Deepseek-R1のAWSとAzureが提供するコンテキストウィンドウの主な違いは、AWSとAzureの実装方法の違いではなく、モデル自体の機能と制限を主に中心に展開します。 DeepSeek-R1は、両方のプラットフォームにわたって入力コンテキストウィンドウで最大128,000トークンを処理できる大きな言語モデルです。この機能により、コードレビュー、法的文書分析、マルチステップ数学的問題解決などの複雑なタスクに適しています[1] [4] [6]。
出力に関しては、DeepSeek-R1は一度に最大32,000トークンを生成できます。これは、AWSとAzureの両方の実装で一貫しています[4] [6]。この高出力容量は、詳細なレポートの作成や大規模なデータセットの分析など、詳細な応答が必要なタスクに有益です。
AWSとAzureの重要な区別は、コンテキストウィンドウ自体ではなく、モデルの統合とアクセス方法にあります。 AWSは、Amazon Bedrockの完全に管理されたサーバーレスモデルとしてDeepSeek-R1を提供し、ユーザーがAWS CLIまたはSDKを介して使用できる「InvokeModel」や「Converse」などのAPIを介してアクセスできるようにします[2]。一方、AzureはAzure AI Foundryを介してDeepSeek-R1を提供します。これは、AIモデルのより広範なポートフォリオの一部であり、モデル評価とエンタープライズワークフローへの統合のためのツールを提供します[3] [9]。
要約すると、DeepSeek-R1のコンテキストウィンドウ機能はAWSとAzure全体で一貫していますが、プラットフォームは統合とアクセス方法が異なり、それぞれのクラウドサービスサービスとユーザーインターフェイスを反映しています。
引用：
[1] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-asasas-as-as-ase- fuly-fuly-managed-model-in-amazon-bedrock/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/model-inference/tutorials/get-started-deepseek-r1?context=%2 zure%2fai-2fcontext%2ffcontext
[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-inference-container/
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-other-make-deepseek-r1-ai-model-abailable-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-azure-ai-foundry-and-github/