¿Cómo se compara el rendimiento de Deepseek en puntos de referencia como Humaneval y GSM8K con otros modelos?

Métricas de rendimiento

** Humaneval: Deepseek obtiene un 73.78% en el punto de referencia Humaneval, que evalúa la capacidad de codificación a través de diversas tareas de programación. Esta puntuación posiciona favorablemente contra otros modelos líderes, incluidas las ofertas de OpenAI, aunque las comparaciones específicas con modelos como GPT-4 o LLAMA 3 no se detallaron en las fuentes disponibles.

** GSM8K: En las tareas de resolución de problemas, Deepseek logra un impresionante 84.1% en el punto de referencia GSM8K. Esta puntuación refleja su capacidad en el manejo del razonamiento matemático y los complejos escenarios de resolución de problemas de manera efectiva.

Eficiencia y utilización de recursos

La arquitectura de Deepseek emplea un sistema de mezcla de expertos (MOE), activando solo una fracción de sus parámetros totales (671 mil millones) durante las tareas específicamente alrededor de 37 mil millones. Esta activación selectiva no solo mejora el rendimiento, sino que también reduce significativamente los costos computacionales, lo que permite a Deepseek alcanzar estos puntajes de referencia con solo 2.8 millones de horas de GPU, que es considerablemente más baja que muchos otros modelos que requieren recursos más extensos para niveles de rendimiento similares [2] [[2] [ 3].

Comparación con otros modelos

Si bien no se proporcionaron comparaciones directas específicas con modelos como GPT-4 en los resultados de búsqueda, se observa que la eficiencia de Deepseek y la naturaleza de código abierto lo convierten en una alternativa atractiva para los desarrolladores que podrían encontrar soluciones propietarias costosas. La capacidad del modelo para manejar ventanas de contexto largas de hasta 128k tokens lo distingue aún más de muchos competidores, lo que generalmente admite menos tokens (generalmente entre 32k y 64k) [2] [3].

En resumen, Deepseek demuestra un fuerte rendimiento en los puntos de referencia clave mientras se mantiene la eficiencia de la rentabilidad y la efectividad operativa, por lo que es un contendiente notable entre los LLM contemporáneos.