Cum se compară performanța Deepseek pe Humeval cu GPT-4

În ceea ce privește eficiența, Deepseek utilizează o arhitectură de amestec de experți (MOE) care activează doar 37 de miliarde din totalul său de 671 miliarde de parametri pentru sarcini, permițându-i să mențină performanțe ridicate cu costuri de calcul semnificativ mai mici de 214,3 ori mai ieftine decât GPT -4 pentru procesarea jetoanelor [1] [2]. Această eficiență se traduce prin generarea de coduri mai rapide și mai precise și capacități de depanare, ceea ce face ca Deepseek să fie o alegere convingătoare pentru dezvoltatori.

Mai mult decât atât, fereastra de context a Deepseek este substanțial mai mare la 128K jetoane, comparativ cu maximul de 8k de 8K de la GPT-4, permițându-i să gestioneze intrări mai extinse în timpul procesării [1] [2]. Această caracteristică poate fi deosebit de avantajoasă pentru sarcinile de codificare complexe care necesită un context mai mare.

În general, Deepseek nu numai că depășește GPT-4 în ceea ce privește performanța de codificare pe Humeval, dar oferă și beneficii semnificative pentru costuri și eficiență, poziționându-se ca o alternativă puternică în peisajul modelelor de limbaj mare.