AWS和Azure为DeepSeek-R1提供的上下文窗口中的主要区别主要围绕模型本身的功能和局限性，而不是AWS和Azure实施它的方式。 DeepSeek-R1是一种大型语言模型，可以在两个平台上的输入上下文窗口中处理多达128,000个令牌。此功能使其适用于复杂的任务，例如代码审查，法律文档分析或多步数学解决问题[1] [4] [6]。
在输出方面，DeepSeek-R1可以一次产生多达32,000个令牌，这在AWS和Azure实现之间都是一致的[4] [6]。这种高输出容量对需要详细响应的任务有益，例如撰写深入的报告或分析大型数据集。
AWS和Azure之间的关键区别不是在上下文窗口本身中，而是模型的集成和访问方式。 AWS在Amazon BedRock中提供DeepSeek-R1作为完全管理的无服务器模型，使用户可以通过API(例如in InvokeModel`和`Converse`''访问它，可以通过AWS CLI或SDKS使用[2]。另一方面，Azure通过Azure AI Foundry提供了DeepSeek-R1，它是AI模型更广泛投资组合的一部分，为模型评估和集成到企业工作流中[3] [9]。
总而言之，尽管DeepSeek-R1的上下文窗口功能在AWS和Azure之间是一致的，但平台的集成和访问方法不同，反映了其各自的云服务产品和用户界面。
引用：
[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-a---man-man----- mared-serverless-model-model-in-in-amazon-bedrock/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/model-inperion/tutorials/get-started-deepseek-r1?context=%2fazure%2fai;
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/mistral-large
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distald-models-models-on-amazon-sagemaker-sagemaker-usis-using-a-rarge-a-large-model-inperence-container/
[6] https://www.popai.pro/templatesassastasset/resources/everything-about-deepseek/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-toshoth-other-therse-make-make-deepseek-deepseek-r1-ai-model-model-available-on-their-their-platforms.aspx?admgarea=news
[8] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-is-now-avable-now-available-on-azure-ai-foundry-and-github/