Les principales différences dans la fenêtre de contexte offertes par AWS et Azure pour Deepseek-R1 tournent principalement autour des capacités et des limites du modèle lui-même, plutôt que des différences dans la façon dont AWS et Azure l'implémentent. Deepseek-R1 est un modèle de langue large qui peut gérer jusqu'à 128 000 jetons dans sa fenêtre de contexte d'entrée sur les deux plates-formes. Cette capacité le rend adapté à des tâches complexes telles que les critiques de code, l'analyse des documents juridiques ou la résolution de problèmes mathématiques en plusieurs étapes [1] [4] [6].
En termes de sortie, Deepseek-R1 peut générer jusqu'à 32 000 jetons à la fois, ce qui est cohérent dans les implémentations AWS et Azure [4] [6]. Cette capacité de production élevée est bénéfique pour les tâches nécessitant des réponses détaillées, telles que la rédaction de rapports approfondies ou l'analyse de grands ensembles de données.
La distinction clé entre AWS et Azure n'est pas dans la fenêtre de contexte elle-même mais dans la façon dont le modèle est intégré et accessible. AWS propose Deepseek-R1 en tant que modèle sans serveur entièrement géré dans Amazon Bedrock, permettant aux utilisateurs d'y accéder via des API comme `invokeModel` et« Converse », qui peuvent être utilisées via AWS CLI ou SDK [2]. D'un autre côté, Azure fournit Deepseek-R1 via Azure AI Foundry, où il fait partie d'un portefeuille plus large de modèles d'IA, offrant des outils pour l'évaluation et l'intégration des modèles dans les flux de travail d'entreprise [3] [9].
En résumé, bien que les capacités de fenêtre de contexte de Deepseek-R1 soient cohérentes à travers AWS et Azure, les plates-formes diffèrent dans leurs méthodes d'intégration et d'accès, reflétant leurs offres de services cloud respectives et leurs interfaces utilisateur.
Citations:
[1] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-afuly-manged-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
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/mistral-large
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inférence-Container/
[6] https://www.popai.pro/templateasset/resources/Everything-about-deepseek/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-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-founry-and-github/