Perbedaan utama dalam jendela konteks yang ditawarkan oleh AWS dan Azure untuk Deepseek-R1 terutama berputar di sekitar kemampuan dan keterbatasan model itu sendiri, daripada perbedaan bagaimana AWS dan Azure mengimplementasikannya. Deepseek-R1 adalah model bahasa besar yang dapat menangani hingga 128.000 token di jendela konteks inputnya di kedua platform. Kemampuan ini membuatnya cocok untuk tugas-tugas kompleks seperti ulasan kode, analisis dokumen hukum, atau pemecahan masalah matematika multi-langkah [1] [4] [6].
Dalam hal output, Deepseek-R1 dapat menghasilkan hingga 32.000 token sekaligus, yang konsisten di kedua implementasi AWS dan Azure [4] [6]. Kapasitas output yang tinggi ini bermanfaat untuk tugas-tugas yang membutuhkan respons terperinci, seperti menulis laporan mendalam atau menganalisis kumpulan data yang besar.
Perbedaan utama antara AWS dan Azure tidak ada di jendela konteks itu sendiri tetapi dalam bagaimana model diintegrasikan dan diakses. AWS menawarkan Deepseek-R1 sebagai model tanpa server yang dikelola sepenuhnya di Amazon Bedrock, yang memungkinkan pengguna untuk mengaksesnya melalui API seperti `Invokemodel` dan` Converse`, yang dapat digunakan melalui AWS CLI atau SDK [2]. Di sisi lain, Azure menyediakan Deepseek-R1 melalui Azure AI Foundry, di mana ia merupakan bagian dari portofolio model AI yang lebih luas, menawarkan alat untuk evaluasi model dan integrasi ke dalam alur kerja perusahaan [3] [9].
Singkatnya, sementara kemampuan jendela konteks Deepseek-R1 konsisten di AWS dan Azure, platform berbeda dalam metode integrasi dan akses mereka, yang mencerminkan penawaran layanan cloud masing-masing dan antarmuka pengguna.
Kutipan:
[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-fly-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[3.
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/mistral-urge
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-grarge-model-fontainer/
[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-tleir-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/