DeepSeek, en ny stor språkmodell (LLM), viser frem betydelige fordeler i beregningsressursbruk sammenlignet med andre modeller som GPT-4 og Claude Sonnet 3.5.
Effektiv parameteraktivering
DeepSeek benytter en arkitektur med blanding av ekspert (MOE), noe som betyr at av de totale 671 milliarder parametere er bare 37 milliarder aktivert for en gitt oppgave. Denne selektive aktiveringen gjør at DeepSeek kan opprettholde høy ytelse mens den drastisk reduserer beregningskostnadene. Til sammenligning bruker tradisjonelle modeller ofte alle sine parametere for hver oppgave, noe som fører til høyere ressursforbruk [1] [2].Treningseffektivitet
Opplæringen av DeepSeek-V3 krevde omtrent 2,788 millioner GPU-timer ved å bruke NVIDIA H800-brikker, og tilsvarte omtrent 5,576 millioner dollar i kostnader. Dette er bemerkelsesverdig lavt sammenlignet med andre ledende modeller, som kan pådra seg kostnader ti ganger høyere for lignende treningsoppgaver [3] [7]. Effektiviteten stammer fra optimaliserte algoritmer og co-design av maskinvare som minimerer overhead under trening, noe som gjør det til et kostnadseffektivt alternativ for utviklere [4].Performance Metrics
Til tross for effektiv ressursbruk, presterer DeepSeek imponerende på forskjellige benchmarks. For eksempel scoret det 73,78% på HumanEval for kodingsoppgaver og 84,1% på GSM8K for problemløsing, og overgikk mange konkurrenter mens de konsumerte færre ressurser [1] [4]. Denne ytelsen oppnås med mindre enn 6% av parametrene aktive når som helst, og viser frem sin evne til å levere utganger av høy kvalitet uten de omfattende beregningskravene som er typiske for andre LLM-er.Konteksthåndtering
DeepSeek utmerker seg også med å håndtere lange kontekstvinduer, og støtter opptil 128K -symboler, noe som er betydelig mer enn mange andre modeller som vanligvis håndterer mellom 32K og 64K -symboler. Denne muligheten forbedrer dens nytteverdi i komplekse oppgaver som kodegenerering og dataanalyse [1].Konklusjon
Oppsummert lar DeepSeek sin innovative bruk av MOE -arkitekturen bare aktivere en brøkdel av parametrene under oppgaver, noe som resulterer i betydelige besparelser i beregningsressurser og kostnader. Den effektive treningsprosessen og sterke ytelsesmålinger posisjonerer den som en formidabel konkurrent i landskapet til store språkmodeller, spesielt for applikasjoner som krever både effektivitet og høy ytelse.Sitasjoner:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-ned-to-know-about-this-new-llm-in-one-sted
[2] https://blog.spheron.network/why-depseek-v3-is-the-lm-everyones-naling-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-depseek-r1-openai-o1-which-ai-Model-comes-out-pablo-8wtxf
[7] https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/what-is-depseek-why-is-it-disrupting-ai-sector-2025-01-27/
[8] https://adasci.org/deepseek-v3-eplained-optimizing-efficiency-and-cale/