Wie ist Deepseeks Leistung auf Benchmarks wie Humaneval und GSM8K mit anderen Modellen verglichen?

Leistungsmetriken

** Humaneral: Deepseek bewertet 73,78% auf dem Humaner -Benchmark, der die Codierungsfähigkeit durch verschiedene Programmieraufgaben bewertet. Diese Punktzahl positioniert es günstig gegen andere führende Modelle, einschließlich OpenAIs Angebote, obwohl bestimmte Vergleiche mit Modellen wie GPT-4 oder LLAMA 3 in den verfügbaren Quellen nicht detailliert waren.

** GSM8K: Bei Problemlösungsaufgaben erreicht Deepseek beeindruckende 84,1% am GSM8K-Benchmark. Diese Punktzahl spiegelt seine Fähigkeiten bei der Umstellung mathematischer Argumentation und komplexer Problemlösungsszenarien effektiv wider.

Effizienz und Ressourcennutzung

Die Architektur von Deepseek setzt ein MEE-OF-Experten (MOE) -System ein und aktiviert nur einen Bruchteil seiner Gesamtparameter (671 Milliarden) während der Aufgaben, insbesondere rund 37 Milliarden. Diese selektive Aktivierung erhöht nicht nur die Leistung, sondern reduziert auch die Rechenkosten erheblich, wodurch Deepseek diese Benchmark-Werte mit nur 2,8 Millionen GPU-Stunden erreichen kann, was erheblich niedriger ist als viele andere Modelle, die für ähnliche Leistungsniveaus umfangreichere Ressourcen erfordern [2] [2] [2] [] [] [2] [] [] [ 3].

Vergleich mit anderen Modellen

Während spezifische direkte Vergleiche mit Modellen wie GPT-4 in den Suchergebnissen nicht bereitgestellt wurden, wird darauf hingewiesen, dass Deepseeks Effizienz und Open-Source-Natur es zu einer attraktiven Alternative für Entwickler machen, die möglicherweise proprietäre Lösungen kosten-prohibitiv finden. Die Fähigkeit des Modells, lange Kontextfenster von bis zu 128.000 Token zu bewältigen, unterscheidet es weiter von vielen Wettbewerbern, die normalerweise weniger Token unterstützen (normalerweise zwischen 32K und 64.000) [2] [3].

Zusammenfassend zeigt Deepseek eine starke Leistung bei den wichtigsten Benchmarks, während die Kosteneffizienz und die betriebliche Effektivität aufrechterhalten werden, wodurch es zu einem bemerkenswerten Konkurrenten unter zeitgenössischen LLMs ist.