Pagrindiniai AWS ir Azure siūlomi konteksto lango skirtumai, skirti „Deepseeek-R1“, pirmiausia sukasi apie paties modelio galimybes ir apribojimus, o ne tai, kaip AWS ir Azure jį įgyvendina. „Deepseek-R1“ yra didelis kalbos modelis, kuris savo įvesties konteksto lange gali valdyti iki 128 000 žetonų abiejose platformose. Dėl šios galimybės jis tinka sudėtingoms užduotims, tokioms kaip kodų apžvalgos, teisinės dokumentų analizė ar kelių žingsnių matematinis problemų sprendimas [1] [4] [6].
Kalbant apie išvestį, „Deepseek-R1“ gali generuoti iki 32 000 žetonų vienu metu, o tai yra nuosekli tiek AWS, tiek Azure įgyvendinimuose [4] [6]. Ši didelė išvesties talpa yra naudinga atliekant užduotis, kurioms reikalingi išsamūs atsakymai, pavyzdžiui, rašyti išsamias ataskaitas arba analizuoti didelius duomenų rinkinius.
Pagrindinis skirtumas tarp AWS ir Azure yra ne pačiame konteksto lange, o kaip modelis yra integruotas ir pasiekiamas. „AWS“ siūlo „Deepseek-R1“ kaip visiškai valdomą „Amazon“ pagrindą be serverio modelį, leidžiantį vartotojams pasiekti jį per API, pavyzdžiui, „Invokemodel“ ir „Converse“, kuriuos galima naudoti per AWS CLI ar SDK [2]. Kita vertus, „Azure“ teikia „Deepseek-R1“ per „Azure AI“ liejyklą, kur tai yra platesnio AI modelių portfelio dalis, siūlanti įrankius modelio vertinimui ir integracijai į įmonių darbo eigas [3] [9].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors „Deepseek-R1“ konteksto langų galimybės yra nuoseklios AWS ir Azure, platformos skiriasi savo integracijos ir prieigos metodais, atspindėdamos atitinkamus debesų paslaugų pasiūlą ir vartotojo sąsajas.
Citatos:
[1] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai//
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-avable-as-a-a-culledsered-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/depall-deepseek-r1-distilled-model
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-thers-make-deepseek-r1-ai-model-avleable-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-avable-on-azure-ai-foundry-and-github/