ความแตกต่างที่สำคัญในหน้าต่างบริบทที่นำเสนอโดย AWS และ Azure สำหรับ Deepseek-R1 ส่วนใหญ่หมุนรอบความสามารถและข้อ จำกัด ของตัวแบบเองมากกว่าความแตกต่างในการใช้ AWS และ Azure Deepseek-R1 เป็นรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ที่สามารถจัดการโทเค็นได้มากถึง 128,000 โทในหน้าต่างบริบทอินพุตในทั้งสองแพลตฟอร์ม ความสามารถนี้ทำให้เหมาะสำหรับงานที่ซับซ้อนเช่นการทบทวนรหัสการวิเคราะห์เอกสารทางกฎหมายหรือการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์หลายขั้นตอน [1] [4] [6]
ในแง่ของผลผลิต Deepseek-R1 สามารถสร้างโทเค็นได้มากถึง 32,000 โทเค็นในครั้งเดียวซึ่งสอดคล้องกันทั้งการใช้ AWS และ Azure [4] [6] ความสามารถในการส่งออกที่สูงนี้เป็นประโยชน์ต่องานที่ต้องมีการตอบกลับอย่างละเอียดเช่นการเขียนรายงานเชิงลึกหรือวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่
ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง AWS และ Azure ไม่ได้อยู่ในหน้าต่างบริบท แต่ในวิธีการที่โมเดลถูกรวมและเข้าถึง AWS นำเสนอ DeepSeek-R1 เป็นรุ่นที่ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์ในอเมซอนบดซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงได้ผ่าน API เช่น `Invokemodel` และ 'Converse' ซึ่งสามารถใช้ผ่าน AWS CLI หรือ SDKs [2] ในทางกลับกัน Azure ให้ Deepseek-R1 ผ่าน Azure AI Foundry ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของโมเดล AI ที่กว้างขึ้นนำเสนอเครื่องมือสำหรับการประเมินแบบจำลองและการรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ขององค์กร [3] [9]
โดยสรุปในขณะที่ความสามารถในหน้าต่างบริบทของ Deepseek-R1 มีความสอดคล้องกันใน AWS และ Azure แพลตฟอร์มแตกต่างกันในวิธีการรวมและวิธีการเข้าถึงซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงการให้บริการคลาวด์และส่วนต่อประสานผู้ใช้
การอ้างอิง:
[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-foundry/model-inference/tutorials/get-started-deepseek-r1?contex
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/mistral-large
[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-about-deepseek/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-other-make-deepseek-r1-ai-model-available-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-ai-foundry-and-github/