Deepseek-v3 presenta varios avances significativos sobre su predecesor, Deepseek-V2, marcando una evolución notable en las capacidades y eficiencia de los modelos de idiomas grandes.
Diferencias clave
1. Arquitectura y parámetros
-Deepseek-v3 presenta una arquitectura de mezcla de expertos (MOE) con un total de 671 mil millones de parámetros, activando solo 37 mil millones por token. Este diseño optimiza el uso de recursos mientras mantiene un alto rendimiento [1] [3].
- En contraste, Deepseek-V2 también utilizó un marco MOE pero con menos parámetros y estrategias de equilibrio de carga menos eficientes, lo que lleva a una mayor sobrecarga de comunicación durante la capacitación [2].
2. Innovaciones de equilibrio de carga
-Deepseek-v3 emplea una estrategia de equilibrio de carga sin pérdida auxiliar, que mejora el rendimiento del modelo sin los inconvenientes tradicionales asociados con el equilibrio de carga en las arquitecturas MOE. Esta innovación asegura que todos los tokens se procesen de manera eficiente durante la capacitación e inferencia, eliminando la caída de tokens [5] [7].
- Deepseek-v2 requirió mecanismos de pérdida auxiliar que pudieran degradar el rendimiento debido a los mayores costos de comunicación [2].
3. Predicción múltiple
-La introducción de un objetivo de predicción múltiple en Deepseek-V3 mejora tanto la eficiencia de entrenamiento como las capacidades de inferencia. Esto permite que el modelo predice múltiples tokens simultáneamente, acelerando significativamente los tiempos de procesamiento y mejorando la precisión [1] [4].
- Deepseek-v2 no incorporó esta característica, lo que limitó su eficiencia durante las tareas de inferencia [2].
4. Eficiencia de capacitación
-El proceso de entrenamiento de Deepseek-V3 es notablemente eficiente, lo que requiere solo 2.788 millones de horas de GPU, lo cual es una reducción significativa en comparación con las demandas de capacitación de Deepseek-V2. Esta eficiencia se logra a través de técnicas avanzadas de precisión mixta (FP8) y marcos de capacitación optimizados [1] [5].
- La metodología de entrenamiento de Deepseek-V2 fue menos optimizada, lo que resultó en un mayor consumo de recursos para tareas similares [2].
5. Puntos de referencia de rendimiento
-En términos de rendimiento, Deepseek-V3 ha logrado resultados de vanguardia en varios puntos de referencia, incluidas las tareas de razonamiento matemático y codificación, con puntajes como 87.1% en MMLU y 87.5% en BBH ** [1] [3 ]
- Si bien Deepseek-V2 hizo contribuciones significativas al modelado de idiomas, sus métricas de rendimiento no fueron tan competitivas como las de V3 [2].
En resumen, Deepseek-V3 representa una actualización sustancial sobre Deepseek-V2 a través de una arquitectura mejorada, técnicas innovadoras de equilibrio de carga, una mejor eficiencia de entrenamiento y un rendimiento superior en múltiples puntos de referencia. Estos avances posicionan Deepseek-V3 como una opción líder en el campo de los modelos de idiomas grandes.
Citas:[1] https://www.deepseekv3.com/en
[2] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[3] https://deepseekv3.org
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-upout-this-new-llm-in-one-place
[5] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[6] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-of
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-expliced-optimizing-eficiency-and-scale/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revoluticizing-ai-open-source-razoning-20-ramachandran-xakme