Deepseek, en ny stor sprogmodel (LLM), viser betydelige fordele ved beregningsressourceforbrug sammenlignet med andre modeller som GPT-4 og Claude Sonnet 3.5.
Effektiv parameteraktivering
Deepseek anvender en blanding af eksperter (MOE) arkitektur, hvilket betyder, at ud af sine samlede parametre på 671 milliarder er kun 37 milliarder aktiveret til en given opgave. Denne selektive aktivering giver Deepseek mulighed for at opretholde høj ydeevne, samtidig med at de reducerer beregningsomkostninger drastisk. Til sammenligning bruger traditionelle modeller ofte alle deres parametre til hver opgave, hvilket fører til højere ressourceforbrug [1] [2].Træningseffektivitet
Uddannelsen af DeepSeek-V3 krævede ca. 2,788 millioner GPU-timer ved hjælp af NVIDIA H800-chips, der oversatte til ca. 5,576 millioner dollars i omkostninger. Dette er bemærkelsesværdigt lavt sammenlignet med andre førende modeller, der kan pådrage sig omkostninger ti gange højere for lignende træningsopgaver [3] [7]. Effektiviteten stammer fra optimerede algoritmer og hardware-co-design, der minimerer overhead under træning, hvilket gør det til en omkostningseffektiv mulighed for udviklere [4].Performance Metrics
På trods af sin effektive ressourceforbrug fungerer Deepseek imponerende på forskellige benchmarks. For eksempel scorede det 73,78% på Humaneval for kodningsopgaver og 84,1% på GSM8K til problemløsning, hvilket overgik mange konkurrenter, mens de forbruger færre ressourcer [1] [4]. Denne ydelse opnås med mindre end 6% af sine parametre, der er aktive til enhver tid, viser dens evne til at levere output af høj kvalitet uden de omfattende beregningskrav, der er typiske for andre LLM'er.Konteksthåndtering
Deepseek udmærker sig også i håndtering af lange kontekstvinduer og understøtter op til 128K -tokens, hvilket er markant mere end mange andre modeller, der typisk håndterer mellem 32K til 64K -symboler. Denne kapacitet forbedrer dens anvendelighed i komplekse opgaver såsom kodegenerering og dataanalyse [1].Konklusion
Sammenfattende giver Deepseeks innovative brug af MOE -arkitekturen den mulighed for kun at aktivere en brøkdel af sine parametre under opgaver, hvilket resulterer i betydelige besparelser i beregningsressourcer og omkostninger. Dens effektive træningsproces og stærke ydelsesmetrics placerer den som en formidabel konkurrent i landskabet med store sprogmodeller, især til applikationer, der kræver både effektivitet og høj ydeevne.Citater:
)
)
[3] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://seo.ai/blog/deepseek-i-statistics-and-facts
)
)
[8] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-efficiency-andscal/