Hur jämför Deepseeks prestanda på riktmärken som HumanEval och GSM8K med andra modeller

Performance Metrics

** HumanEval: Deepseek poäng 73,78% på det mänskliga riktmärket, som bedömer kodningsförmågan genom olika programmeringsuppgifter. Denna poäng positionerar det gynnsamt mot andra ledande modeller, inklusive OpenAI: s erbjudanden, även om specifika jämförelser med modeller som GPT-4 eller Lama 3 inte detaljerade i de tillgängliga källorna.

** GSM8K: I problemlösningsuppgifter uppnår Deepseek imponerande 84,1% på GSM8K-riktmärket. Denna poäng återspeglar dess förmåga att hantera matematiska resonemang och komplexa problemlösningsscenarier effektivt.

Effektivitet och resursanvändning

Deepseeks arkitektur använder ett system för blandning av experter (MOE) som endast aktiverar en bråkdel av dess totala parametrar (671 miljarder) under uppgifterna specifikt cirka 37 miljarder. Denna selektiva aktivering förbättrar inte bara prestanda utan minskar också beräkningskostnaderna, vilket gör att Deepseek kan uppnå dessa referenspoäng med bara 2,8 miljoner GPU-timmar, vilket är betydligt lägre än många andra modeller som kräver mer omfattande resurser för liknande prestationsnivåer [2] [[2] [2] 3].

Jämförelse med andra modeller

Även om specifika direkta jämförelser med modeller som GPT-4 inte tillhandahölls i sökresultaten, noteras det att Deepseeks effektivitet och öppen källkods gör det till ett attraktivt alternativ för utvecklare som kan hitta egenutvecklade lösningar kostnadsförlyst. Modellens förmåga att hantera långa kontextfönster på upp till 128K -tokens skiljer vidare från många konkurrenter, som vanligtvis stöder färre symboler (vanligtvis mellan 32K och 64K) [2] [3].

Sammanfattningsvis visar DeepSeek stark prestanda på viktiga riktmärken samtidigt som kostnadseffektivitet och operativ effektivitet bibehålls, vilket gör det till en anmärkningsvärd utmanare bland samtida LLM.