DeepSeek, новая большая языковая модель (LLM), демонстрирует значительные преимущества в использовании вычислительных ресурсов по сравнению с другими моделями, такими как GPT-4 и Claude Sonnet 3.5.
Эффективная активация параметров
DeepSeek использует архитектуру смеси экспертов (MOE), что означает, что из ее общего 671 миллиарда параметров только 37 миллиардов активируется для любой задачи. Эта селективная активация позволяет DeepSeek поддерживать высокую производительность при резком снижении вычислительных затрат. Для сравнения, традиционные модели часто используют все свои параметры для каждой задачи, что приводит к более высокому потреблению ресурсов [1] [2].эффективность обучения
Обучение DeepSeek-V3 требовало около 2,788 миллиона часов графического процессора с использованием чипов NVIDIA H800, что переводилось в 5,576 млн. Долл. США. Это удивительно низко по сравнению с другими ведущими моделями, которые могут понести в десять раз выше для аналогичных учебных задач [3] [7]. Эффективность проистекает из оптимизированных алгоритмов и оборудования, который минимизирует накладные расходы во время обучения, что делает его экономически эффективным вариантом для разработчиков [4].Метрики производительности
Несмотря на эффективное использование ресурсов, Deepseek впечатляюще работает на различных критериях. Например, он набрал 73,78% по Humaneval за задачи кодирования и 84,1% на GSM8K за решение проблем, опережая многие конкуренты, потребляя меньше ресурсов [1] [4]. Эта производительность достигается с помощью менее 6% его параметров в любое время, демонстрируя его способность доставлять высококачественные результаты без обширных вычислительных требований, типичных для других LLMS.Контекст обработка
DeepSeek также превосходит в обработке длинных контекстных окон, поддерживая до 128 тыс. Токенов, что значительно больше, чем многие другие модели, которые обычно обрабатывают от 32 до 64 тысяч токенов. Эта возможность повышает его утилиту в сложных задачах, таких как генерация кода и анализ данных [1].Заключение
Таким образом, инновационное использование DeepSeek архитектуры MOE позволяет ей активировать только часть своих параметров во время задач, что приводит к существенной экономии в вычислительных ресурсах и затратах. Его эффективный процесс обучения и сильные показатели эффективности позиционируют его как грозного конкурента в ландшафте крупных языковых моделей, особенно для применений, требующих как эффективности, так и высокой производительности.Цитаты:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-talking-about
[3] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://seo.ai/blog/deepseek-ai-statistics и facts
[6] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-wich-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[7] https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/what-is-deepseek-why-is-it-duspuring-ai-sector-2025-01-27/
[8] https://adasci.org/deepseek-v3-explaind-optimizing-efficinity и scale/