AWS ve Deepseek-R1 için AWS ve Azure tarafından sunulan bağlam penceresindeki temel farklılıklar, AWS ve Azure'un onu nasıl uyguladığı farklılıklarından ziyade, öncelikle modelin kendisinin yetenekleri ve sınırlamaları etrafında döner. Deepseek-R1, her iki platformda giriş bağlam penceresinde 128.000 jetonla işleyebilen büyük bir dil modelidir. Bu özellik, kod incelemeleri, yasal belge analizi veya çok adımlı matematiksel problem çözme gibi karmaşık görevler için uygun hale getirir [1] [4] [6].
Çıktı açısından, Deepseek-R1 aynı anda 32.000'e kadar jeton üretebilir, bu da hem AWS hem de Azure uygulamalarında tutarlıdır [4] [6]. Bu yüksek çıkış kapasitesi, derinlemesine raporlar yazmak veya büyük veri kümelerini analiz etmek gibi ayrıntılı yanıtlar gerektiren görevler için faydalıdır.
AWS ve Azure arasındaki temel ayrım bağlam penceresinde değil, modelin nasıl entegre edildiği ve erişildiği içindir. AWS, Amazon Bedrock'ta tamamen yönetilen bir sunucusuz model olarak Deepseek-R1'i sunar ve kullanıcıların AWS CLI veya SDK'lar aracılığıyla kullanılabilen `Invokemodel` ve` Converse 'gibi API'ler aracılığıyla erişmelerine izin verir [2]. Öte yandan, Azure, AI modellerinin daha geniş bir portföyünün bir parçası olduğu Azure AI Foundry aracılığıyla Deepseek-R1'i sağlar ve model değerlendirmesi için araçlar ve işletme iş akışlarına entegrasyon sunar [3] [9].
Özetle, Deepseek-R1'in bağlam penceresi özellikleri AWS ve Azure arasında tutarlı olsa da, platformlar entegrasyon ve erişim yöntemlerinde farklılık gösterir, bu da ilgili bulut hizmeti tekliflerini ve kullanıcı arayüzlerini yansıtır.
Alıntılar:
[1] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-asure-ai/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-evailable-acle-ullisy-solleged-sverless-model-in-amazon-bedrock/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/model-sefence/tutorials/get-started-deepseek-r1?context=%2fazure%2Fai-foundry
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/mistral-large
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-using--large-model-inence-container/
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/Everthing-about-eepseek/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-botes-make-depseek-r1-ai-model-available-on-platforms.aspx?admgarae=newss
[8] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-evailable-onasure-ai-foundry-and-github/