Deepseek, een nieuw groot taalmodel (LLM), toont aanzienlijke voordelen in het gebruik van computers in vergelijking met andere modellen zoals GPT-4 en Claude Sonnet 3.5.
Efficiënte parameteractivering
DeepSeek maakt gebruik van een mix-of-experts (MOE) -architectuur, wat betekent dat uit de in totaal 671 miljard parameters slechts 37 miljard wordt geactiveerd voor een bepaalde taak. Met deze selectieve activering kan Deepseek hoge prestaties behouden en de rekenkosten drastisch verlagen. Ter vergelijking: traditionele modellen gebruiken vaak al hun parameters voor elke taak, wat leidt tot een hoger verbruik van middelen [1] [2].Trainingsefficiëntie
De training van DeepSeek-V3 vereiste ongeveer 2,788 miljoen GPU-uren met behulp van NVIDIA H800-chips, wat zich vertaalde naar ongeveer $ 5,576 miljoen aan kosten. Dit is opmerkelijk laag in vergelijking met andere toonaangevende modellen, die de kosten tien keer hoger kunnen maken voor vergelijkbare trainingstaken [3] [7]. De efficiëntie komt voort uit geoptimaliseerde algoritmen en co-ontwerp van hardware die de overheadminimalisatie tijdens de training minimaliseren, waardoor het een kosteneffectieve optie is voor ontwikkelaars [4].prestatiestatistieken
Ondanks het efficiënte gebruik van hulpbronnen presteert Deepseek indrukwekkend op verschillende benchmarks. Het scoorde bijvoorbeeld 73,78% op Humaneval voor het coderen van taken en 84,1% op GSM8K voor probleemoplossing, beter dan het overtreffen van veel concurrenten terwijl ze minder middelen consumeren [1] [4]. Deze prestaties worden bereikt met minder dan 6% van zijn parameters die op elk moment actief zijn, waardoor het vermogen om outputs van hoge kwaliteit te leveren zonder de uitgebreide rekenvereisten die typerend zijn voor andere LLM's.Contextafhandeling
Deepseek blinkt ook uit in het omgaan met lange contextvensters, ter ondersteuning van maximaal 128K -tokens, wat aanzienlijk meer is dan veel andere modellen die doorgaans tussen de 32K tot 64K -tokens omgaan. Deze mogelijkheid verbetert het nut ervan in complexe taken zoals het genereren van codes en gegevensanalyse [1].Conclusie
Samenvattend, het innovatieve gebruik van de MOE -architectuur van Deepseek stelt het in staat om slechts een fractie van zijn parameters tijdens taken te activeren, wat resulteert in substantiële besparingen in rekenbronnen en kosten. Het efficiënte trainingsproces en sterke prestatiestatistieken positioneren het als een formidabele concurrent in het landschap van grote taalmodellen, met name voor toepassingen die zowel efficiëntie als hoge prestaties vereisen.Citaten:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-ylething-you-ned-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-yerseones-talking-about
[3] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://seo.ai/blog/deepseek-Ai-statistics-and-facts
[6] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[7] https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/what-is-deepseek-why-is-it-disrupt-ai-sector-2025-01-27/
[8] https://adasci.org/deepseek-v3-expleur-optimizing-efficiency-and-scale/