Die Hauptunterschiede im Kontextfenster von AWS und Azure für Deepseek-R1 drehen sich hauptsächlich um die Fähigkeiten und Einschränkungen des Modells selbst und nicht um Unterschiede in der Art und Weise, wie AWS und Azure es implementieren. Deepseek-R1 ist ein großes Sprachmodell, das bis zu 128.000 Token in seinem Eingangskontextfenster auf beiden Plattformen verarbeiten kann. Diese Fähigkeit macht es für komplexe Aufgaben wie Code-Überprüfungen, Rechtsdokumentenanalyse oder mehrstufige mathematische Problemlösung geeignet [1] [4] [6].
In Bezug auf die Ausgabe kann Deepseek-R1 bis zu 32.000 Token gleichzeitig erzeugen, was sowohl für AWS- als auch für Azure-Implementierungen konsistent ist [4] [6]. Diese hohe Ausgangskapazität ist für Aufgaben vorteilhaft, die detaillierte Antworten erfordern, z. B. eingehende Berichte oder Analyse großer Datensätze.
Die wichtigste Unterscheidung zwischen AWS und Azure liegt nicht im Kontextfenster selbst, sondern in der Art und Weise, wie das Modell integriert und zugegriffen wird. AWS bietet Deepseek-R1 als vollständig verwaltetes serverloses Modell im Amazon-Grundgestein, sodass Benutzer über APIs wie "Invokemodel" und "Converse" darauf zugreifen können, die über die AWS CLI oder SDKs verwendet werden können [2]. Andererseits bietet Azure Deepseek-R1 über Azure AI Foundry an, wo es Teil eines breiteren Portfolios von KI-Modellen ist und Tools zur Modellbewertung und -integration in Unternehmens-Workflows anbietet [3] [9].
Zusammenfassend, während die Kontextfensterfunktionen von Deepseek-R1 über AWS und Azure konsistent sind, unterscheiden sich die Plattformen in ihren Integrations- und Zugriffsmethoden und spiegeln ihre jeweiligen Cloud-Service-Angebote und Benutzeroberflächen wider.
Zitate:
[1] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-aful-managed-serverless-model-amazon-bedrock/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/model-inference/tutorials/get-started-tepseek-r1?context=%2Fazure%2Fai-Foundry%2Fcontext%2FContext
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/mistal-large
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everying-about-teepseek/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-ther-make-leepseek-r1-ai-model-avacable-on-their-platformals.aspx?admgara=news
[8] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-availle-on-azure-ai-foundry-and-github/