Deepseek Coder V2 et GPT-4 Turbo sont tous deux des modèles AI avancés, mais ils diffèrent considérablement dans leur conception, leurs capacités et leurs mesures de performance. Voici les principales différences:
Performance dans les tâches de codage
Deepseek Coder V2 a été explicitement conçu pour le codage des tâches et a montré des performances supérieures dans divers repères adaptés à la génération de code et à un raisonnement mathématique. Il surpasse GPT-4 Turbo dans des repères codants spécifiques tels que MBPP +, Humaneval et Aider, atteignant des scores de 76,2, 90,2 et 73,7 respectivement, ce qui le positionne avant GPT-4 et d'autres concurrents comme Claude 3 Opus et Gemini 1.5 pro-4 [1] [4].En revanche, alors que GPT-4 Turbo excelle dans les tâches de langage général, ses performances dans les tâches de codage spécialisées ne sont pas aussi robustes que celles de Deepseek Coder v2 [1] [4].
Données et architecture de formation
Deepseek Coder V2 est construit sur une architecture de mélange de réductions (MOE), formé sur un ensemble de données détaillé de 6 billions de jetons. Cette formation lui permet de prendre en charge un impressionnant langage de programmation 338 et des extraits de code de traitement avec une longueur de contexte allant jusqu'à 128k jetons [1] [2].GPT-4 Turbo prend également en charge une longueur de contexte de jetons de 128K mais n'est pas open-source et s'appuie sur une architecture plus traditionnelle sans l'efficacité du MOE que Deepseek utilise [6].
vitesse et efficacité
Deepseek Coder V2 possède des capacités de traitement rapides en raison de son architecture efficace, qui n'active qu'une fraction de ses paramètres à tout moment. Cette conception lui permet de gérer efficacement les grandes bases de code [1]. En revanche, GPT-4 Turbo génère environ 31,8 jetons par seconde mais ne fournit pas le même niveau d'efficacité dans le traitement des tâches de programmation complexes que Deepseek Coder V2 [6].compréhension du langage général
Alors que Deepseek Coder v2 excelle dans les tâches spécifiques au codage, il maintient également une performance raisonnable dans la compréhension générale du langage, marquant 79,2 sur la référence MMLU. Cependant, GPT-4 Turbo mène toujours dans ce domaine avec des scores plus élevés à travers diverses références en langage général [4].Conclusion
En résumé, Deepseek Coder V2 est particulièrement fort dans les tâches de codage en raison de sa formation spécialisée et de son architecture efficace, surpassant le turbo GPT-4 dans les références pertinentes. Cependant, GPT-4 Turbo reste supérieur pour des tâches générales de traitement du langage plus larges. Le choix entre ces modèles doit être guidé par les besoins spécifiques de la tâche à coder par rapport à la compréhension générale du langage.Citations:
[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-analysis/
[4] https://venturebeat.com/ai/chinas-deepseek-coder-becomes-first-open-source-coding-model-to-beat-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-instruct
[8] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1dhz7ck/deepseekcoderv2_first_open_source_model_beats/