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在互联网快速发展的背景下，用户生成内容（UGC）激增，社交媒体、电商和视频平台上涌现大量文字、图片、视频等信息。然而，其中可能包含不当或违法内容，影响平台形象和用户体验。因此，高效、准确的内容审核至关重要。 传统人工审核成本高、效率低，且易受主观因素影响，难以应对多模态、多语种的审核需求。生成式 AI 技术提供了新的解决方案，依托大语言模型和多模态模型，可自动、高效地识别违规内容，优化审核流程。 本文将探讨如何利用 Amazon Bedrock 提供的生成式 AI 模型进行文本审核，并从准确率、时延、成本等方面评估 DeepSeek、Nova、Claude 3.x 等模型的表现，帮助用户选择最优方案。

在智能化转型的浪潮中，企业和开发者面对大量高性能大模型的选择，从 Amazon Nova Pro、DeepSeek-R1 到 Claude 3.7 Sonnet，Amazon Bedrock 现已集成 100+ 自研及第三方基础模型，为生成式 AI 应用的构建提供丰富的技术选项。其中，近期上线的 DeepSeek-R1 备受瞩目。

随着生成式 AI 技术的快速发展，企业对于 AI 在内容生成、自动化流程、数据分析等方面的应用需求不断增长。作为全球领先的云计算服务提供商，亚马逊云科技（AWS）提供了一整套完善的生成式 AI 解决方案，助力企业高效、安全地构建 AI 应用。本文将围绕 AWS 在生成式 AI 领域的实践，探讨如何借助 Amazon Bedrock、Amazon SageMaker 和其他 AI 相关服务，打造面向企业的智能化应用。

DeepSeek 作为首个登陆 Amazon Bedrock 的国产大模型，自 2025 年 1 月底推出以来，已有数千客户通过 Amazon Bedrock 自定义模型导入功能 部署了该模型。如今，AWS 进一步扩展了客户的使用方式，使其能够在 无服务器（Serverless）模式 下 按 token 付费，享受高性能 AI 推理的优势。

近日，Amazon Nova理解模型已正式在及亚太地区（东京、首尔、孟买、新加坡、悉尼）开放区域处理服务。作为AWS代理商，我们将助力企业充分利用Amazon Nova的强大智能能力，实现高效、低成本的生成式AI应用。