Hlavné rozdiely v okne kontextu, ktoré ponúka AWS a Azure pre Deepseek-R1, sa predovšetkým točia okolo schopností a obmedzení samotného modelu, a nie rozdiely v tom, ako ho AWS a Azure implementujú. DeepSeek-R1 je veľký jazykový model, ktorý zvládne vo svojom vstupnom kontextovom okne až 128 000 žetónov na oboch platformách. Táto schopnosť je vhodná pre zložité úlohy, ako sú prehľady kódu, analýza právnych dokumentov alebo viacstupňové matematické riešenie problémov [1] [4] [6].
Pokiaľ ide o výstup, Deepseek-R1 môže generovať až 32 000 žetónov naraz, čo je konzistentné v rámci implementácií AWS aj Azure [4] [6]. Táto vysoká výstupná kapacita je prospešná pre úlohy, ktoré si vyžadujú podrobné odpovede, ako napríklad písanie hĺbkových správ alebo analýza veľkých súborov údajov.
Kľúčové rozlíšenie medzi AWS a Azure nie je v samotnom kontextovom okne, ale v tom, ako je model integrovaný a prístupný. AWS ponúka Deepseek-R1 ako plne spravovaný model bez serverov v Amazon Bedrock, čo používateľom umožňuje prístup k nemu prostredníctvom API, ako je „Invokemodel` a` Converse`, ktoré sa dajú použiť prostredníctvom AWS CLI alebo SDKS [2]. Na druhej strane Azure poskytuje Deepseek-R1 prostredníctvom zlievárne Azure AI, kde je súčasťou širšieho portfólia modelov AI a ponúka nástroje na hodnotenie a integráciu modelu do podnikových pracovných tokov [3] [9].
Stručne povedané, zatiaľ čo schopnosti kontextového okna v Deepseek-R1 sú konzistentné v rámci AWS a Azure, platformy sa líšia v metódach integrácie a prístupu, čo odráža ich príslušné ponuky služieb cloudových služieb a používateľské rozhrania.
Citácie:
[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-eflufy-managed-serverless-model-in--amazon-bedrock/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/aifordry/model-inference/tutorials/get-started-deepseek-r1?context=%2fazure%2Fai-foundry%2FContext%2FContext
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/misral-large
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-on-on-amazon-sagemaker-using-using-a-large-model-inference-container/
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-ide-deepseek/
Https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-oogle-others-make-deepseek-r1-ai-model-avaible-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--azare-ai-ai-dai-foundry-and-github/