| Deepseek Codierer V2 und GPT-4 Turbo sind beide erweiterte KI-Modelle, unterscheiden sich jedoch erheblich in ihren Design-, Funktionen und Leistungsmetriken. Hier sind die wichtigsten Unterschiede:
Leistung bei Codierungsaufgaben
Deepseek Codierer V2 wurde explizit für die Codierung von Aufgaben entwickelt und hat in verschiedenen Benchmarks, die auf Codegenerierung und mathematische Argumentation zugeschnitten sind, eine überlegene Leistung gezeigt. Es übertrifft GPT-4-Turbo in spezifischen Codierungsbenchmarks wie MBPP+, Humaneval und Aider und erzielte Punktzahlen von 76,2, 90,2 bzw. 73,7, was es vor GPT-4 Turbo und anderen Konkurrenten wie Claude 3 Opus und Gemini 1.5 Pro positioniert [1] [4].Während GPT-4 Turbo in allgemeinen Sprachaufgaben auszeichnet, ist seine Leistung bei speziellen Codierungsaufgaben nicht so robust wie die von Deepseek Codierer V2 [1] [4].
Trainingsdaten und Architektur
Deepseek Codierer V2 basiert auf einer Moe-of-Experten-Mischung (MEE), die auf einem umfangreichen Datensatz von 6 Billionen Token ausgebildet ist. Dieses Training ermöglicht es ihm, eine beeindruckende 338 Programmiersprachen zu unterstützen und Code -Snippets mit einer Kontextlänge von bis zu 128.000 Token zu verarbeiten [1] [2].GPT-4 Turbo unterstützt auch eine Kontextlänge von 128.000 Token, ist jedoch nicht offen und stützt sich auf eine traditionellere Architektur ohne die Effizienz von MOE, die Deepseek verwendet [6].
Geschwindigkeit und Effizienz
Deepseek Codierer V2 bietet aufgrund ihrer effizienten Architektur, die zu jeder Zeit nur einen Bruchteil seiner Parameter aktiviert. Mit diesem Design können große Codebasen effektiv verarbeitet [1]. Im Gegensatz dazu erzeugt GPT-4 Turbo ungefähr 31,8 Token pro Sekunde, liefert jedoch nicht die gleiche Effizienz bei der Verarbeitung komplexer Programmieraufgaben wie Deepseek Codierer V2 [6].Allgemeines Sprachverständnis
Während Deepseek Codierer V2 in codierungsspezifischen Aufgaben auszeichnet, hat es auch eine angemessene Leistung im allgemeinen Sprachverständnis und bewertet 79,2 auf der MMLU-Benchmark. Der GPT-4-Turbo führt jedoch in diesem Bereich immer noch mit höheren Werten in verschiedenen allgemeinen Sprachbenchmarks [4].Abschluss
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Deepseek Codierer V2 aufgrund seines speziellen Trainings und seiner effizienten Architektur, die den GPT-4-Turbo in relevanten Benchmarks übertrifft, besonders stark in Codierungsaufgaben ist. GPT-4 Turbo bleibt jedoch für breitere allgemeine Sprachverarbeitungsaufgaben überlegen. Die Wahl zwischen diesen Modellen sollte von den spezifischen Bedürfnissen der vorliegenden Aufgabe und der allgemeinen Sprachverständnis geleitet werden.Zitate:
[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-teepseek-coder-becomes-first-open-source-coding-model-to-beat--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/