HumanevalでのDeepseekのパフォーマンスは、GPT-4と比較してどのように比較されますか

効率性に関しては、DeepSeekは、タスクの合計6710億パラメーターのうち370億個しかアクティブになっていない専門家（MOE）アーキテクチャを利用しているため、GPTの214.3倍の大幅な計算コストで高性能を維持できるようになりました。 -4トークン処理の場合[1] [2]。この効率は、より速く、より正確なコード生成とデバッグ機能に変換され、DeepSeekが開発者にとって魅力的な選択となっています。

さらに、DeepSeekのコンテキストウィンドウは、GPT-4の最大8Kトークンと比較して128Kトークンでかなり大きく、処理中により広範な入力を処理できるようにします[1] [2]。この機能は、より大きなコンテキストを必要とする複雑なコーディングタスクで特に有利です。

全体として、DeepSeekはHumanValのパフォーマンスをコーディングするという点でGPT-4を上回るだけでなく、大幅なコストと効率の利点も提供し、大規模な言語モデルの景観における強力な代替手段として位置付けられています。