Deepseek, un nou model de limbaj mare (LLM), prezintă avantaje semnificative în utilizarea resurselor de calcul în comparație cu alte modele precum GPT-4 și Claude Sonet 3.5.
Activare eficientă a parametrilor
Deepseek folosește o arhitectură de amestec de experți (MOE), ceea ce înseamnă că din totalul său de 671 miliarde de parametri, doar 37 de miliarde sunt activate pentru orice sarcină dată. Această activare selectivă permite DeepSeek să mențină performanțe ridicate, reducând drastic costurile de calcul. În comparație, modelele tradiționale își folosesc adesea toți parametrii pentru fiecare sarcină, ceea ce duce la un consum de resurse mai mare [1] [2].Eficiența instruirii
Pregătirea Deepseek-V3 a necesitat aproximativ 2,788 milioane de ore GPU folosind jetoane NVIDIA H800, traducând costuri de aproximativ 5,576 milioane USD. Acest lucru este remarcabil de scăzut în comparație cu alte modele de frunte, care pot suporta costuri de zece ori mai mari pentru sarcini de instruire similare [3] [7]. Eficiența provine din algoritmi optimizați și co-proiectare hardware care reduc la minimum aerul în timpul antrenamentului, ceea ce îl face o opțiune rentabilă pentru dezvoltatori [4].Metrice de performanță
În ciuda utilizării eficiente a resurselor, Deepseek funcționează impresionant pe diverse repere. De exemplu, a obținut 73,78% pe Humeval pentru sarcini de codificare și 84,1% pe GSM8K pentru rezolvarea problemelor, depășind mulți concurenți în timp ce consumă mai puține resurse [1] [4]. Această performanță este obținută cu mai puțin de 6% din parametrii săi activi în orice moment, arătându-și capacitatea de a oferi rezultate de înaltă calitate, fără ca cerințele de calcul extinse să fie tipice altor LLM.Manevrarea contextului
Deepseek excelează, de asemenea, în manipularea ferestrelor de context lung, sprijinind până la 128k jetoane, ceea ce este semnificativ mai mult decât multe alte modele care se ocupă de obicei între 32K până la 64k. Această capacitate își îmbunătățește utilitatea în sarcini complexe, cum ar fi generarea de coduri și analiza datelor [1].Concluzie
În rezumat, utilizarea inovatoare a Deepseek a arhitecturii MOE îi permite să activeze doar o fracțiune din parametrii săi în timpul sarcinilor, ceea ce duce la economii substanțiale în resurse și costuri de calcul. Procesul său de instruire eficient și valorile puternice ale performanței îl poziționează ca un concurent formidabil în peisajul modelelor de limbaj mare, în special pentru aplicațiile care necesită atât eficiență, cât și performanțe ridicate.Citări:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm- in-one-loc
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-alking-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/comparaing-deepseek-r1-openai-o1-which-AI-model-comes-out-pblo-8wtxf
[7] https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/what-is-deepseek-hy-is-it-disrupting-AI-Sector-2025-01-27/
[8] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-eficiency-and-scale/
Cei