DeepSeek, en ny stor språkmodell (LLM), visar betydande fördelar i datoranvändning av beräkningarna jämfört med andra modeller som GPT-4 och Claude Sonnet 3.5.
Effektiv parameteraktivering
Deepseek använder en blandning av experter (MOE) arkitektur, vilket innebär att av de totala 671 miljarder parametrarna är endast 37 miljarder aktiverade för en given uppgift. Denna selektiva aktivering gör det möjligt för Deepseek att upprätthålla hög prestanda samtidigt som du drastiskt minskar beräkningskostnaderna. Som jämförelse använder traditionella modeller ofta alla sina parametrar för varje uppgift, vilket leder till högre resursförbrukning [1] [2].Utbildningseffektivitet
Utbildningen av Deepseek-V3 krävde cirka 2,788 miljoner GPU-timmar med NVIDIA H800-chips, vilket översatte till cirka 5,576 miljoner dollar i kostnader. Detta är anmärkningsvärt lågt jämfört med andra ledande modeller, vilket kan medföra kostnader tio gånger högre för liknande träningsuppgifter [3] [7]. Effektiviteten härrör från optimerade algoritmer och hårdvaru-samdesign som minimerar omkostnader under träningen, vilket gör det till ett kostnadseffektivt alternativ för utvecklare [4].Performance Metrics
Trots sin effektiva resursanvändning presterar Deepseek imponerande på olika riktmärken. Till exempel fick det 73,78% på humaneval för kodningsuppgifter och 84,1% på GSM8K för problemlösning, överträffade många konkurrenter medan de konsumerar färre resurser [1] [4]. Denna prestanda uppnås med mindre än 6% av dess parametrar aktiva när som helst, vilket visar sin förmåga att leverera högkvalitativa utgångar utan de omfattande beräkningskraven som är typiska för andra LLM: er.Kontexthantering
Deepseek utmärker sig också i att hantera långa sammanhangsfönster och stödja upp till 128K -tokens, vilket är betydligt mer än många andra modeller som vanligtvis hanterar mellan 32K till 64K -symboler. Denna kapacitet förbättrar dess användbarhet i komplexa uppgifter som kodgenerering och dataanalys [1].Slutsats
Sammanfattningsvis tillåter Deepseeks innovativa användning av MOE -arkitekturen att den endast aktiverar en bråkdel av dess parametrar under uppgifter, vilket resulterar i betydande besparingar i beräkningsresurser och kostnader. Dess effektiva utbildningsprocess och starka prestationsmetriker placerar den som en formidabel konkurrent i landskapet i stora språkmodeller, särskilt för applikationer som kräver både effektivitet och hög prestanda.Citeringar:
]
[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-and-facts
]
[7] https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/what-is-deepseek-why-is-it-disruping-ai-sector-2025-01-27/
]