Główne różnice w oknie kontekstowym oferowanym przez AWS i Azure dla DeepSeek-R1 obraca się przede wszystkim wokół możliwości i ograniczeń samego modelu, a nie różnicami w tym, jak wdraża go AWS i Azure. Deepseek-R1 to duży model językowy, który może obsłużyć do 128 000 tokenów w oknie kontekstu wejściowego na obu platformach. Ta zdolność sprawia, że nadaje się do złożonych zadań, takich jak recenzje kodu, analiza dokumentów prawnych lub wieloetapowe matematyczne rozwiązywanie problemów [1] [4] [6].
Pod względem wydajności DeepSeek-R1 może generować do 32 000 tokenów jednocześnie, co jest spójne zarówno w implementacjach AWS, jak i Azure [4] [6]. Ta wysoka pojemność wyjściowa jest korzystna dla zadań wymagających szczegółowych odpowiedzi, takich jak pisanie szczegółowych raportów lub analiza dużych zestawów danych.
Kluczowe rozróżnienie między AWS i Azure nie znajduje się w samym oknie kontekstowym, ale w sposób zintegrowany i dostępny model. AWS oferuje DeepSeek-R1 jako w pełni zarządzany model bez serwera w Amazon Bedrock, umożliwiając użytkownikom dostęp do API, takich jak „InvokeModel” i `` Converse`, którego można użyć za pośrednictwem AWS CLI lub SDK [2]. Z drugiej strony Azure zapewnia DeepSeek-R1 za pośrednictwem Azure AI Foundry, gdzie jest częścią szerszego portfela modeli AI, oferując narzędzia do oceny modelu i integracji z przepływami pracy przedsiębiorstwa [3] [9].
Podsumowując, podczas gdy możliwości okna kontekstowego DeepSeek-R1 są spójne dla AWS i Azure, platformy różnią się metodami integracji i dostępu, odzwierciedlając ich odpowiednie oferty usług w chmurze i interfejsów użytkowników.
Cytaty:
[1] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-ow-available-as-a-ly-mananaged-serless-model-in-amazon-bedrock/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/model-inference/tutorials/get-started-deepseek-r1?context=%2FAIFEDRY%2FCONTEXT%2FCONTEXT
[4] https://docsbot.ai/models/compary/deepseek-r1/mistral-large
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everhing-about-deepseek/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-licrosoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avaailable-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-ow-avaailable-on-azure-ai-foundry-and-github/