Deepseek Coder v2 en GPT-4 Turbo zijn beide geavanceerde AI-modellen, maar ze verschillen aanzienlijk in hun ontwerp, mogelijkheden en prestatiestatistieken. Hier zijn de belangrijkste verschillen:
Prestaties in coderingstaken
DeepSeek Coder V2 is expliciet ontworpen voor coderingstaken en heeft superieure prestaties getoond in verschillende benchmarks op maat voor codegeneratie en wiskundig redeneren. It outperforms GPT-4 Turbo in specific coding benchmarks such as MBPP+, HumanEval, and Aider, achieving scores of 76.2, 90.2, and 73.7 respectively, which positions it ahead of GPT-4 Turbo and other competitors like Claude 3 Opus and Gemini 1.5 Pro [1] [4].Terwijl GPT-4 Turbo daarentegen uitblinkt in algemene taaltaken, zijn de prestaties in gespecialiseerde coderingstaken niet zo robuust als die van Deepseek Coder v2 [1] [4].
Trainingsgegevens en architectuur
Deepseek Coder V2 is gebouwd op een mix-van-experts (MOE) architectuur, getraind op een uitgebreide dataset van 6 biljoen tokens. Met deze training kan het een indrukwekkende 338 programmeertalen en procescodefragmenten ondersteunen met een contextlengte van maximaal 128K -tokens [1] [2].GPT-4 Turbo ondersteunt ook een contextlengte van 128K-tokens, maar is niet open-source en vertrouwt op een meer traditionele architectuur zonder de MOE-efficiëntie die Deepseek gebruikt [6].
snelheid en efficiëntie
Deepseek Coder V2 heeft snelle verwerkingsmogelijkheden vanwege de efficiënte architectuur, die op elk moment slechts een fractie van zijn parameters activeert. Met dit ontwerp kan het grote codebases effectief verwerken [1]. GPT-4 Turbo daarentegen genereert ongeveer 31,8 tokens per seconde, maar biedt niet hetzelfde niveau van efficiëntie bij het verwerken van complexe programmeertaken als Deepseek-codeer V2 [6].Algemene taal begrip
Terwijl Deepseek-codeer V2 blinkt in coderingspecifieke taken, handhaaft het ook een redelijke prestatie in het algemeen in het algemeen, en scoort 79.2 op de MMLU-benchmark. GPT-4 Turbo leidt echter nog steeds in dit gebied met hogere scores in verschillende algemene taalbenchmarks [4].Conclusie
Samenvattend is Deepseek Coder V2 bijzonder sterk in codeertaken vanwege de gespecialiseerde training en efficiënte architectuur, wat beter presteert dan GPT-4 turbo in relevante benchmarks. GPT-4 Turbo blijft echter superieur voor bredere taken voor algemene taalverwerking. De keuze tussen deze modellen moet worden geleid door de specifieke behoeften van de taak die codeert versus algemeen taalbegrip.Citaten:
[1] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-v2-instruct/
[2] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[3] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analyse/
[4] https://ventureBeat.com/ai/chinas-deepseek-coder-becomes-first-open-source-coDing-Model-tobe-gpt-gpt-4-turbo/
[5] https://openreview.net/forum?id=5vmtfjuakn
[6] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4-turbo/deepseek-v3
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-v2-intruct
[8] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1dhz7ck/deepseekcoderv2_first_open_source_model_beats/