Deepseek, nowy duży model języka (LLM), prezentuje znaczące zalety w zakresie wykorzystania zasobów obliczeniowych w porównaniu z innymi modelami, takimi jak GPT-4 i Claude Sonnet 3.5.
wydajna aktywacja parametrów
Deepseek stosuje architekturę mieszanki ekspertów (MOE), co oznacza, że z całkowitej 671 miliardów parametrów tylko 37 miliardów jest aktywowanych dla dowolnego zadania. Ta selektywna aktywacja pozwala Deepeek na utrzymanie wysokiej wydajności przy jednoczesnym zmniejszeniu kosztów obliczeniowych. Dla porównania, tradycyjne modele często wykorzystują wszystkie swoje parametry dla każdego zadania, co prowadzi do wyższego zużycia zasobów [1] [2].Wydajność szkolenia
Szkolenie DeepSeek-V3 wymagało około 2,788 miliona godzin GPU przy użyciu układów NVIDIA H800, przekładając się na koszty około 5,576 miliona dolarów. Jest to niezwykle niskie w porównaniu z innymi wiodącymi modelami, które mogą ponieść koszty dziesięć razy wyższe w przypadku podobnych zadań szkoleniowych [3] [7]. Wydajność wynika ze zoptymalizowanych algorytmów i współrzędnych sprzętu, które minimalizują koszty ogólne podczas szkolenia, co czyni ją opłacalną opcją dla programistów [4].Metryki wydajności
Pomimo wydajnego wykorzystania zasobów Deepseek występuje imponująco na różnych testach porównawczych. Na przykład uzyskał 73,78% za Humaneval za kodowanie zadań i 84,1% na GSM8K w celu rozwiązywania problemów, przewyższając wielu konkurentów, jednocześnie zużywając mniej zasobów [1] [4]. Wydajność ta jest osiągana przy mniej niż 6% jego parametrach aktywnych w dowolnym momencie, pokazując jego zdolność do dostarczania wysokiej jakości wyników bez obszernych wymagań obliczeniowych typowych dla innych LLM.Obsługa kontekstu
Deepseek wyróżnia się również w obsłudze długich okien kontekstowych, obsługując do 128 tokenów, co jest znacznie więcej niż wiele innych modeli, które zazwyczaj obsługują od 32 do 64 tokenów. Ta zdolność zwiększa swoją użyteczność w złożonych zadaniach, takich jak generowanie kodu i analiza danych [1].Wniosek
Podsumowując, innowacyjne wykorzystanie przez Deepseek architektury MOE pozwala jej aktywować tylko ułamek swoich parametrów podczas zadań, co powoduje znaczne oszczędności zasobów i kosztów obliczeniowych. Jego wydajny proces treningowy i mocne wskaźniki wydajności stanowią ogromny konkurent w krajobrazie dużych modeli językowych, szczególnie w przypadku aplikacji wymagających zarówno wydajności, jak i wysokiej wydajności.Cytaty:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everinging-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-tainking-aut
[3] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://seo.ai/blog/deepseek-ai-tatistics-and-facts
[6] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-hwhich-ai-model-comes-pablo-8wtxf
[7] https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/what-is-deepseek-why-is-it-disrupting-ai-sector-2025-01-27/
[8] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-efficien-and-scale/