DeepSeek, нова велика мовна модель (LLM), демонструє значні переваги у використанні обчислювальних ресурсів порівняно з іншими моделями, такими як GPT-4 та Claude Sonnet 3.5.
Ефективна активація параметрів
DeepSeek використовує архітектуру суміші експертів (МО), що означає, що із загальних 671 мільярдів параметрів лише 37 мільярдів активовано для будь-якого заданого завдання. Ця селективна активація дозволяє DeepSeek підтримувати високу продуктивність, різко знижуючи обчислювальні витрати. Для порівняння, традиційні моделі часто використовують усі свої параметри для кожного завдання, що призводить до більшого споживання ресурсів [1] [2].Ефективність навчання
Навчання DeepSeek-V3 вимагало приблизно 2,788 мільйона годин GPU за допомогою мікросхем NVIDIA H800, перекладаючи приблизно 5,576 мільйонів доларів витрат. Це надзвичайно низько порівняно з іншими провідними моделями, які можуть понести кошти в десять разів більше для подібних навчальних завдань [3] [7]. Ефективність випливає з оптимізованих алгоритмів та апаратного дизайну, що мінімізує накладні витрати під час навчання, що робить його економічно вигідним варіантом для розробників [4].показники продуктивності
Незважаючи на ефективне використання ресурсів, DeepSeek вражає на різних орієнтирах. Наприклад, він набрав 73,78% на Humaneval для кодування завдань та 84,1% на GSM8K для вирішення проблем, перевершивши багатьох конкурентів, вживаючи менше ресурсів [1] [4]. Ця продуктивність досягається з менш ніж 6% його параметрів, що активні в будь-який час, демонструючи свою здатність забезпечити високоякісні результати без великих обчислювальних вимог, характерних для інших LLM.контекстне поводження
DeepSeek також перевершує роботу з довгим контекстом Windows, підтримуючи до 128 тис. Жетонів, що значно більше, ніж багато інших моделей, які зазвичай обробляють від 32 км до 64 к. Ця здатність підвищує його корисність у складних завдань, таких як генерація коду та аналіз даних [1].Висновок
Підводячи підсумок, інноваційне використання архітектури Deepseek дозволяє йому активувати лише частку своїх параметрів під час завдань, що призводить до значної економії обчислювальних ресурсів та витрат. Його ефективний навчальний процес та потужні показники продуктивності позиціонують його як грізного конкурента в ландшафті великих мовних моделей, особливо для додатків, що потребують як ефективності, так і високої продуктивності.Цитати:
[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-and-facts
[6] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[7] https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligent/what-is-deepseek-why-is-it-disrupting-ai-sector-2025-01-27/
[8] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimization-eficsificy-and-scale/