Galvenās atšķirības konteksta logā, ko piedāvā AWS un Azure for DeepSEEK-R1, galvenokārt ir saistīta ar paša modeļa iespējām un ierobežojumiem, nevis atšķirībām, kā AWS un Azure to īsteno. DeepSeek-R1 ir liels valodas modelis, kas abās platformās var apstrādāt līdz 128 000 žetoniem. Šī spēja padara to piemērotu sarežģītiem uzdevumiem, piemēram, kodu pārskatiem, juridisko dokumentu analīzei vai daudzpakāpju matemātiskai problēmu risināšanai [1] [4] [6].
Runājot par izlaidi, DeepSeek-R1 var radīt līdz 32 000 žetonu vienlaikus, kas ir konsekventi gan AWS, gan Azure ieviešanā [4] [6]. Šī lielā izejas jauda ir izdevīga uzdevumiem, kuriem nepieciešama detalizēta atbilde, piemēram, padziļinātu pārskatu rakstīšana vai lielas datu kopas.
Galvenā atšķirība starp AWS un Azure nav pašā konteksta logā, bet gan par to, kā modelis ir integrēts un pieejams. AWS piedāvā DeepSEEK-R1 kā pilnībā pārvaldītu bez servera modeli Amazon pamatiežu, ļaujot lietotājiem piekļūt tam, izmantojot API, piemēram, `Invokemodel` un` Converse`, ko var izmantot caur AWS CLI vai SDK [2]. No otras puses, Azure nodrošina DeepSEEK-R1 caur Azure AI Foundry, kur tā ir daļa no plašāka AI modeļu portfeļa, piedāvājot rīkus modeļa novērtēšanai un integrācijai uzņēmuma darbplūsmā [3] [9].
Rezumējot, kaut arī DeepSEEK-R1 konteksta loga iespējas ir konsekventas AWS un Azure, platformas atšķiras pēc to integrācijas un piekļuves metodēm, atspoguļojot to attiecīgos mākoņa pakalpojumu piedāvājumus un lietotāja saskarnes.
Atsauces:
[1] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-Awable-as-a-ly-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/
:
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/mistral-large
.
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-depseek/
.
[8] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-wayable-on-azure-ai-foundry-and-github/