De viktigste forskjellene i kontekstvinduet som AWS og Azure tilbyr for DeepSeek-R1, dreier seg først og fremst rundt funksjonene og begrensningene til selve modellen, snarere enn forskjeller i hvordan AWS og Azure implementerer den. DeepSeek-R1 er en stor språkmodell som kan håndtere opptil 128 000 symboler i sitt inngangskontekstvindu på begge plattformene. Denne muligheten gjør den egnet for komplekse oppgaver som kodevurderinger, juridisk dokumentanalyse eller flertrinns matematisk problemløsing [1] [4] [6].
Når det gjelder produksjonen, kan DeepSeek-R1 generere opptil 32 000 symboler samtidig, noe som er konsistent på tvers av både AWS og Azure-implementeringer [4] [6]. Denne høye utgangskapasiteten er gunstig for oppgaver som krever detaljerte svar, for eksempel å skrive dyptgående rapporter eller analysere store datasett.
Det viktigste skillet mellom AWS og Azure er ikke i selve kontekstvinduet, men i hvordan modellen er integrert og tilgjengelig. AWS tilbyr DeepSeek-R1 som en fullt administrert serverløs modell i Amazon Bedrock, slik at brukere får tilgang til den via APIer som `Invokemodel` og` Converse`, som kan brukes gjennom AWS CLI eller SDKS [2]. På den annen side gir Azure DeepSeek-R1 gjennom Azure AI Foundry, hvor det er en del av en bredere portefølje av AI-modeller, og tilbyr verktøy for modellevaluering og integrasjon i bedriftsarbeidsflyter [3] [9].
Oppsummert, mens kontekstvindufunksjonene til DeepSeek-R1 er konsistente på tvers av AWS og Azure, er plattformene forskjellige i integrasjons- og tilgangsmetoder, noe som gjenspeiler deres respektive skytjenestetilbud og brukergrensesnitt.
Sitasjoner:
[1] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-fyly-styred-serverless-model-in-azon-bedrock/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/model-inference/tutorials/get-started-depseek-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-azon-sagemaker-dings-a-a-large-modell-inferens-container/
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-depseek/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-otens-make-depseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx?admarnea=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/