Az AWS és az Azure által kínált kontextusablak fő különbségei a DeepSeek-R1 számára elsősorban a modell képességei és korlátai körül forognak, nem pedig a különbségek, hogy az AWS és az Azure hogyan valósítja meg azt. A DeepSeek-R1 egy nagy nyelvi modell, amely akár 128 000 tokent képes kezelni a bemeneti kontextus ablakában mindkét platformon. Ez a képesség alkalmassá teszi olyan összetett feladatokhoz, mint például a kód-áttekintések, a jogi dokumentumok elemzése vagy a többlépcsős matematikai problémamegoldás [1] [4] [6].
A kimenet szempontjából a DeepSeek-R1 egyszerre akár 32 000 tokent is generálhat, ami mind az AWS, mind az Azure megvalósítások során következetes [4] [6]. Ez a nagy kimeneti kapacitás hasznos a részletes válaszokat igénylő feladatokhoz, például mélyreható jelentések írásához vagy a nagy adatkészletek elemzéséhez.
Az AWS és az Azure közötti legfontosabb különbség nem a kontextus ablakban van, hanem a modell integrációjának és hozzáférésének módjában. Az AWS a DeepSeek-R1-et teljesen kezelt szerver nélküli modellként kínálja az Amazon alapkőzetben, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy olyan API-kkal férjenek hozzá, mint például a „Invokemodel” és a „Converse”, amely az AWS CLI vagy SDKS segítségével használható [2]. Másrészt az Azure mélySeek-R1-et biztosít az Azure AI Foundry-n keresztül, ahol az AI modellek szélesebb portfóliójának része, amely eszközöket kínál a modellértékeléshez és a vállalati munkafolyamatokba való integrációhoz [3] [9].
Összefoglalva: míg a DeepSeek-R1 kontextusú ablakainak képességei az AWS és az Azure között konzisztensek, a platformok integrációs és hozzáférési módszereikben különböznek egymástól, tükrözve a megfelelő felhőalapú-szolgáltatásuk és a felhasználói felületeket.
Idézetek:
[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-----Managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai--poundry/model-inference/tutorials/get-started-deepseek-r1?Context=%2fazure%2fai-foundry%2fContext%2fContext
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/mistral-ulge
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a--Large-model-inference-container/
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-bout-deepseek/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avetable-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-azure---oundry-and-github/