在智慧轉型的浪潮中，企業和開發者面對大量高效能大模型的選擇，從 Amazon Nova Pro、DeepSeek-R1 到Claude 3.7 Sonnet，Amazon Bedrock 現已集成 100+ 自研及第三方基礎模型，為生成式AI 應用的建構提供豐富的技術選項。其中，近期上線的 DeepSeek-R1 備受矚目。
然而，面對眾多模型，如何選擇最符合業務需求的方案？如何在不同應用場景下優化大模型效能？
為解決這個問題，AWS 推出了全新的 大模型選型實戰實驗，基於 Amazon Bedrock 進行全面評量與對比，協助企業精準搭配最優模型，優化AI 部署成本，提升業務落地效率。
探索大模型選型的科學路徑
Amazon Bedrock 是AWS 提供的 全託管生成式AI 平台，整合來自多個領先AI 公司的基礎模型，並提供 可擴充的API、自動化最佳化工具、無伺服器部署環境，讓開發者能夠有效率地試驗和應用AI 技術。
本實驗基於Amazon Bedrock 選取 DeepSeek-R1、Amazon Nova Pro、Llama 3.3 進行深入測試，涵蓋：
- 模型推理效能（反應速度、準確性）
- 任務適配能力（邏輯推理、知識問答）
- 指令遵循度（對複雜輸入的處理穩定性）
- 推理成本分析（計算資源利用率）
此外，我們引入 MMLU（大規模多任務語言理解） 基準測試，並結合 現實業務場景 進行評估，以科學方法論指導開發者進行AI 選型。
全面測試：精準定位最佳模型
在實驗過程中，我們發現不同模型在特定任務上展現出獨特的技術優勢：
- DeepSeek-R1 在 BoolQ（布林問答任務） 上表現出色，具有 較強的穩健性，能在輸入擾動情況下保持穩定，適用於 複雜文本理解、技術支援、法律諮詢 等高準確性要求的場景。
- Amazon Nova Pro 在 TriviaQA（開放域問答任務） 方面表現均衡，適用於 智慧客服、企業知識庫，但在BoolQ 任務上的穩健性稍遜一籌。
- Llama 3.3 70B Instruct 在不同任務間表現差異較大，對輸入擾動較敏感，適用於 輕量級AI 應用、資源受限環境，但需要針對安全性進行額外最佳化。
基於實驗數據分析，我們推薦的 業務選用策略 如下：
- 優先考慮準確性和安全性：Amazon Nova Pro 是最佳選擇，適合 企業級對話AI、法律分析、醫療諮詢。
- 需要強魯棒性和複雜任務處理能力：DeepSeek-R1 更具優勢，推薦用於 技術文件解析、自動化問答、抗噪環境AI 交互。
- 資源受限場景：Llama 3.3 70B Instruct 適合 輕量級AI 任務，但需權衡準確性和安全性。
大模型選型：加速智慧化進程
隨著AI 技術的快速演進，基礎模型的選用已成為企業智慧化策略的重要環節。 Amazon Bedrock 透過 整合多樣化AI 模型、最佳化推理效能、簡化AI 應用開發，幫助開發者和企業快速建立高效、可擴展的AI 解決方案。
作為AWS 代理商，我們提供：
- Amazon Bedrock 存取權限開通與技術支持
- 免費測試額度申請及模型選型指導
- 企業級AI 解決方案諮詢與部署優化
如果您希望深入了解 Amazon Bedrock 及大模型選型策略，或申請 DeepSeek-R1 等模型的免費測試額度，歡迎掃描頁面底部二維碼聯絡我們，取得客製化AI 解決方案，協助企業智慧化升級。
