De huvudsakliga skillnaderna i det sammanhangsfönster som AWS och Azure för Deepseek-R1 är främst kretsar kring själva modellens kapacitet och begränsningar, snarare än skillnader i hur AWS och Azure implementerar det. Deepseek-R1 är en stor språkmodell som kan hantera upp till 128 000 tokens i sitt inmatningskontextfönster över båda plattformarna. Denna kapacitet gör den lämplig för komplexa uppgifter som kodrecensioner, juridisk dokumentanalys eller flera steg matematiska problemlösning [1] [4] [6].
När det gäller produktion kan Deepseek-R1 generera upp till 32 000 tokens på en gång, vilket är konsekvent över både AWS och Azure-implementeringar [4] [6]. Denna höga utgångskapacitet är fördelaktigt för uppgifter som kräver detaljerade svar, till exempel att skriva djuprapporter eller analysera stora datasätt.
Den viktigaste skillnaden mellan AWS och Azure är inte i själva sammanhangsfönstret utan i hur modellen är integrerad och åtkomst. AWS erbjuder Deepseek-R1 som en helt hanterad serverlös modell i Amazon Bedrock, vilket gör att användare kan komma åt den via API: er som `Invokemodel` och` Converse`, som kan användas via AWS CLI eller SDK: er [2]. Å andra sidan tillhandahåller Azure Deepseek-R1 genom Azure AI Foundry, där det är en del av en bredare portfölj av AI-modeller och erbjuder verktyg för modellutvärdering och integration i företagets arbetsflöden [3] [9].
Sammanfattningsvis, medan kontextfönsterfunktionerna för Deepseek-R1 är konsekventa över AWS och Azure, skiljer sig plattformarna i deras integrations- och åtkomstmetoder, vilket återspeglar deras respektive molntjänsterbjudanden och användargränssnitt.
Citeringar:
[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-started-deepseek-r1?
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/mistral-large
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy2
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/
]
[8] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
]