Deepseeks Aufführung auf dem Humaner-Benchmark zeigt einen bemerkenswerten Vorteil gegenüber GPT-4. Insbesondere erreichte Deepseek eine Passquote von 73,78% für Humaneval, die die Codierungsfunktionen bewertet, während GPT-4 bei ähnlichen Bewertungen rund 67% bewertete [1] [2]. Dies weist darauf hin, dass Deepseek im Vergleich zu GPT-4 effektiver bei der Erzeugung und Lösung von Codierungsproblemen ist.
In Bezug auf die Effizienz verwendet Deepseek eine MEE-Architektur (Mischung aus Experten), die nur 37 Milliarden seiner insgesamt 671 Milliarden Parameter für Aufgaben aktiviert, sodass sie eine hohe Leistung mit deutlich niedrigeren Rechenkosten aufrechterhalten können. -4 für die Token -Verarbeitung [1] [2]. Diese Effizienz führt zu schnelleren und genaueren Funktionen für Codegenerierung und Debugging, was Deepseek zu einer überzeugenden Wahl für Entwickler macht.
Darüber hinaus ist das Kontextfenster von Deepseek bei 128K-Token im Vergleich zu GPT-4-Maximum von 8K-Token wesentlich größer, sodass es während der Verarbeitung umfangreichere Eingaben verarbeiten kann [1] [2]. Diese Funktion kann für komplexe Codierungsaufgaben, die einen größeren Kontext erfordern, besonders vorteilhaft sein.
Insgesamt übertrifft Deepseek nicht nur GPT-4 in Bezug auf die Codierungsleistung für Humaneval, sondern bietet auch erhebliche Kosten- und Effizienzvorteile und positioniert sich als starke Alternative in der Landschaft großer Sprachmodelle.
Zitate:[1] https://daily.dev/blog/deepseek-ething-you-need-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/comments/1hr56e3/notes_on_deepseek_v3_is_it_truly_better_than/