De vigtigste forskelle i kontekstvinduet, der tilbydes af AWS og Azure for DeepSeek-R1, drejer sig primært omkring kapaciteten og begrænsningerne i selve modellen, snarere end forskelle i, hvordan AWS og Azure implementerer den. DeepSeek-R1 er en stor sprogmodel, der kan håndtere op til 128.000 tokens i sit input-kontekstvindue på begge platforme. Denne kapacitet gør den velegnet til komplekse opgaver såsom kodeanmeldelser, juridisk dokumentanalyse eller multi-trins matematisk problemløsning [1] [4] [6].
Med hensyn til output kan DeepSeek-R1 generere op til 32.000 tokens på én gang, hvilket er konsistent på tværs af både AWS og Azure-implementeringer [4] [6]. Denne høje outputkapacitet er fordelagtig for opgaver, der kræver detaljerede svar, såsom at skrive dybdegående rapporter eller analysere store datasæt.
Den vigtigste sondring mellem AWS og Azure er ikke i selve kontekstvinduet, men i hvordan modellen er integreret og adgang til. AWS tilbyder DeepSeek-R1 som en fuldt administreret serverløs model i Amazon Bedrock, hvilket giver brugerne adgang til den via API'er som `Invokemodel 'og' Converse ', som kan bruges via AWS CLI eller SDKS [2]. På den anden side giver Azure DeepSeek-R1 gennem Azure AI Foundry, hvor det er en del af en bredere portefølje af AI-modeller, der tilbyder værktøjer til modelevaluering og integration i Enterprise Workflows [3] [9].
Sammenfattende, mens kontekstvinduesfunktionerne i DeepSeek-R1 er konsistente på tværs af AWS og Azure, er platformene forskellige i deres integration og adgangsmetoder, hvilket afspejler deres respektive cloud-servicetilbud og brugergrænseflader.
Citater:
[1] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-t-azure-i/
)
)
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/mistral-large
)
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/
)
[8] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-ws
)