Las principales diferencias en la ventana de contexto ofrecida por AWS y Azure para Deepseek-R1 giran principalmente en torno a las capacidades y limitaciones del modelo en sí, en lugar de diferencias en cómo AWS y Azure lo implementan. Deepseek-R1 es un modelo de lenguaje grande que puede manejar hasta 128,000 tokens en su ventana de contexto de entrada en ambas plataformas. Esta capacidad lo hace adecuado para tareas complejas como revisiones de código, análisis de documentos legales o resolución de problemas matemáticos de múltiples pasos [1] [4] [6].
En términos de producción, Deepseek-R1 puede generar hasta 32,000 tokens a la vez, lo que es consistente en las implementaciones de AWS y Azure [4] [6]. Esta alta capacidad de producción es beneficiosa para las tareas que requieren respuestas detalladas, como escribir informes en profundidad o analizar grandes conjuntos de datos.
La distinción clave entre AWS y Azure no está en la ventana de contexto en sí, sino en cómo se integra y accede el modelo. AWS ofrece Deepseek-R1 como un modelo sin servidor totalmente administrado en Amazon Bedrock, lo que permite a los usuarios acceder a él a través de API como `Invokemodel` y` Converse`, que se puede usar a través del AWS CLI o SDK [2]. Por otro lado, Azure proporciona Deepseek-R1 a través de Azure Ai Foundry, donde es parte de una cartera más amplia de modelos de IA, que ofrece herramientas para la evaluación de modelos e integración en flujos de trabajo empresariales [3] [9].
En resumen, si bien las capacidades de ventana de contexto de Deepseek-R1 son consistentes en AWS y Azure, las plataformas difieren en sus métodos de integración y acceso, reflejando sus respectivas ofertas de servicios en la nube e interfaces de usuarios.
Citas:
[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-motly-managed-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-inference-container/
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-upout-epseek/
[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/