Comment la performance de Deepseek sur Humaneval se compare-t-elle à GPT-4

En termes d'efficacité, Deepseek utilise une architecture de mélange des experts (MOE) qui n'active que 37 milliards de ses 671 milliards de paramètres au total pour les tâches, ce qui lui permet de maintenir des performances élevées avec des coûts de calcul considérablement plus bas -4 pour le traitement des jetons [1] [2]. Cette efficacité se traduit par des capacités de génération et de débogage de code plus rapides et plus précises, faisant de Deepseek un choix convaincant pour les développeurs.

De plus, la fenêtre de contexte de Deepseek est sensiblement plus grande à des jetons 128K, par rapport au maximum de jetons 8k de GPT-4, ce qui lui permet de gérer des entrées plus étendues pendant le traitement [1] [2]. Cette fonctionnalité peut être particulièrement avantageuse pour les tâches de codage complexes qui nécessitent un plus grand contexte.

Dans l'ensemble, Deepseek dépasse non seulement le GPT-4 en termes de performances de codage sur Humaneval, mais offre également des avantages importants de coûts et d'efficacité, se positionnant comme une alternative forte dans le paysage des modèles de gros langues.