As principais diferenças na janela de contexto oferecidas pela AWS e Azure para Deepseek-R1 giram principalmente em torno das capacidades e limitações do próprio modelo, em vez de diferenças na maneira como a AWS e o Azure a implementam. O Deepseek-R1 é um grande modelo de linguagem que pode lidar com até 128.000 tokens em sua janela de contexto de entrada em ambas as plataformas. Esse recurso o torna adequado para tarefas complexas, como revisões de código, análise de documentos legais ou solução matemática em várias etapas [1] [4] [6].
Em termos de saída, o Deepseek-R1 pode gerar até 32.000 tokens ao mesmo tempo, o que é consistente nas implementações da AWS e do Azure [4] [6]. Essa alta capacidade de saída é benéfica para tarefas que requerem respostas detalhadas, como escrever relatórios detalhados ou analisar grandes conjuntos de dados.
A principal distinção entre AWS e Azure não está na janela de contexto, mas na forma como o modelo é integrado e acessado. A AWS oferece o Deepseek-R1 como um modelo sem servidor totalmente gerenciado na Amazon Bedrock, permitindo que os usuários o acessem via APIs como `Invokemodel` e` Converse`, que podem ser usados através da AWS CLI ou SDKS [2]. Por outro lado, o Azure fornece Deepseek-R1 através do Azure AI Foundry, onde faz parte de um portfólio mais amplo de modelos de IA, oferecendo ferramentas para avaliação e integração do modelo nos fluxos de trabalho corporativos [3] [9].
Em resumo, embora os recursos da janela de contexto do Deepseek-R1 sejam consistentes entre a AWS e o Azure, as plataformas diferem em seus métodos de integração e acesso, refletindo suas respectivas ofertas de serviços em nuvem e interfaces de usuário.
Citações:
[1] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as--ly-ly-anaged-severless-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-distiled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everthing-about-deepseek/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avilable 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-avilable-on-azure-ai-foundry-and-github/