Οι κύριες διαφορές στο παράθυρο πλαισίου που προσφέρει το AWS και το Azure για το DeepSeeek-R1 περιστρέφονται κυρίως γύρω από τις δυνατότητες και τους περιορισμούς του ίδιου του μοντέλου και όχι τις διαφορές στο πώς το εφαρμόζουν οι AWS και Azure. Το Deepseek-R1 είναι ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο που μπορεί να χειριστεί έως και 128.000 μάρκες στο παράθυρο του περιβάλλοντος εισόδου και στις δύο πλατφόρμες. Αυτή η δυνατότητα το καθιστά κατάλληλο για σύνθετα καθήκοντα, όπως αναθεωρήσεις κώδικα, ανάλυση νομικών εγγράφων ή μαθηματική επίλυση προβλημάτων πολλαπλών βημάτων [1] [4] [6].
Από την άποψη της παραγωγής, το DeepSeeek-R1 μπορεί να δημιουργήσει μέχρι και 32.000 μάρκες ταυτόχρονα, κάτι που είναι συνεπές τόσο στις εφαρμογές AWS όσο και στις Azure [4] [6]. Αυτή η υψηλή χωρητικότητα παραγωγής είναι ευεργετική για εργασίες που απαιτούν λεπτομερείς απαντήσεις, όπως η γραφή σε βάθος αναφορές ή η ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων.
Η βασική διάκριση μεταξύ AWS και Azure δεν είναι στο ίδιο το παράθυρο πλαισίου, αλλά στο πώς το μοντέλο είναι ενσωματωμένο και προσβάσιμο. Το AWS προσφέρει το Deepseek-R1 ως ένα πλήρως διαχειριζόμενο μοντέλο χωρίς διακομιστή στο Amazon Bedrock, επιτρέποντας στους χρήστες να έχουν πρόσβαση μέσω API όπως το `invokemodel 'και το' Converse`, το οποίο μπορεί να χρησιμοποιηθεί μέσω του AWS CLI ή SDKS [2]. Από την άλλη πλευρά, το Azure παρέχει το Deepseek-R1 μέσω του Azure AI Foundry, όπου αποτελεί μέρος ενός ευρύτερου χαρτοφυλακίου μοντέλων AI, προσφέροντας εργαλεία για την αξιολόγηση και την ολοκλήρωση των μοντέλων στις ροές εργασίας των επιχειρήσεων [3] [9].
Συνοπτικά, ενώ οι δυνατότητες παραθύρου του πλαισίου του DeepSeeek-R1 είναι συνεπείς μεταξύ των AWS και Azure, οι πλατφόρμες διαφέρουν στις μεθόδους ολοκλήρωσης και πρόσβασης, αντανακλώντας τις αντίστοιχες προσφορές υπηρεσιών σύννεφων και τις διεπαφές χρηστών.
Αναφορές:
[1] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-n1-now-available-as-a-a-fly-manager-serverter-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-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-vailable-on-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-and-github/