De belangrijkste verschillen in het contextvenster aangeboden door AWS en Azure voor Deepseek-R1 draaien voornamelijk om de mogelijkheden en beperkingen van het model zelf, in plaats van verschillen in hoe AWS en Azure het implementeren. DeepSeek-R1 is een groot taalmodel dat tot 128.000 tokens aankan in zijn invoercontextvenster op beide platforms. Deze mogelijkheid maakt het geschikt voor complexe taken zoals code-beoordelingen, juridische documentanalyse of meerstaps wiskundige probleemoplossing [1] [4] [6].
In termen van output kan Deepseek-R1 tot 32.000 tokens tegelijk genereren, wat consistent is voor zowel AWS- als Azure-implementaties [4] [6]. Deze hoge uitvoercapaciteit is gunstig voor taken die gedetailleerde antwoorden vereisen, zoals het schrijven van diepgaande rapporten of het analyseren van grote datasets.
Het belangrijkste onderscheid tussen AWS en Azure is niet in het contextvenster zelf, maar in hoe het model is geïntegreerd en toegankelijk is. AWS biedt DeepSeek-R1 als een volledig beheerd serverloos model in Amazon-gesteente, zodat gebruikers er toegang toe hebben via API's zoals `invokemodel` en` converse ', dat kan worden gebruikt via de AWS CLI of SDK's [2]. Aan de andere kant biedt Azure Deepseek-R1 via Azure AI Foundry, waar het deel uitmaakt van een bredere portfolio van AI-modellen, die hulpmiddelen biedt voor modelevaluatie en integratie in bedrijfsworkflows [3] [9].
Samenvattend, hoewel de contextvenstermogelijkheden van Deepseek-R1 consistent zijn voor AWS en Azure, verschillen de platforms in hun integratie- en toegangsmethoden, wat hun respectieve cloudservicebods en gebruikersinterfaces weerspiegelt.
Citaten:
[1] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-aned-anaged-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/model-inference/tutorials/get-started-deepseek-r1?context=%2Fazure%2fai-foundry%2FContext%2Fcontext%2Fcontext%2FContext%2Fcontext%2Fcontext%2FContext
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/mistral-large
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inferentie-ontainer/
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/verything-about-deepseek/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-Deepseek-r1-Ai-Model-Allto-their-platforms.aspx?admgarea=news
[8] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-foundry-andub/