AWS: n ja Azure for Deepekek-R1: n tarjoaman kontekstiikkunan tärkeimmät erot kiertävät pääasiassa mallin ominaisuuksia ja rajoituksia sen sijaan, että AWS ja Azure toteuttavat sen. Deepseek-R1 on suuri kielimalli, joka pystyy käsittelemään jopa 128 000 merkkiä syöttöympäristöikkunassa molemmilla alustoilla. Tämä ominaisuus tekee siitä sopivan monimutkaisiin tehtäviin, kuten koodiarviointiin, laillisen asiakirjan analyysiin tai monivaiheiseen matemaattiseen ongelmanratkaisuun [1] [4] [6].
Tuotannon suhteen DeepSek-R1 voi tuottaa jopa 32 000 tokenia kerralla, mikä on yhdenmukaista sekä AWS- että Azure-toteutuksissa [4] [6]. Tämä korkea tuotantokapasiteetti on hyödyllinen yksityiskohtaisia vastauksia edellyttäville tehtäville, kuten perusteellisten raporttien kirjoittamiselle tai suurten tietojoukkojen analysoinnille.
Keskeinen ero AWS: n ja Azuren välillä ei ole itse kontekstiikkunassa, vaan mallin integroidun ja käytettynä. AWS tarjoaa DeepSeek-R1: n täysin hallittuna palvelimattomana mallina Amazon-kallioperässä, jolloin käyttäjät voivat käyttää sitä sovellusliittymien kautta, kuten "InvokkeModel" ja "Converse", joita voidaan käyttää AWS CLI: n tai SDKS: n kautta [2]. Toisaalta Azure tarjoaa Deepseek-R1: n Azure AI -valimoiden kautta, missä se on osa laajempaa AI-mallien portfoliota, joka tarjoaa työkaluja mallin arviointiin ja integrointiin yrityksen työnkulkuihin [3] [9].
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka DeepSeek-R1: n kontekstiikkunoiden ominaisuudet ovat yhdenmukaisia AWS: n ja Azuren välillä, alustat eroavat integrointi- ja käyttömenetelmissään, mikä heijastaa niiden vastaavia pilvipalveluita ja käyttöliittymiä.
Viittaukset:
[1] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
.
.
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/mistral-large
.
.
[7.
[8] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[9.