Mitkä ovat keskeiset erot Grok 3: n ja Deepseekin V3: n välillä suorituskyvyn suhteen

Suorituskykymittarit:
- Vertailuarvot: Grok 3 on osoittanut erinomaisen suorituskyvyn useissa vertailuarvoissa saavuttaen matematiikan, luonnontieteiden ja koodaustehtävien ennätyspisteet. Esimerkiksi Grok 3 sai 52 matematiikassa, 75 tieteessä ja 57 koodauksessa, ylittäen Deepseek V3: n ja muut mallit, kuten Openain GPT-4O ja Googlen Gemini [1] [4]. Sitä vastoin, vaikka Deepseek V3 on erinomainen koodaus- ja matematiikan tehtävissä, se ei ole jatkuvasti vastannut Grok 3: n pisteitä samanlaisten arviointien välillä [7].

- Perusteluominaisuudet: Grok 3 sisältää edistyneitä päättelytiloita, mukaan lukien "ajattelutila", joka hajottaa monimutkaiset ongelmat pienempiin vaiheisiin. Tämä ominaisuus parantaa sen ongelmanratkaisukykyä merkittävästi aktivoidessaan [5]. Deepseek V3 tukee myös monimutkaista päättelyä, mutta ei korosta tätä ominaisuutta samassa määrin kuin Grok 3 [3].

Arkkitehtuuri ja koulutus:
- Mallin koko ja rakenne: Grok 3 toimii massiivisella infrastruktuurilla, jolla on yli 200 000 GPU: ta, mikä edustaa laskennallisen tehon kymmenkertaista kasvua aikaisempiin versioihin [1]. Sitä vastoin Deepseek V3 käyttää asiantuntija-arkkitehtuuria, jolla on yhteensä 671 miljardia parametria, mutta aktivoi vain 37 miljardia parametria jokaiselle tunnukselle, mikä mahdollistaa tehokkaan päätelmän ja kustannustehokkaan koulutuksen [2] [6].

- Harjoittelutiedot: DeepSek V3: ta ennen koulutettiin laajalla 14,8 biljoonan rahakonan tietoaineistolla, mikä myötävaikuttaa sen laajaan tietopohjaan eri alueilla [3]. GROK 3: n koulutustiedot ovat vähemmän yksityiskohtaisia, mutta niiden oletetaan olevan yhtä laajoja, kun otetaan huomioon sen suorituskyky.

Erityisominaisuudet:
- DeepSearch-kyky: Grok 3 sisältää innovatiivisen ominaisuuden nimeltä DeepSearch, jonka avulla se voi vetää reaaliaikaisia ​​tietoja verkosta vastausten luomiseksi. Tämä kyky asettaa sen dynaamisemmaksi työkaluksi käyttäjille, jotka tarvitsevat ajantasaista tietoa [1] [5]. Deepseek V3 ei korosta samanlaisia ​​reaaliaikaisia ​​tiedonhakuominaisuuksia.

- Konteksti -ikkuna: Molemmat mallit tukevat suurta kontekstin ikkunaa, joka on jopa 128K -rahakkeita, jolloin ne voivat käsitellä laajoja syöttöjaksoja tehokkaasti. Grok 3: n ylimääräiset tilat (kuten Big Brain Mode) antavat sen kuitenkin allokoida ylimääräisiä laskennallisia resursseja erityisen vaativille tehtäville [3] [5].

** nopeus ja viive:
- Vastausaika: Vaikka GROK 3 on suunniteltu korkealle suorituskyvylle nopeuden optimoinnin vaihtoehdolla minivariantin kautta, Deepseek V3: n todetaan olevan hitaampi lähtötaajuus verrattuna joihinkin kilpailijoihin, ja lähtönopeus on noin 25,8 merkkiä sekunnissa ja korkeampi viive Ensimmäinen tunnuksen sukupolvi [3] [7].

Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka molemmat mallit ovat tehokkaita AI-työkaluja, jotka kykenevät käsittelemään monimutkaisia ​​tehtäviä, Grok 3: lla näyttää olevan reuna vertailuarvojen suorituskykyyn ja innovatiivisiin ominaisuuksiin, kuten reaaliaikaiseen tiedonhakuun. Deepseek V3 erottuu tehokkaasta arkkitehtuuristaan ​​ja laajasta sovellettavuudesta, mutta se voi jäädä Grok 3: sta tietyissä suorituskykymittareissa.