تدور الاختلافات الرئيسية في نافذة السياق التي تقدمها AWS و Azure لـ Deepseek-R1 في المقام الأول حول إمكانات وقيود النموذج نفسه ، بدلاً من الاختلافات في كيفية تنفيذ AWS و Azure. Deepseek-R1 هو نموذج لغة كبير يمكنه التعامل مع ما يصل إلى 128000 رمز في نافذة سياق الإدخال عبر كلا النظامين. هذه القدرة تجعلها مناسبة للمهام المعقدة مثل مراجعات الكود أو تحليل المستندات القانونية أو حل المشكلات الرياضية متعددة الخطوات [1] [4] [6].
من حيث الإخراج ، يمكن لـ Deepseek-R1 توليد ما يصل إلى 32000 رمز في وقت واحد ، وهو ما يتسق عبر كل من تطبيقات AWS و Azure [4] [6]. تعتبر هذه السعة عالية الإخراج مفيدة للمهام التي تتطلب استجابات مفصلة ، مثل كتابة التقارير المتعمقة أو تحليل مجموعات البيانات الكبيرة.
التمييز الرئيسي بين AWS و Azure ليس في نافذة السياق نفسه ولكن في كيفية دمج النموذج والوصول إليه. تقدم AWS DeepSeek-R1 كنموذج بدون خادم مُدار بالكامل في Amazon Bedrock ، مما يسمح للمستخدمين بالوصول إليه عبر واجهات برمجة التطبيقات مثل `vokemodel` و` converse `، والتي يمكن استخدامها من خلال AWS CLI أو SDKs [2]. من ناحية أخرى ، يوفر Azure Deepseek-R1 من خلال Azure AI Foundry ، حيث يكون جزءًا من مجموعة أوسع من نماذج الذكاء الاصطناعى ، حيث تقدم أدوات لتقييم النموذج والتكامل في سير عمل المؤسسة [3] [9].
باختصار ، على الرغم من أن إمكانيات نافذة السياق لـ Deepseek-R1 متسقة عبر AWS و Azure ، فإن المنصات تختلف في أساليب تكاملها والوصول إليها ، مما يعكس عروض الخدمات السحابية الخاصة بها وواجهات المستخدم.
الاستشهادات:
[1]
[2]
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/model-inference/tutorials/get-t-t-started-deepeek-r1؟context=٪2Fazure٪2Fai-Foundry٪2FContext٪2FContext
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepeek-r1/mistral-large
(5]
[6]
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-tothers-make-deepseek-ra1-ai-available-on-their-platforms.aspx؟admgarea=news
[8] https://huggingface.co/blog/deepeek-r1-aws
[9]