AWS-i ja Azure'i pakutavate kontekstiakna peamised erinevused keerlevad peamiselt mudeli enda võimaluste ja piirangute ümber, mitte aga erinevused selles, kuidas AWS ja Azure seda rakendavad. Deepseek-R1 on suur keelemudel, mis suudab mõlema platvormi sisendkontekstiaknas hakkama saada kuni 128 000 žetooniga. See võime muudab selle sobivaks selliste keerukate ülesannete jaoks nagu koodiülevaated, juriidiline dokumentide analüüs või mitmeastmeline matemaatiline probleemide lahendamine [1] [4] [6].
Väljundi osas suudab DeepSEEK-R1 genereerida korraga kuni 32 000 žetooni, mis on järjekindel nii AWS-i kui ka Azure'i rakendustes [4] [6]. See suur väljundvõimsus on kasulik ülesannete jaoks, mis nõuavad üksikasjalikke vastuseid, näiteks põhjalike aruannete kirjutamine või suurte andmekogumite analüüsimine.
AWS -i ja Azure'i peamine erinevus ei ole kontekstiaknas endas, vaid mudeli integreerimise ja juurdepääsu osas. AWS pakub DeepSEEK-R1-d Amazon Bedrockis täielikult hallatava serverita mudeliks, võimaldades kasutajatel sellele pääseda API-de kaudu, näiteks `invEkemodel` ja` Converse'i kaudu, mida saab kasutada AWS CLI või SDK-de kaudu [2]. Teisest küljest pakub Azure Deepseek-R1 Azure AI valukoda, kus see on osa laiemast AI-mudelite portfellist, pakkudes mudeli hindamiseks tööriistu ja integreerimist ettevõtte töövoogudesse [3] [9].
Kokkuvõtlikult võib öelda, et kuigi Deepseek-R1 kontekstiakna võimalused on AWS-i ja Azure'i vahel järjekindlad, erinevad platvormid oma integreerimis- ja juurdepääsumeetodite poolest, kajastades nende vastavaid pilveteenuste pakkumisi ja kasutajaliideseid.
Tsitaadid:
[1] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
]
]
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/Mistral-large
]
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/
]
[8] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
]