鞭牛士报道，1月31日消息，据亚马逊云官方公告，DeepSeek-R1 模型现已在 AWS 上推出。

以下为公告要点：

在过去的 AWS re:Invent 大会上，亚马逊首席执行官 Andy Jassy分享了亚马逊在公司范围内开发近 1,000 个生成式 AI应用程序的经验教训。从这种大规模的 AI 部署中，Jassy 提出了三个关键观察结果，这些结果塑造了亚马逊的企业 AI 实施方法。

首先，随着生成式人工智能应用的规模扩大，计算成本真的很重要。人们非常渴望更好的性价比。第二，构建一个真正优秀的生成式人工智能应用实际上相当困难。第三，当我们让构建者自由选择他们想做的事情时，所使用的模型是多样化的。这并不让我们感到惊讶，因为我们一遍又一遍地学习同样的教训，那就是永远不会有一种工具可以统治世界。

正如 Andy 所强调的，亚马逊提供的广泛而深入的模型使客户能够选择最能满足其独特需求的精确功能。通过密切关注客户需求和技术进步，AWS 定期扩展我们精选的模型，将有前景的新模型与成熟的行业热门模型结合起来。这种高性能和差异化模型产品的持续扩展有助于客户始终站在 AI 创新的前沿。

这让我们想到了中国人工智能初创公司DeepSeek。DeepSeek于 2024 年 12 月推出了DeepSeek-V3，随后于 2025 年 1 月 20 日发布了DeepSeek-R1、具有 6710 亿个参数的 DeepSeek-R1-Zero 和具有 15-700 亿个参数的 DeepSeek-R1-Distill 模型。他们于 2025 年 1 月 27 日添加了基于视觉的Janus-Pro-7B模型。

这些模型是公开可用的，据报道比同类模型便宜 90-95% 且具有成本效益。

根据 Deepseek 的说法，他们的模型以其推理能力而脱颖而出，这是通过强化学习等创新训练技术实现的。

现在，您可以在Amazon Bedrock和Amazon SageMaker AI中部署 DeepSeek-R1 模型。Amazon Bedrock 最适合希望通过 API 快速集成预先训练的基础模型的团队。Amazon SageMaker AI 非常适合需要高级定制、训练和部署并可以访问底层基础设施的组织。此外，您还可以使用AWS Trainium和AWS Inferentia通过Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)或 Amazon SageMaker AI以经济高效的方式部署 DeepSeek-R1-Distill 模型。

借助 AWS，您可以使用 DeepSeek-R1 模型构建、试验和负责任地扩展您的生成式 AI 创意，只需投入最少的基础设施投资，即可使用这种功能强大、经济高效的模型。您还可以通过构建专为安全性而设计的 AWS 服务，自信地推动生成式 AI 创新。我们强烈建议您将 DeepSeek-R1 模型的部署与Amazon Bedrock Guardrails集成，为您的生成式 AI 应用程序增加一层保护，Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker AI 客户都可以使用它。

您现在可以选择如何在 AWS 上部署 DeepSeek-R1 模型，方式有以下几种：1/用于 DeepSeek-R1 模型的Amazon Bedrock Marketplace，2/用于 DeepSeek-R1 模型的Amazon SageMaker JumpStart，3/用于 DeepSeek-R1-Distill 模型的Amazon Bedrock Cust om Model Import，以及4/用于 DeepSeek-R1-Distill 模型的Amazon EC2 Trn1 实例。