Principalele diferențe în fereastra de context oferită de AWS și Azure pentru DeepSeek-R1 se învârt în principal în jurul capacităților și limitărilor modelului în sine, mai degrabă decât diferențe în modul în care AWS și Azure îl implementează. Deepseek-R1 este un model de limbaj mare care poate gestiona până la 128.000 de jetoane în fereastra contextului său de intrare pe ambele platforme. Această capacitate o face potrivită pentru sarcini complexe, cum ar fi recenziile codului, analiza documentelor legale sau rezolvarea matematică în mai multe etape [1] [4] [6].
În ceea ce privește producția, DeepSeek-R1 poate genera până la 32.000 de jetoane simultan, ceea ce este consistent atât în implementările AWS, cât și în Azure [4] [6]. Această capacitate ridicată de ieșire este benefică pentru sarcinile care necesită răspunsuri detaliate, cum ar fi redactarea rapoartelor în profunzime sau analizarea unor seturi de date mari.
Distincția cheie între AWS și Azure nu este în fereastra de context în sine, ci în modul în care modelul este integrat și accesat. AWS oferă DeepSeek-R1 ca model de server complet gestionat în Amazon Bedrock, permițând utilizatorilor să-l acceseze prin API-uri precum „InvokeModel` și` Converse`, care pot fi utilizate prin intermediul AWS CLI sau SDK [2]. Pe de altă parte, Azure oferă Deepseek-R1 prin Azure AI Foundry, unde face parte dintr-un portofoliu mai larg de modele AI, oferind instrumente pentru evaluarea modelului și integrarea în fluxuri de lucru pentru întreprinderi [3] [9].
În rezumat, în timp ce capacitățile ferestrei contextuale ale DeepSeek-R1 sunt consecvente între AWS și Azure, platformele diferă prin metodele lor de integrare și acces, reflectând ofertele respective de servicii cloud și interfețele de utilizator.
Citări:
[1] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-AI/
]
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/model-inference/tutorials/get-statted-deepseek-r1?Context=%2FAZURE%2FAI-FOUNDRY%2FCONTEXT%2FContext
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/mistral-lorge
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-cotainer/
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/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-r1-is-now-available-on-azure-ai-foundry-and-github/