Основные различия в окне контекста, предлагаемые AWS и Azure для DeepSeek-R1, в первую очередь вращаются вокруг возможностей и ограничений самой модели, а не различия в том, как AWS и Azure реализуют ее. DeepSeek-R1-это большая языковая модель, которая может обрабатывать до 128 000 токенов в окне входного контекста на обеих платформах. Эта возможность делает его подходящим для сложных задач, таких как обзоры кода, анализ юридических документов или многоэтапное математическое решение [1] [4] [6].
С точки зрения вывода, DeepSeek-R1 может генерировать до 32 000 токенов одновременно, что согласуется как для реализаций AWS и Azure [4] [6]. Эта высокая выходная емкость полезна для задач, требующих подробных ответов, таких как написание подробных отчетов или анализ больших наборов данных.
Ключевое различие между AWS и Azure не в самом окне контекста, а в том, как модель интегрирована и доступна. AWS предлагает DeepSeek-R1 в качестве полностью управляемой модели без сервера в Amazon Bedrock, позволяя пользователям доступ к ней с помощью API, таких как `invokemodel` и` converse`, которые могут использоваться через CLI AWS или SDK [2]. С другой стороны, Azure предоставляет DeepSeek-R1 через Azure Ai Foundry, где он является частью более широкого портфеля моделей искусственного интеллекта, предлагая инструменты для оценки модели и интеграции в корпоративные рабочие процессы [3] [9].
Таким образом, в то время как возможности окна контекста DeepSeek-R1 согласованы в AWS и Azure, платформы различаются по их методам интеграции и доступа, отражая их соответствующие предложения облачных услуг и пользовательские интерфейсы.
Цитаты:
[1] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-ably-manged-serverless-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-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-infere-container/
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-athers-make-deepseek-r1-ai-dalableable-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/