Ny relikvie AI -overvågning giver en omfattende løsning til sammenligning af ydelsen og omkostningerne ved forskellige dybseek -modeller, såsom Deepseek R1 og Deepseek V3. Denne sammenligning er afgørende for virksomheder, der ønsker at optimere deres AI -applikationer med hensyn til kvalitet, ydeevne og omkostninger. Her er, hvordan nyt relikvier letter denne sammenligning:
Performance -sammenligning
Ny Relic AI -overvågning tilbyder detaljeret indsigt i nøglepræstationsmålinger for DeepSeek -modeller, herunder outputhastighed og latenstid. F.eks. Bemærkes dybseek R1 for sin høje outputhastighed, behandling 25 tokens pr. Sekund, mens Deepseek V3 også opnår en lignende hastighed på 24,6 tokens pr. Sekund [2]. Dog har DeepSeek V3 en lavere latenstid på cirka 9,29 sekunder sammenlignet med Deepseek R1's 13,50 sekunder [2]. Disse målinger hjælper virksomheder med at forstå, hvordan forskellige modeller fungerer under forskellige belastninger og forhold.
Omkostningssammenligning
New Relic's AI -overvågning giver også indsigt i omkostningskonsekvenserne ved at bruge forskellige DeepSeek -modeller. F.eks. Er Deepseek V3 pris til $ 0,48 pr. Million tokens, hvilket gør det mere omkostningseffektivt sammenlignet med Deepseek R1, hvilket koster $ 0,96 pr. Million tokens [2]. Denne omkostningsanalyse er vigtig for styring af AI -udviklingsudgifter og optimering af budgetfordelingen.
Model -sammenligningsfunktioner
New Relics platform inkluderer model -sammenligningsfunktioner, der giver virksomhederne mulighed for at vurdere virkningen af at skifte mellem forskellige modeller på både ydelse og omkostninger. Denne kapacitet er afgørende for virksomheder, der søger at optimere deres AI -applikationer ved at vælge de mest passende modeller til deres specifikke brugssager [1] [9]. Ved at udnytte disse funktioner kan virksomheder tage informerede beslutninger om modelinstallation og sikre, at de opnår den bedste balance mellem kvalitet, ydeevne og omkostninger.
Observabilitet på tværs af AI -stakken
New Relic's AI -overvågning giver omfattende synlighed over hele AI -stakken, inklusive tjenester, infrastruktur og selve AI -laget. Denne observerbarhed sikrer, at virksomheder kan overvåge og styre deres AI -applikationer effektivt og tackle problemer relateret til pålidelighed, databeskyttelse og sikkerhed [5] [9]. Integrationen med Deepseek-modeller forbedrer denne kapacitet, der tilbyder en strømlinet opsætning og forbedret datasikkerhed, som supplerer Deepseeks omkostningseffektive og avancerede ræsonnementskapaciteter [5].
Sammenfattende tilbyder ny Relic AI -overvågning en robust ramme til sammenligning af ydelsen og omkostningerne ved forskellige dybseek -modeller. Ved at give detaljeret indsigt i nøglemetrik og lette model sammenligninger hjælper nye relikvier virksomheder med at optimere deres AI -applikationer og opnå bedre ROI på et konkurrencedygtigt marked.
Citater:
)
[2] https://artificialanalysis.ai/providers/deepseek
[3] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-in-observability
[4] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-observability-to-deepseek
)
[6] https://www.bracai.eu/post/deepseek-performance
[7] https://newrelic.com/blog/nerdlog/ai-monitoring-ga
[8] https://insightfinder.com/resources/
[9] https://newrelic.com/press-release/20250203
[10] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v3
[11] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-monitoring
[12] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models-localt-and-monitor-with-new-relic-i-monitorering
[13] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-t-ranks-genainst-openais-o1