Hiệu suất của Deepseek trên điểm chuẩn Nhân đạo cho thấy một lợi thế đáng chú ý so với GPT-4. Cụ thể, DeepSeek đạt được tỷ lệ vượt qua 73,78% đối với nhân đạo, đánh giá khả năng mã hóa, trong khi GPT-4 đạt khoảng 67% trong các đánh giá tương tự [1] [2]. Điều này chỉ ra rằng Deepseek có hiệu quả hơn trong việc tạo và giải quyết các vấn đề mã hóa so với GPT-4.
Về hiệu quả, DeepSeek sử dụng kiến trúc hỗn hợp (MOE), chỉ kích hoạt 37 tỷ tổng số thông số cho các nhiệm vụ, cho phép nó duy trì hiệu suất cao với chi phí tính toán thấp hơn đáng kể -4 cho xử lý mã thông báo [1] [2]. Hiệu quả này chuyển thành khả năng tạo mã và gỡ lỗi chính xác hơn và chính xác hơn, biến DeepSeek trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển.
Hơn nữa, cửa sổ bối cảnh của Deepseek lớn hơn đáng kể ở mức 128K, so với các mã thông báo tối đa 8K tối đa của GPT-4, cho phép nó xử lý các đầu vào rộng hơn trong quá trình xử lý [1] [2]. Tính năng này có thể đặc biệt thuận lợi cho các tác vụ mã hóa phức tạp đòi hỏi bối cảnh lớn hơn.
Nhìn chung, Deepseek không chỉ vượt qua GPT-4 về hiệu suất mã hóa trên nhân đạo mà còn mang lại lợi ích chi phí và hiệu quả đáng kể, định vị chính là một sự thay thế mạnh mẽ trong bối cảnh của các mô hình ngôn ngữ lớn.
Trích dẫn:[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[2] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4/deepseek-v3
.
[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
.