将DeepSeek-R1与其他模型进行比较：
- 绩效和成本效率：DeepSeek-R1因其在逻辑推理任务中的高精度而被认可，同时与OpenAI的O1 [3] [5]相比，保持较低的成本结构。新的遗物AI监控使开发人员可以实时评估这些指标，从而帮助他们根据绩效需求和预算限制来确定DeepSeek-R1或其他模型是否更适合其应用程序。
- 复杂的查询处理：DeepSeek-R1在处理复杂的查询和提供细微的响应方面表现出色，在这种情况下通常优于Chatgpt和Gemini等模型[6]。 New Relic的监视可以帮助评估DeepSeek-R1与其他模型相比如何处理这些任务，从而提供了对响应质量和用户反馈的见解。
- 开源和自定义：作为开源，DeepSeek-R1为开发人员提供了灵活性，以对特定应用程序进行微调模型，可以使用新的遗物AI监视[2] [3]对其进行监控和优化。这使得对AI开发的更量身定制的方法使开发人员能够适应DeepSeek-R1或其他模型以满足独特的要求。
总而言之，新的遗物AI监视提供了一个可靠的框架，可将诸如DeepSeek-R1之类的AI模型与其他人进行比较，专注于性能，成本和自定义功能。这有助于开发人员做出明智的决定，以确保哪种模型用于不同的应用程序，从而确保最佳性能和效率。
引用：
[1] https://docs.newrelic.com/whats-new/2024/03/whats-new-03-28-aimonitoringga/
[2] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[3] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-with-new-relic-ai-monitoring
[4] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-in-in-observability
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://www.popai.pro/educationasset/resources/deepseek-r1-vs-other-other-ai-models-a-comprehens-performence-performance-comparison/
[7] https://newrelic.com/blog/nerdlog/ai-monitoring-ga
[8] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[9] https://newrelic.com/press-release/20250203