De prestaties van Deepseek op de Humaneval-benchmark vertoont een opmerkelijk voordeel ten opzichte van GPT-4. In het bijzonder behaalde Deepseek een doorlooppercentage van 73,78% op Humaneval, dat de coderingsmogelijkheden evalueert, terwijl GPT-4 ongeveer 67% scoorde in vergelijkbare evaluaties [1] [2]. Dit geeft aan dat Deepseek effectiever is bij het genereren en oplossen van coderingsproblemen in vergelijking met GPT-4.
In termen van efficiëntie maakt Deepseek gebruik van een mix-van-experts (MOE) architectuur die slechts 37 miljard van zijn in totaal 671 miljard parameters voor taken activeert, waardoor het hoge prestaties kan handhaven met aanzienlijk lagere rekenkosten die naar verluidt 214,3 keer goedkoper zijn dan GPT dan GPT -4 voor tokenverwerking [1] [2]. Deze efficiëntie vertaalt zich in snellere en preciezere code -generatie- en foutopsporingsmogelijkheden, waardoor Deepseek een dwingende keuze is voor ontwikkelaars.
Bovendien is het contextvenster van Deepseek aanzienlijk groter bij 128K-tokens, vergeleken met het maximum van GPT-4 van 8K-tokens, waardoor het in staat is om meer uitgebreide ingangen te verwerken tijdens de verwerking [1] [2]. Deze functie kan met name voordelig zijn voor complexe coderingstaken die een grotere context vereisen.
Over het algemeen overtreft Deepseek niet alleen GPT-4 in termen van coderingsprestaties op Humaneval, maar biedt ook aanzienlijke kosten- en efficiëntievoordelen, waardoor hij zichzelf positioneert als een sterk alternatief in het landschap van grote taalmodellen.
Citaten:[1] https://daily.dev/blog/deepseek-ylething-you-ned-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[2] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4/deepseek-v3
[3] https://www.reddit.com/r/chatgptcoding/comments/1fdrhbx/new_deepseekv25_model_scores_89_on_humaneval/
[4] https://aclanthology.org/2024.findings-acl.471.pdf
[5] https://deepseekcoder.github.io
[6] https://news.ycombinator.com/item?id=41999151
[7] https://www.deepseek.com
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comment