HumanValやGSM8KなどのベンチマークでのDeepseekのパフォーマンスは、他のモデルと比較してどのように

###パフォーマンスメトリック

** HumanVal：DeepSeekは、さまざまなプログラミングタスクを通じてコーディング能力を評価するHumanval Benchmarkで73.78％を獲得します。このスコアは、Openaiの提供を含む他の主要なモデルに対して好意的に位置付けられますが、GPT-4やLlama 3などのモデルとの具体的な比較は、利用可能なソースでは詳しく説明されていません。

** GSM8K：問題解決タスクでは、DeepSeekはGSM8Kベンチマークで印象的な84.1％を達成します。このスコアは、数学的推論と複雑な問題解決シナリオを効果的に処理する能力を反映しています。

###効率とリソース利用

Deepseekのアーキテクチャは、混合物（MOE）システムを採用しており、特に約370億のタスク中に、総パラメーター（671億）のほんの一部を有効にしています。この選択的アクティベーションはパフォーマンスを向上させるだけでなく、計算コストを大幅に削減し、DeepSeekが280万GPU時間でこれらのベンチマークスコアを達成できるようにします。 3]。

###他のモデルとの比較

GPT-4のようなモデルとの特定の直接的な比較は、検索結果には提供されていませんが、Deepseekの効率とオープンソースの性質は、独自のソリューションがコストプロビティブになる可能性のある開発者にとって魅力的な代替手段となることが注目されています。最大128Kトークンの長いコンテキストウィンドウを処理するモデルの能力は、それをさらに多くの競合他社と区別し、通常はより少ないトークン（通常は32K〜64K）をサポートします[2] [3]。

要約すると、Deepseekは、コスト効率と運用上の有効性を維持しながら、キーベンチマークで強力なパフォーマンスを示し、現代のLLMの間で注目に値する競争相手になっています。