DeepSeek Coder v2 и GPT-4 Turbo являются современными моделями ИИ, но они значительно различаются в своих дизайне, возможностях и показателях производительности. Вот ключевые различия:
производительность в задачах кодирования
DeepSeek Coder V2 был явно разработан для задач кодирования и показал превосходную производительность в различных критериях, адаптированных для генерации кода и математических рассуждений. Он превосходит GPT-4 Turbo в конкретных контрольных показателях, таких как MBPP+, Humaneval и Hyder, достигая баллов 76,2, 90,2 и 73,7 соответственно, которые позиционируют его впереди GPT-4 Turbo и других конкурентов, таких как Claude 3 Opus и Gemini 1.5 Pro. [1] [4].Напротив, в то время как Turbo GPT-4 превосходит в общих языковых задачах, его производительность в специализированных задачах кодирования не так надежна, как в DeepSeek Coder V2 [1] [4].
Обучающие данные и архитектуру
DeepSeek Coder v2 построен на архитектуре смеси экспертов (MOE), обученной обширному набору данных из 6 токенов. Это обучение позволяет ему поддерживать впечатляющие языки программирования 338 и фрагменты кода процесса с длиной контекста до 128K токенов [1] [2].GPT-4 Turbo также поддерживает длину контекста 128K токенов, но не является открытым исходным кодом и опирается на более традиционную архитектуру без эффективности MOE, которую использует DeepSeek [6].
скорость и эффективность
DeepSeek Coder V2 может похвастаться быстрой обработкой из -за своей эффективной архитектуры, которая в любое время активирует лишь часть своих параметров. Эта конструкция позволяет эффективно обрабатывать большие кодовые базы [1]. Напротив, GPT-4 Turbo генерирует приблизительно 31,8 токена в секунду, но не обеспечивает такого же уровня эффективности при обработке сложных задач программирования, что и DeepSeek Coder V2 [6].Общее понимание языка
В то время как DeepSeek Coder v2 превосходен в задачах, специфичных для кодирования, он также сохраняет разумные результаты в общем языковом понимании, набрав 79,2 на эталоне MMLU. Тем не менее, GPT-4 Turbo все еще ведет в этой области с более высокими показателями по различным общим языковым критериям [4].Заключение
Таким образом, DeepSeek Coder V2 особенно сильна в задачах кодирования благодаря своей специализированной подготовке и эффективной архитектуре, опередив GPT-4 Turbo в соответствующих критериях. Тем не менее, GPT-4 Turbo остается превосходным для более широких общих задач обработки языка. Выбор между этими моделями должен руководствоваться конкретными потребностями задачи под рукой по сравнению с общим пониманием языка.Цитаты:
[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-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/