Hoe verhoudt de prestaties van Deepseek op benchmarks zoals Humaneval en GSM8K zich tot andere modellen

prestatiestatistieken

** Humaneval: Deepseek scoort 73,78% op de Humaneval -benchmark, die het coderende vermogen beoordeelt via verschillende programmeertaken. Deze score positioneert het gunstig tegen andere toonaangevende modellen, waaronder het aanbod van Openai, hoewel specifieke vergelijkingen met modellen zoals GPT-4 of LLAMA 3 niet gedetailleerd waren in de beschikbare bronnen.

** GSM8K: In probleemoplossende taken bereikt Deepseek een indrukwekkende 84,1% op de GSM8K-benchmark. Deze score weerspiegelt het vermogen bij het omgaan met wiskundige redenering en complexe probleemoplossende scenario's effectief.

Efficiëntie en gebruik van hulpbronnen

De Deepseek's architectuur maakt gebruik van een mengsel-van-experts (MOE) -systeem, waarbij slechts een fractie van zijn totale parameters (671 miljard) tijdens taken specifiek ongeveer 37 miljard wordt geactiveerd. Deze selectieve activering verhoogt niet alleen de prestaties, maar verlaagt ook de rekenkosten aanzienlijk, waardoor Deepseek deze benchmarkscores kan bereiken met slechts 2,8 miljoen GPU-uren, wat aanzienlijk lager is dan veel andere modellen die meer uitgebreide middelen vereisen voor vergelijkbare prestatieniveaus [2] [ 3].

Vergelijking met andere modellen

Hoewel specifieke directe vergelijkingen met modellen zoals GPT-4 niet werden verstrekt in de zoekresultaten, wordt opgemerkt dat Deepseek's efficiëntie en open-source natuur het een aantrekkelijk alternatief maken voor ontwikkelaars die mogelijk een eigen oplossingen kostenverbindend vinden. Het vermogen van het model om lange contextvensters te verwerken van maximaal 128K -tokens onderscheidt het verder van veel concurrenten, die meestal minder tokens ondersteunen (meestal tussen 32K en 64K) [2] [3].

Samenvattend vertoont Deepseek sterke prestaties op belangrijke benchmarks met behoud van kostenefficiëntie en operationele effectiviteit, waardoor het een opmerkelijke mededinger is onder hedendaagse LLMS.