Основні відмінності у вікні контексту, пропоновані AWS та Azure для DeepSeek-R1, в першу чергу обертаються навколо можливостей та обмежень самої моделі, а не відмінностей у тому, як її впроваджують AWS та Azure. DeepSeek-R1-це велика мовна модель, яка може обробляти до 128 000 жетонів у вікні введення контексту на обох платформах. Ця можливість робить його придатним для складних завдань, таких як огляди коду, юридичний аналіз документів або багатоетапне математичне вирішення проблем [1] [4] [6].
З точки зору виходу, DeepSeek-R1 може генерувати до 32 000 жетонів одночасно, що відповідає як для впровадження AWS, так і для Azure [4] [6]. Ця висока вихідна ємність вигідна для завдань, що потребують детальних відповідей, таких як написання поглиблених звітів або аналіз великих наборів даних.
Ключова відмінність між AWS та Azure полягає не у самому контексті, а в тому, як модель інтегрується та доступна. AWS пропонує DeepSeek-R1 як повністю керовану без сервера модель в Amazon Bedrock, що дозволяє користувачам отримувати доступ до нього через API, такі як `invokemodel` та` converse`, які можна використовувати через AWS CLI або SDK [2]. З іншого боку, Azure забезпечує DeepSeek-R1 через Azure AI Foundry, де він є частиною більш широкого портфоліо моделей AI, пропонуючи інструменти для оцінки моделі та інтеграції в робочі процеси підприємства [3] [9].
Підсумовуючи це, хоча можливості вікна контексту DeepSeek-R1 послідовні в межах AWS та Azure, платформи відрізняються своїми методами інтеграції та доступу, що відображає їх відповідні пропозиції хмарних послуг та інтерфейси користувачів.
Цитати:
[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-tly-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/
.
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/mistral-large
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/
.
[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/