Cum se compară performanțele Deepseek pe repere precum Humeval și GSM8K cu alte modele

Metrice de performanță

** Humeval: Deepseek Score 73,78% pe referința Humevalului, care evaluează capacitatea de codare prin diferite sarcini de programare. Acest scor poziționează favorabil altor modele de frunte, inclusiv ofertele lui OpenAI, deși comparațiile specifice cu modele precum GPT-4 sau Llama 3 nu au fost detaliate în sursele disponibile.

** GSM8K: În sarcinile de rezolvare a problemelor, Deepseek realizează un impresionant 84,1% pe referința GSM8K. Acest scor reflectă capacitatea sa de a gestiona eficient raționamentul matematic și scenariile complexe de rezolvare a problemelor.

Eficiența și utilizarea resurselor

Arhitectura Deepseek folosește un sistem de amestec de experți (MOE), activând doar o fracțiune din parametrii totali (671 miliarde) în timpul sarcinilor în special în jur de 37 de miliarde. Această activare selectivă nu numai că îmbunătățește performanța, dar reduce în mod semnificativ costurile de calcul, permițând Deepseek să obțină aceste scoruri de referință cu doar 2,8 milioane GPU-ore, care este considerabil mai mică decât multe alte modele care necesită resurse mai extinse pentru niveluri de performanță similare [2] [ 3].

Comparație cu alte modele

Deși comparații directe specifice cu modele precum GPT-4 nu au fost furnizate în rezultatele căutării, se observă că eficiența Deepseek și natura open-source îl fac o alternativă atractivă pentru dezvoltatorii care ar putea găsi soluții proprii-prohibitive. Capacitatea modelului de a gestiona ferestre de context lung de până la 128k jetoane o distinge în continuare de mulți concurenți, care susțin de obicei mai puține jetoane (de obicei între 32K și 64K) [2] [3].

În rezumat, Deepseek demonstrează o performanță puternică pe referințe cheie, menținând în același timp eficiența costurilor și eficacitatea operațională, ceea ce îl face un concurent de remarcat în rândul LLM -urilor contemporane.