Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon ¿Cómo se compara el rendimiento de Deepseek en Humaneval con GPT-4?


¿Cómo se compara el rendimiento de Deepseek en Humaneval con GPT-4?


La actuación de Deepseek en el punto de referencia Humaneval muestra una ventaja notable sobre GPT-4. Específicamente, Deepseek alcanzó una tasa de aprobación del 73.78% en Humaneval, que evalúa las capacidades de codificación, mientras que GPT-4 obtuvo alrededor del 67% en evaluaciones similares [1] [2]. Esto indica que Deepseek es más efectivo para generar y resolver problemas de codificación en comparación con GPT-4.

En términos de eficiencia, Deepseek utiliza una arquitectura de mezcla de expertos (MOE) que activa solo 37 mil millones de su total de 671 mil millones de parámetros para tareas, lo que le permite mantener un alto rendimiento con costos computacionales significativamente más bajos, según los informes 214.3 veces más baratos que GPT que GPT -4 para el procesamiento del token [1] [2]. Esta eficiencia se traduce en capacidades de generación de código y depuración más rápidas y precisas, lo que hace que DeepSeek sea una decisión convincente para los desarrolladores.

Además, la ventana de contexto de Deepseek es sustancialmente más grande en 128k tokens, en comparación con el máximo de GPT-4 de tokens 8K, lo que le permite manejar entradas más extensas durante el procesamiento [1] [2]. Esta característica puede ser particularmente ventajosa para tareas de codificación compleja que requieren un contexto mayor.

En general, Deepseek no solo supera a GPT-4 en términos de rendimiento de codificación en Humaneval, sino que también ofrece beneficios significativos de costo y eficiencia, posicionándose como una fuerte alternativa en el paisaje de modelos de idiomas grandes.

Citas:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-upout-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/