Deepseek Coder V2 e GPT-4 Turbo são modelos de IA avançados, mas diferem significativamente em seu design, capacidades e métricas de desempenho. Aqui estão as principais diferenças:
desempenho em tarefas de codificação
O Deepseek Coder V2 foi explicitamente projetado para tarefas de codificação e mostrou desempenho superior em vários benchmarks adaptados para geração de código e raciocínio matemático. Ele supera o GPT-4 Turbo em benchmarks de codificação específicos, como MBPP+, Humaneval e Aider, alcançando pontuações de 76,2, 90,2 e 73.7, respectivamente, que o posiciona à frente do GPT-4 Turbo e outros concorrentes como Claude 3 Opus e Gemini 1.5 Pro. [1] [4].Por outro lado, enquanto o GPT-4 Turbo se destaca nas tarefas gerais de idiomas, seu desempenho em tarefas de codificação especializado não é tão robusto quanto o do Deepseek Coder V2 [1] [4].
dados de treinamento e arquitetura
O DeepSeek Coder V2 é construído em uma arquitetura de mistura de especialistas (MOE), treinada em um extenso conjunto de dados de 6 trilhões de tokens. Esse treinamento permite suportar uma impressionante linguagem de programação 338 e trechos de código de processo com um comprimento de contexto de até 128 mil tokens [1] [2].O GPT-4 Turbo também suporta um comprimento de contexto de 128 mil tokens, mas não é de código aberto e depende de uma arquitetura mais tradicional sem a eficiência do MOE que a Deepseek emprega [6].
velocidade e eficiência
O Deepseek Coder V2 possui recursos de processamento rápido devido à sua arquitetura eficiente, que ativa apenas uma fração de seus parâmetros a qualquer momento. Esse design permite lidar com bases de código grandes de maneira eficaz [1]. Por outro lado, o GPT-4 Turbo gera aproximadamente 31,8 tokens por segundo, mas não fornece o mesmo nível de eficiência no processamento de tarefas complexas de programação que o Deepseek Coder V2 [6].Entendimento geral da linguagem
Embora o DeepSeek Coder V2 se destaque em tarefas específicas de codificação, ele também mantém um desempenho razoável no entendimento geral do idioma, pontuando 79,2 no benchmark MMLU. No entanto, o GPT-4 Turbo ainda lidera nessa área com pontuações mais altas em vários benchmarks gerais de idiomas [4].Conclusão
Em resumo, o Deepseek Coder V2 é particularmente forte nas tarefas de codificação devido ao seu treinamento especializado e arquitetura eficiente, superando o GPT-4 Turbo em benchmarks relevantes. No entanto, o GPT-4 Turbo permanece superior para tarefas mais amplas de processamento de idiomas gerais. A escolha entre esses modelos deve ser guiada pelas necessidades específicas da tarefa em questão de codificação versus compreensão geral da linguagem.Citações:
[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-toat-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/