Quelles sont les principales différences entre Grok 3 et V3 de Deepseek en termes de performance

Metrics de performance:
- Scores de référence: Grok 3 a démontré des performances supérieures dans plusieurs repères, réalisant des scores records dans les tâches mathématiques, scientifiques et codants. Par exemple, Grok 3 a marqué 52 en mathématiques, 75 en science et 57 en codage, surperformant Deepseek V3 et d'autres modèles comme GPT-4O d'OpenAI et Gemini de Google [1] [4]. En revanche, alors que Deepseek V3 excelle dans les tâches de codage et de mathématiques, il n'a pas systématiquement apparié les scores de Grok 3 à travers des évaluations similaires [7].

- Capacités de raisonnement: Grok 3 intègre des modes de raisonnement avancé, y compris un "mode de réflexion" qui décompose les problèmes complexes en étapes plus petites. Cette caractéristique améliore considérablement ses capacités de résolution de problèmes lorsqu'elles sont activées [5]. Deepseek V3 prend également en charge un raisonnement complexe mais ne met pas l'accent sur cette fonctionnalité dans la même mesure que Grok 3 [3].

Architecture et formation:
- Taille et structure du modèle: Grok 3 opère sur une infrastructure massive avec plus de 200 000 GPU, ce qui représente une augmentation de dix fois de la puissance de calcul par rapport aux versions précédentes [1]. En revanche, Deepseek V3 utilise une architecture de mélange d'Experts avec un total de 671 milliards de paramètres mais n'active que 37 milliards de paramètres pour chaque jeton, ce qui permet une inférence efficace et une formation rentable [2] [6].

- Données de formation: Deepseek V3 a été formé sur un ensemble de données détaillé de 14,8 billions de jetons, ce qui contribue à sa large base de connaissances dans divers domaines [3]. Les détails des données de formation de Grok 3 sont moins détaillés mais sont impliqués pour être également étendus compte tenu de ses allégations de performance.

Caractéristiques spéciales:
- Capacité DeepSearch: Grok 3 comprend une fonctionnalité innovante appelée DeepSearch qui lui permet de tirer des informations en temps réel du Web pour générer des réponses. Cette capacité le positionne comme un outil plus dynamique pour les utilisateurs qui ont besoin d'informations à jour [1] [5]. Deepseek V3 ne met pas en évidence les fonctionnalités de récupération d'informations en temps réel similaires.

- Fenêtre de contexte: les deux modèles prennent en charge une grande fenêtre de contexte de jetons allant jusqu'à 128K, ce qui leur permet de gérer efficacement les séquences d'entrée étendues. Cependant, les modes supplémentaires de Grok 3 (comme le mode Big Brain) lui permettent d'allouer des ressources de calcul supplémentaires pour des tâches particulièrement exigeantes [3] [5].

** vitesse et latence:
- Temps de réponse: Alors que Grok 3 est conçu pour des performances élevées avec des options pour l'optimisation de la vitesse grâce à sa mini variante, Deepseek V3 devrait avoir des vitesses de sortie plus lentes par rapport à certains concurrents, avec une vitesse de sortie d'environ 25,8 jetons par seconde et plus la première génération de jetons [3] [7].

En résumé, bien que les deux modèles soient de puissants outils d'IA capables de gérer des tâches complexes, Grok 3 semble avoir l'avantage dans les performances de référence et des fonctionnalités innovantes comme la récupération des données en temps réel. Deepseek V3 se démarque avec son architecture efficace et son large applicabilité, mais peut être à la traîne derrière Grok 3 dans certaines mesures de performance.