Deepseek Coder V2 y GPT-4 Turbo son modelos AI avanzados, pero difieren significativamente en su diseño, capacidades y métricas de rendimiento. Aquí están las diferencias clave:
rendimiento en tareas de codificación
Deepseek Coder V2 ha sido diseñado explícitamente para codificar tareas y ha mostrado un rendimiento superior en varios puntos de referencia adaptados para la generación de código y el razonamiento matemático. Supera a GPT-4 Turbo en puntos de referencia de codificación específicos como MBPP+, Humaneval y Ayider, logrando puntajes de 76.2, 90.2 y 73.7 respectivamente, lo que lo posiciona por delante de GPT-4 Turbo y otros competidores como Claude 3 Opus y Gemini 1.5 Pro [1] [4].En contraste, mientras que GPT-4 Turbo sobresale en tareas de lenguaje general, su rendimiento en tareas de codificación especializadas no es tan robusto como el de Deepseek Coder V2 [1] [4].
Datos de entrenamiento y arquitectura
Deepseek Coder V2 se basa en una arquitectura de mezcla de expertos (MOE), entrenada en un extenso conjunto de datos de 6 billones de tokens. Esta capacitación le permite admitir 338 lenguajes de programación impresionantes y fragmentos de código de procesamiento con una longitud de contexto de hasta 128k tokens [1] [2].GPT-4 Turbo también admite una longitud de contexto de 128k tokens, pero no es de código abierto y se basa en una arquitectura más tradicional sin la eficiencia de MOE que Deepseek emplea [6].
Velocidad y eficiencia
Deepseek Coder V2 cuenta con capacidades de procesamiento rápido debido a su arquitectura eficiente, que activa solo una fracción de sus parámetros en cualquier momento. Este diseño le permite manejar grandes bases de código de manera efectiva [1]. Por el contrario, GPT-4 Turbo genera aproximadamente 31.8 tokens por segundo, pero no proporciona el mismo nivel de eficiencia en el procesamiento de tareas de programación compleja que el codificador V2 de Deepseek [6].comprensión del idioma general
Si bien Deepseek Coder V2 sobresale en tareas específicas de codificación, también mantiene un rendimiento razonable en la comprensión general del lenguaje, obteniendo 79.2 en el punto de referencia MMLU. Sin embargo, GPT-4 Turbo todavía lidera en esta área con puntajes más altos en varios puntos de referencia de idiomas generales [4].Conclusión
En resumen, Deepseek Coder V2 es particularmente fuerte en las tareas de codificación debido a su capacitación especializada y una arquitectura eficiente, superando a GPT-4 Turbo en puntos de referencia relevantes. Sin embargo, GPT-4 Turbo sigue siendo superior para tareas generales de procesamiento del lenguaje más amplio. La elección entre estos modelos debe guiarse por las necesidades específicas de la tarea en la codificación de la mano versus la comprensión general del lenguaje.Citas:
[1] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-v2-instruct/
[2] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[3] https://blog.prompptlayer.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/