Deepseek, một mô hình ngôn ngữ lớn mới (LLM), thể hiện những lợi thế quan trọng trong việc sử dụng tài nguyên tính toán so với các mô hình khác như GPT-4 và Claude Sonnet 3.5.
Kích hoạt tham số hiệu quả
Deepseek sử dụng kiến trúc hỗn hợp (MOE), điều đó có nghĩa là trong tổng số 671 tỷ tham số của nó, chỉ có 37 tỷ được kích hoạt cho bất kỳ nhiệm vụ nào. Kích hoạt chọn lọc này cho phép Deepseek duy trì hiệu suất cao trong khi giảm đáng kể chi phí tính toán. Để so sánh, các mô hình truyền thống thường sử dụng tất cả các tham số của chúng cho mỗi nhiệm vụ, dẫn đến mức tiêu thụ tài nguyên cao hơn [1] [2].Hiệu quả đào tạo
Việc đào tạo Deepseek-V3 đòi hỏi khoảng 2,788 triệu giờ GPU bằng cách sử dụng chip NVIDIA H800, chuyển sang khoảng 5,576 triệu đô la chi phí. Điều này rất thấp so với các mô hình hàng đầu khác, có thể phải chịu chi phí cao hơn gấp mười lần cho các nhiệm vụ đào tạo tương tự [3] [7]. Hiệu quả bắt nguồn từ các thuật toán được tối ưu hóa và đồng thiết kế phần cứng giúp giảm thiểu chi phí trong quá trình đào tạo, làm cho nó trở thành một tùy chọn hiệu quả về chi phí cho các nhà phát triển [4].Số liệu hiệu suất
Mặc dù sử dụng tài nguyên hiệu quả, DeepSeek thực hiện ấn tượng trên các điểm chuẩn khác nhau. Ví dụ, nó đã đạt 73,78% trên nhân đạo cho các nhiệm vụ mã hóa và 84,1% trên GSM8K để giải quyết vấn đề, vượt trội hơn nhiều đối thủ cạnh tranh trong khi tiêu thụ ít tài nguyên hơn [1] [4]. Hiệu suất này đạt được với ít hơn 6% các thông số hoạt động bất cứ lúc nào, thể hiện khả năng cung cấp đầu ra chất lượng cao mà không có nhu cầu tính toán rộng rãi điển hình của các LLM khác.Xử lý bối cảnh
Deepseek cũng vượt trội trong việc xử lý các cửa sổ bối cảnh dài, hỗ trợ tới 128k mã thông báo, cao hơn đáng kể so với nhiều mô hình khác thường xử lý giữa các mã thông báo 32K đến 64K. Khả năng này tăng cường tiện ích của nó trong các tác vụ phức tạp như tạo mã và phân tích dữ liệu [1].Phần kết luận
Tóm lại, việc sử dụng kiến trúc MOE sáng tạo của Deepseek cho phép nó chỉ kích hoạt một phần nhỏ các tham số của nó trong các nhiệm vụ, dẫn đến tiết kiệm đáng kể các nguồn lực và chi phí tính toán. Quá trình đào tạo hiệu quả của nó và số liệu hiệu suất mạnh mẽ định vị nó là đối thủ cạnh tranh đáng gờm trong bối cảnh của các mô hình ngôn ngữ lớn, đặc biệt đối với các ứng dụng đòi hỏi cả hiệu quả và hiệu suất cao.Trích dẫn:
[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
.
.