Hvordan sammenligner DeepSeeks ytelse på benchmarks som HumaneVal og GSM8K med andre modeller

Performance Metrics

** HumaneVal: DeepSeek scorer 73,78% på HumaneVal Benchmark, som vurderer kodingsevne gjennom forskjellige programmeringsoppgaver. Denne poengsummen posisjonerer den positivt mot andre ledende modeller, inkludert Openais tilbud, selv om spesifikke sammenligninger med modeller som GPT-4 eller Llama 3 ikke var detaljert i de tilgjengelige kildene.

** GSM8K: I problemløsningsoppgaver oppnår DeepSeek imponerende 84,1% på GSM8K-målestokken. Denne poengsummen gjenspeiler dens evne til å håndtere matematisk resonnement og komplekse problemløsningsscenarier effektivt.

Effektivitet og ressursutnyttelse

DeepSeeks arkitektur bruker et mixture-of-Experts (MOE) -system, og aktiverer bare en brøkdel av dets totale parametere (671 milliarder) under oppgavene spesifikt rundt 37 milliarder. Denne selektive aktiveringen forbedrer ikke bare ytelsen, men reduserer også beregningskostnader betydelig, slik at DeepSeek kan oppnå disse referansepoengene med bare 2,8 millioner GPU-timer, noe som er betydelig lavere enn mange andre modeller som krever mer omfattende ressurser for lignende ytelsesnivåer [2] [[ 3].

Sammenligning med andre modeller

Selv om spesifikke direkte sammenligninger med modeller som GPT-4 ikke ble gitt i søkeresultatene, bemerkes det at DeepSeeks effektivitet og åpen kildekode gjør det til et attraktivt alternativ for utviklere som kan finne proprietære løsninger kostnadsforbudende. Modellens evne til å håndtere lange kontekstvinduer på opptil 128K -symboler skiller det ytterligere fra mange konkurrenter, som vanligvis støtter færre symboler (vanligvis mellom 32K og 64K) [2] [3].

Oppsummert demonstrerer DeepSeek sterk ytelse på viktige benchmarks og samtidig opprettholder kostnadseffektivitet og operasjonell effektivitet, noe som gjør det til en bemerkelsesverdig utfordrer blant moderne LLM -er.