Jak se Deepseekův výkon na benchmarcích jako Humanival a GSM8K ve srovnání s jinými modely

Metrics Performance Metrics

** Humanieval: Deepseek skóre 73,78% na benchmarku Humanival, který hodnotí schopnost kódování prostřednictvím různých programovacích úkolů. Toto skóre je příznivě na základě jiných předních modelů, včetně nabídek OpenAI, ačkoli specifické srovnání s modely jako GPT-4 nebo Llama 3 nebyly v dostupných zdrojích podrobně popsány.

** GSM8K: V úkolech pro řešení problémů dosáhne DeepSeek působivých 84,1% na benchmarku GSM8K. Toto skóre odráží jeho schopnost při efektivním zpracování matematického uvažování a složitých scénářů řešení problémů.

Efektivita a využití zdrojů

Deepseekova architektura využívá systém směsi expertů (MOE) a aktivuje pouze zlomek jeho celkových parametrů (671 miliard) během úkolů konkrétně kolem 37 miliard. Tato selektivní aktivace nejen zvyšuje výkon, ale také výrazně snižuje výpočetní náklady, což umožňuje Deepseek dosáhnout těchto benchmarkových skóre s pouhými 2,8 miliony GPU-hodinových, což je výrazně nižší než mnoho jiných modelů, které vyžadují rozsáhlejší zdroje pro podobné úrovně výkonnosti [2] [[2] [[[2] [[[2] [[[2] [[[2] [[ 3].

Porovnání s jinými modely

Zatímco specifické přímé srovnání s modely, jako je GPT-4, nebyly ve výsledcích vyhledávání poskytnuty, je třeba poznamenat, že účinnost Deepseeka a Open-Source povaha z něj činí atraktivní alternativu pro vývojáře, kteří by mohli považovat za proprietární řešení nákladově zakázaná. Schopnost modelu zpracovávat dlouhá kontextová okna až 128 000 tokenů ji dále odlišuje od mnoha konkurentů, které obvykle podporují méně žetonů (obvykle mezi 32K a 64K) [2] [3].

Stručně řečeno, DeepSeek prokazuje silnou výkonnost klíčových benchmarků při zachování efektivity nákladové a provozní účinnosti, což z něj činí pozoruhodný uchazeč mezi současnými LLM.