隨著生成式 AI 的不斷發展，企業和開發者對於能夠在高效能和低成本之間找到平衡的 AI 模型需求日益增長。近期，AWS 上推出了來自中國 AI 初創公司 DeepSeek 的 DeepSeek-R1 模型，這些模型不僅具備強大的推理能力，還在價格上具備顯著優勢，成為眾多 AI 開發者的理想選擇。
文章重點
AWS 不斷拓展 AI 模型庫
在 AWS re:Invent 2025 活動中，亞馬遜 CEO 安迪·賈西（Andy Jassy）分享了亞馬遜在開發近千個生成式 AI 應用過程中的經驗。他提出了三個重要的觀察，這些觀察也直接影響了 AWS 對企業 AI 部署的支持策略：
- 計算成本是關鍵：隨著生成式 AI 應用的規模擴大，計算成本成為影響項目成功與否的關鍵因素。
- 構建優質的生成式 AI 應用難度大：儘管 AI 技術日新月異，開發出一個功能強大的應用仍然需要大量的專業知識與經驗。
- 多樣化模型的選擇：單一工具無法解決所有問題，正因如此，選擇合適的模型至關重要。
基於這些洞察，AWS 不斷擴展其模型庫，提供更多選擇來支持不同行業和需求的客戶。
DeepSeek-R1 模型：高效能與成本效益的完美平衡
DeepSeek 這家來自中國的 AI 初創公司，正是這一擴展計劃中的一個重要合作夥伴。DeepSeek 在 2024 年 12 月推出了 DeepSeek-V3，隨後又在 2025 年 1 月推出了 DeepSeek-R1 系列模型，包括具有 6710 億參數的 DeepSeek-R1 和多款不同規模的 DeepSeek-R1-Distill 模型。這些新模型具備出色的推理能力，並且相較於市場上其他同類型模型，它們的成本效益高達 90-95%。
DeepSeek 在其模型中採用了強化學習等創新訓練技術，這不僅提高了模型的推理能力，也使其在生成式 AI 應用中表現出色。
多樣化的部署選擇
DeepSeek-R1 模型現已在 AWS 上提供，開發者和企業可以選擇不同的服務來部署這些模型：
- Amazon Bedrock：如果您需要快速集成預訓練基礎模型，這個服務是最理想的選擇。
- Amazon SageMaker：對於需要進行深度自定義和訓練的企業，SageMaker 提供了靈活的基礎設施支持。
- Amazon EC2 和 AWS Trainium & Inferentia：提供更具成本效益的部署方案，特別適合需要處理大量推理任務的應用。
此外，DeepSeek-R1 模型還可以與 Amazon Bedrock Guardrails 配合使用，為您的生成式 AI 應用提供額外的安全保護。
確保數據安全
AWS 重視數據安全，並提供企業級的安全功能，保證您的數據不會與模型提供商共享或用於改善模型，這對所有模型（無論是專有還是公開）都適用。對於使用 DeepSeek-R1 模型的企業來說，這一點尤其重要，因為保護數據隱私是開發者和企業的首要任務。
如何開始使用 DeepSeek-R1 模型？
目前，DeepSeek-R1 模型已經可以在以下 AWS 平台上部署：
- Amazon Bedrock Marketplace：直接從市場上訪問 DeepSeek-R1 模型。
- Amazon SageMaker JumpStart：簡單的部署過程，幫助您快速啟動 DeepSeek-R1 模型。
- Amazon EC2 Trn1 實例：針對 DeepSeek-R1-Distill 模型，提供經濟實惠的運行方案。
- Amazon Bedrock Custom Model Import：自定義導入 DeepSeek-R1-Distill 模型，根據需求進行調整。
結語
隨著 DeepSeek-R1 模型在 AWS 上的推出，開發者和企業如今可以更輕鬆地部署生成式 AI 應用，並在保障數據安全的同時，享受到強大且具成本效益的 AI 支持。無論您是剛開始探索生成式 AI 還是希望優化現有應用，DeepSeek-R1 模型都是一個值得考慮的選擇。透過 AWS 的強大平台，您能夠快速開展創新實驗，並在生成式 AI 領域取得突破性進展。
