Deepseek, uusi suuri kielimalli (LLM), esittelee merkittäviä etuja laskennallisessa resurssien käytössä verrattuna muihin malleihin, kuten GPT-4 ja Claude Sonnet 3.5.
Tehokas parametrin aktivointi
DeepSeek käyttää kokeilun (MOE) arkkitehtuuria, mikä tarkoittaa, että sen kokonaismäärästä 671 miljardista parametrista aktivoidaan vain 37 miljardia mitä tahansa tehtävää varten. Tämä selektiivinen aktivointi antaa Deepseekille ylläpitää korkeaa suorituskykyä ja vähentää dramaattisesti laskennallisia kustannuksia. Vertailun vuoksi perinteiset mallit hyödyntävät usein kaikkia niiden parametreja jokaiselle tehtävälle, mikä johtaa suurempaan resurssien kulutukseen [1] [2].koulutuksen tehokkuus
Deepseek-V3: n koulutus vaati noin 2,788 miljoonaa GPU-tuntia käyttämällä NVIDIA H800-siruja, jolloin kustannukset olivat noin 5,576 miljoonaa dollaria. Tämä on huomattavan alhainen verrattuna muihin johtaviin malleihin, jotka voivat aiheuttaa kustannuksia kymmenen kertaa korkeammat samanlaisissa koulutustehtävissä [3] [7]. Tehokkuus johtuu optimoiduista algoritmeista ja laitteistosuunnittelusta, jotka minimoivat yleiskustannukset koulutuksen aikana, mikä tekee siitä kustannustehokkaan vaihtoehdon kehittäjille [4].Suorituskykymittarit
Resurssien tehokkaasta käytöstä huolimatta DeepSeek toimii vaikuttavasti erilaisilla vertailuarvoilla. Esimerkiksi se sai 73,78% HumanValista koodaustehtävissä ja 84,1% GSM8K: sta ongelmanratkaisua varten, ylittäen monet kilpailijat kuluttaen vähemmän resursseja [1] [4]. Tämä suorituskyky saavutetaan alle 6%: lla sen parametreista, jotka ovat aktiivisia milloin tahansa, mikä osoittaa sen kyvyn toimittaa korkealaatuisia tuotoksia ilman, että muille LLM: lle tyypilliset laajat laskennalliset vaatimukset.kontekstin käsittely
DeepSeek on myös erinomainen käsittelemään pitkiä kontekstiikkunoita, mikä tukee jopa 128 kt tokenia, mikä on huomattavasti enemmän kuin monet muut mallit, jotka tyypillisesti käsittelevät välillä 32–64 kk. Tämä kyky parantaa sen hyödyllisyyttä monimutkaisissa tehtävissä, kuten koodin luomisessa ja data -analyysissä [1].johtopäätös
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepekin Innovatiivinen MOE -arkkitehtuurin käyttö antaa sen aktivoida vain murto -osan parametreistaan tehtävien aikana, mikä johtaa huomattaviin säästöihin laskennallisissa resursseissa ja kustannuksissa. Sen tehokas koulutusprosessi ja vahvat suorituskykymittarit asettavat sen valtavan kilpailijana suurten kielimallien maisemassa, etenkin sovelluksissa, jotka vaativat sekä tehokkuutta että korkeaa suorituskykyä.Viittaukset:
.
.
[3] https://stratechery.com/2025/deeptseek-faq/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://seo.ai/blog/deeptseek-ai-statistics-and-facts
.
.
.