Deepseeks prestanda på det mänskliga riktmärket visar en anmärkningsvärd fördel jämfört med GPT-4. Specifikt uppnådde DeepSeek en passfrekvens på 73,78% på humaneval, som utvärderar kodningsförmågan, medan GPT-4 fick cirka 67% i liknande utvärderingar [1] [2]. Detta indikerar att Deepseek är mer effektiv för att generera och lösa kodningsproblem jämfört med GPT-4.
När det gäller effektivitet använder DeepSeek en blandning av experter (MOE) arkitektur som endast aktiverar 37 miljarder av dess totala 671 miljarder parametrar för uppgifter, vilket gör att den kan upprätthålla hög prestanda med betydligt lägre beräkningskostnader ”enligt uppgift 214,3 gånger billigare än GPT än GPT -4 för tokenbehandling [1] [2]. Denna effektivitet översätter till snabbare och mer exakt kodgenererings- och felsökningsfunktioner, vilket gör Deepseek till ett övertygande val för utvecklare.
Dessutom är kontextfönstret för Deepseek väsentligt större vid 128K-tokens, jämfört med GPT-4: s maximum av 8K-tokens, vilket gör det möjligt att hantera mer omfattande ingångar under bearbetningen [1] [2]. Denna funktion kan vara särskilt fördelaktig för komplexa kodningsuppgifter som kräver större sammanhang.
Sammantaget överträffar Deepseek inte bara GPT-4 när det gäller kodningsprestanda på humaneval utan erbjuder också betydande kostnads- och effektivitetsfördelar och positionerar sig som ett starkt alternativ i landskapet i stora språkmodeller.
Citeringar:]
[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
]