Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Hogyan lehet összehasonlítani a DeepSeek más modellekkel a számítási erőforrások felhasználása szempontjából


Hogyan lehet összehasonlítani a DeepSeek más modellekkel a számítási erőforrások felhasználása szempontjából


DeepSeek, egy új nagy nyelvi modell (LLM), jelentős előnyöket mutat be a számítási erőforrások felhasználásában, mint más modellek, például a GPT-4 és a Claude Sonnet 3.5.

Hatékony paraméter -aktiválás

A DeepSeek a szakértők (MOE) építészetét alkalmazza, ami azt jelenti, hogy az összes 671 milliárd paraméter közül csak 37 milliárd aktiválódik az adott feladathoz. Ez a szelektív aktiválás lehetővé teszi a DeepSeek számára, hogy fenntartsa a nagy teljesítményt, miközben drasztikusan csökkenti a számítási költségeket. Összehasonlításképpen, a hagyományos modellek gyakran használják az összes paraméterüket az egyes feladatokhoz, ami magasabb erőforrás -fogyasztáshoz vezet [1] [2].

Képzési hatékonyság

A DeepSeek-V3 képzésének körülbelül 2,788 millió GPU órát igényelt az NVIDIA H800 chipek felhasználásával, körülbelül 5,576 millió dollár költséggel. Ez rendkívül alacsony más vezető modellekhez képest, amelyek hasonló edzési feladatoknál tízszer magasabbak lehetnek [3] [7]. A hatékonyság az optimalizált algoritmusokból és a hardver társtervezéséből fakad, amelyek minimalizálják az edzés során az általános költségeket, így költséghatékony lehetőséget kínálnak a fejlesztők számára [4].

Performance metrikák

A hatékony erőforrás -felhasználása ellenére a DeepSeek lenyűgözően teljesíti a különféle referenciaértékeket. Például 73,78% -ot tett ki a HumaneVal-nál a kódolási feladatokra és 84,1% -ot a GSM8K-nál a problémamegoldáshoz, sok versenytársat felülmúlva, miközben kevesebb forrást fogyaszt [1] [4]. Ezt a teljesítményt a paraméterek kevesebb, mint 6% -ával érik el bármikor, megmutatva annak képességét, hogy magas színvonalú kimeneteket szállítson, anélkül, hogy a többi LLM-re jellemző kiterjedt számítási igények lenne.

kontextuskezelés

A DeepSeek szintén kitűnő a hosszú kontextusú ablakok kezelésében, akár 128 ezer token támogatásával, ami lényegesen több, mint sok más modell, amelyek általában 32K és 64K token között kezelnek. Ez a képesség javítja hasznosságát olyan összetett feladatokban, mint például a kódgenerálás és az adatok elemzése [1].

Következtetés

Összefoglalva: a DeepSeek a MOE architektúra innovatív használata lehetővé teszi, hogy a paraméterek csak egy töredékét aktiválja a feladatok során, ami jelentős megtakarítást eredményez a számítási erőforrások és a költségek számára. Hatékony edzési folyamata és erős teljesítménymutatók félelmetes versenytársnak tekintik a nagy nyelvi modellek tájképét, különösen a hatékonyságot és a nagy teljesítményt igénylő alkalmazások esetében.
Idézetek:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everythththing-you-need-to-know-bout-this-new-llm-in-one-place
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-s-the-llm-everyones-beszélgetés-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-wich-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[7] https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/what-is-reepseek-why-is-it-disrupting-ai-sector-2025-01-27/
[8] https://adasci.org/deepseek-v3-explain-optimizing-effication-and-scale/