Wydajność Deepseek na poziomie Benchmark Humaneval pokazuje znaczącą przewagę nad GPT-4. W szczególności Deepseek osiągnął 73,78% wskaźnik przepustki na Humaneval, który ocenia możliwości kodowania, podczas gdy GPT-4 uzyskał około 67% w podobnych ocenie [1] [2]. Wskazuje to, że Deepseek jest bardziej skuteczny w generowaniu i rozwiązywaniu problemów kodowania w porównaniu z GPT-4.
Jeśli chodzi o wydajność, Deepseek wykorzystuje architekturę mieszanki ekspertów (MOE), która aktywuje tylko 37 miliardów swoich łącznych 671 miliardów parametrów dla zadań, co pozwala na utrzymanie wysokiej wydajności przy znacznie niższych kosztach obliczeniowych w podobno 214,3 razy tańszej niż GPT -4 dla przetwarzania tokenów [1] [2]. Wydajność ta przekłada się na szybsze i bardziej precyzyjne możliwości generowania kodu i debugowania, dzięki czemu DeepSeek jest ważnym wyborem dla programistów.
Ponadto okno kontekstowe Deepeek jest znacznie większe przy 128 tokenach, w porównaniu z maksymalnie 8 000 tokenów GPT-4, umożliwiając obsługę bardziej obszernych danych wejściowych podczas przetwarzania [1] [2]. Ta funkcja może być szczególnie korzystna w przypadku złożonych zadań kodowania, które wymagają większego kontekstu.
Ogólnie rzecz biorąc, Deepseek nie tylko przewyższa GPT-4 pod względem wydajności kodowania na Humaneval, ale także oferuje znaczne korzyści kosztów i wydajności, pozycjonując się jako silna alternatywa w krajobrazie dużych modeli językowych.
Cytaty:[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everinging-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[2] https://docsbot.ai/models/compary/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_trusty_better_than/