Sự khác biệt chính trong cửa sổ bối cảnh được cung cấp bởi AWS và Azure cho DeepSeek-R1 chủ yếu xoay quanh các khả năng và giới hạn của chính mô hình, thay vì sự khác biệt trong cách AWS và Azure thực hiện nó. Deepseek-R1 là một mô hình ngôn ngữ lớn có thể xử lý tới 128.000 mã thông báo trong cửa sổ bối cảnh đầu vào của nó trên cả hai nền tảng. Khả năng này làm cho nó phù hợp cho các nhiệm vụ phức tạp như đánh giá mã, phân tích tài liệu pháp lý hoặc giải quyết vấn đề toán học nhiều bước [1] [4] [6].
Về đầu ra, DeepSeek-R1 có thể tạo ra tới 32.000 mã thông báo cùng một lúc, phù hợp trên cả triển khai AWS và Azure [4] [6]. Khả năng đầu ra cao này có lợi cho các nhiệm vụ yêu cầu các phản hồi chi tiết, chẳng hạn như viết báo cáo chuyên sâu hoặc phân tích các bộ dữ liệu lớn.
Sự khác biệt chính giữa AWS và Azure không nằm trong chính cửa sổ bối cảnh mà là cách mô hình được tích hợp và truy cập. AWS cung cấp DeepSeek-R1 như một mô hình không có máy chủ được quản lý đầy đủ trong Amazon Bedrock, cho phép người dùng truy cập nó thông qua API như `invokemodel` và` converse`, có thể được sử dụng thông qua AWS CLI hoặc SDK [2]. Mặt khác, Azure cung cấp DeepSeek-R1 thông qua Azure AI Foundry, trong đó nó là một phần của danh mục các mô hình AI rộng hơn, cung cấp các công cụ để đánh giá và tích hợp mô hình vào quy trình làm việc của doanh nghiệp [3] [9].
Tóm lại, trong khi các khả năng cửa sổ bối cảnh của DeepSeek-R1 nhất quán trên AWS và Azure, các nền tảng khác nhau về phương pháp tích hợp và truy cập của họ, phản ánh các dịch vụ đám mây và giao diện người dùng tương ứng của họ.
Trích dẫn:
.
.
[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
.
.
[7] https://campustechnology.com/Articles/2025/02/04/AWS-Microsoft-Google-Others-Make-DeepSeek-R1-AI-Model-Available-on-Their-Platforms.aspx?admgarea=news
[8] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
.