La performance di DeepSeek su parametri di riferimento come Humanival e GSM8K mette in mostra il suo vantaggio competitivo all'interno del panorama dei modelli di grandi dimensioni (LLMS).
Metriche per le prestazioni
** Humanival: DeepSeek segna il 73,78% sul benchmark Humanival, che valuta la capacità di codifica attraverso vari compiti di programmazione. Questo punteggio si posiziona favorevolmente rispetto ad altri modelli principali, tra cui le offerte di Openi, sebbene confronti specifici con modelli come GPT-4 o Llama 3 non fossero dettagliati nelle fonti disponibili.
** GSM8K: nelle attività di risoluzione dei problemi, DeepSeek raggiunge un impressionante 84,1% sul punto di riferimento GSM8K. Questo punteggio riflette la sua capacità di gestire efficacemente il ragionamento matematico e gli scenari complessi per la risoluzione dei problemi.
Efficienza e utilizzo delle risorse
L'architettura di DeepSeek impiega un sistema di miscela di esperti (MOE), attivando solo una frazione dei suoi parametri totali (671 miliardi) durante le attività in particolare circa 37 miliardi. Questa attivazione selettiva non solo migliora le prestazioni, ma riduce anche significativamente i costi computazionali, consentendo a DeepEek di ottenere questi punteggi di riferimento con soli 2,8 milioni di ore GPU, che è considerevolmente inferiore a molti altri modelli che richiedono risorse più estese per livelli di prestazioni simili [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] 3].
confronto con altri modelli
Sebbene nei risultati di ricerca non siano stati forniti confronti diretti specifici con modelli come GPT-4, si noti che l'efficienza e la natura open source di DeepSeek lo rendono un'alternativa interessante per gli sviluppatori che potrebbero trovare soluzioni proprietarie-pro-proibitive. La capacità del modello di gestire finestre a lungo termine fino a 128k token lo distingue ulteriormente da molti concorrenti, che in genere supportano meno token (di solito tra 32K e 64K) [2] [3].
In sintesi, DeepSeek dimostra forti prestazioni sui parametri chiave mantenendo l'efficienza dei costi e l'efficacia operativa, rendendolo un contendente degno di nota tra LLM contemporanei.
Citazioni:[1] https://artificialalanysis.ai/models/deepseek-v3
[2] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-know-about-this-new-lllm-in-One-place
[3] https://artificialalanysis.ai/providers/deepseek
[4] https://en.wikipedia.org/wiki/deepseek
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[7] https://www.youtube.com/watch?v=bosvi3hgi
[8] https://arxiv.org/html/2412.19437v1