Hvad er de vigtigste forskelle mellem Grok 3 og Deepseeks V3 med hensyn til ydeevne

Performance -målinger:
- Benchmark -scoringer: Grok 3 har vist overlegen ydeevne på flere benchmarks og opnået rekordresultater i matematik, videnskab og kodningsopgaver. For eksempel scorede Grok 3 52 i matematik, 75 i videnskab og 57 i kodning, der overgår Deepseek V3 og andre modeller som Openai's GPT-4O og Googles Gemini [1] [4]. I modsætning hertil, mens Deepseek V3 udmærker sig i kodning og matematikopgaver, har det ikke konsekvent matchet Grok 3's score på tværs af lignende evalueringer [7].

- Begrundelsesfunktioner: Grok 3 indeholder avancerede ræsonnementstilstande, herunder en "tænkningstilstand", der opdeler komplekse problemer i mindre trin. Denne funktion forbedrer sine problemløsende kapaciteter markant, når den aktiveres [5]. Deepseek V3 understøtter også kompleks ræsonnement, men understreger ikke denne funktion i samme omfang som Grok 3 [3].

Arkitektur og træning:
- Modelstørrelse og struktur: Grok 3 fungerer på en massiv infrastruktur med over 200.000 GPU'er, der repræsenterer en ti gange stigning i beregningskraft sammenlignet med tidligere versioner [1]. I modsætning hertil bruger Deepseek V3 en blanding af ekspertersarkitektur med i alt 671 milliarder parametre, men aktiverer kun 37 milliarder parametre for hvert token, hvilket tillader effektiv inferens og omkostningseffektiv træning [2] [6].

- Uddannelsesdata: Deepseek V3 blev foruddannet på et omfattende datasæt på 14,8 billioner tokens, hvilket bidrager til dets brede videnbase på tværs af forskellige domæner [3]. Grok 3's træningsdataspecifikationer er mindre detaljerede, men antydes at være lige så omfattende i betragtning af dens præstationskrav.

Særlige funktioner:
- DeepSearch-kapacitet: Grok 3 inkluderer en innovativ funktion kaldet DeepSearch, der gør det muligt for den at trække information i realtid fra Internettet for at generere svar. Denne kapacitet placerer det som et mere dynamisk værktøj for brugere, der har brug for ajourførte oplysninger [1] [5]. Deepseek V3 fremhæver ikke lignende indhentningsfunktioner i realtid.

- Kontekstvindue: Begge modeller understøtter et stort kontekstvindue på op til 128K -symboler, så de kan håndtere omfattende inputsekvenser effektivt. Imidlertid tillader Grok 3's ekstra tilstande (som Big Brain -tilstand) det at allokere ekstra beregningsressourcer til særligt krævende opgaver [3] [5].

** Hastighed og latenstid:
- Responstid: Mens Grok 3 er designet til høj ydeevne med muligheder for hastighedsoptimering gennem sin mini -variant, bemærkes DeepSeek V3 at have langsommere outputhastigheder sammenlignet med nogle konkurrenter med en outputhastighed på ca. 25,8 tokens pr. Sekund og højere latenstid for Den første token -generation [3] [7].

Sammenfattende, selvom begge modeller er kraftfulde AI-værktøjer, der er i stand til at håndtere komplekse opgaver, ser Grok 3 ud til at have kanten i benchmark-ydeevne og innovative funktioner som realtidsdataindhentning. Deepseek V3 skiller sig ud med sin effektive arkitektur og brede anvendelighed, men kan hænge bag Grok 3 i visse ydelsesmetrics.