Le principali differenze nella finestra di contesto offerta da AWS e Azure per DeepSeek-R1 ruotano principalmente attorno alle capacità e ai limiti del modello stesso, piuttosto che differenze nel modo in cui AWS e Azure lo implementano. DeepSeek-R1 è un modello linguistico di grandi dimensioni in grado di gestire fino a 128.000 token nella sua finestra di contesto di input su entrambe le piattaforme. Questa capacità lo rende adatto a compiti complessi come revisioni del codice, analisi dei documenti legali o risoluzione matematica di problemi matematici [1] [4] [6].
In termini di output, DeepSeek-R1 può generare fino a 32.000 token contemporaneamente, il che è coerente tra le implementazioni AWS e Azure [4] [6]. Questa elevata capacità di output è vantaggiosa per le attività che richiedono risposte dettagliate, come la scrittura di report approfonditi o l'analisi di set di dati di grandi dimensioni.
La distinzione chiave tra AWS e Azure non si trova nella finestra di contesto stessa, ma nel modo in cui il modello è integrato e accessibile. AWS offre DeepSeek-R1 come modello completamente senza server gestito in Amazon Bedrock, consentendo agli utenti di accedervi tramite API come `Invokemodel` e` Converse`, che possono essere utilizzati tramite AWS CLI o SDK [2]. D'altra parte, Azure fornisce DeepSeek-R1 attraverso Azure AI Foundry, dove fa parte di un portafoglio più ampio di modelli AI, offrendo strumenti per la valutazione dei modelli e l'integrazione nei flussi di lavoro aziendali [3] [9].
In sintesi, mentre le funzionalità di contesto delle finestre di DeepSeek-R1 sono coerenti tra AWS e Azure, le piattaforme differiscono per l'integrazione e i metodi di accesso, riflettendo le rispettive offerte di servizi cloud e interfacce utente.
Citazioni:
[1] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-n1-now-available-as-a-ully-manage-serverless-model-in-amazon-dedrock/
[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/templateSet/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-res