Quali sono le differenze chiave tra Grok 3 e V3 di DeepSeek in termini di prestazioni

Metriche delle prestazioni:
- Punteggi di riferimento: Grok 3 ha dimostrato prestazioni superiori in diversi parametri di riferimento, ottenendo punteggi di record in attività di matematica, scienza e codifica. Ad esempio, Grok 3 ha segnato 52 in matematica, 75 in scienza e 57 in codifica, sovraperformando Deepseek V3 e altri modelli come GPT-4o di Openi e Google's Gemini [1] [4]. Al contrario, mentre DeepSeek V3 eccelle nelle attività di codifica e matematica, non ha costantemente abbinato i punteggi di Grok 3 attraverso valutazioni simili [7].

- Capacità di ragionamento: Grok 3 incorpora le modalità di ragionamento avanzate, tra cui una "modalità di pensiero" che suddivide problemi complessi in passaggi più piccoli. Questa funzione migliora significativamente le sue capacità di risoluzione dei problemi quando attivate [5]. DeepSeek V3 supporta anche un ragionamento complesso ma non sottolinea questa funzione nella stessa misura di Grok 3 [3].

Architettura e formazione:
- Dimensione e struttura del modello: Grok 3 opera su una massiccia infrastruttura con oltre 200.000 GPU, che rappresentano un aumento di dieci volte della potenza computazionale rispetto alle versioni precedenti [1]. Al contrario, DeepSeek V3 utilizza un'architettura di esperti di miscela con un totale di 671 miliardi di parametri ma attiva solo 37 miliardi di parametri per ciascun token, che consente un'inferenza efficiente e una formazione economica [2] [6].

- Dati di formazione: Deepseek V3 è stato pre-addestrato su un vasto set di dati di token di 14,8 trilioni, che contribuisce alla sua ampia base di conoscenza in vari settori [3]. I dettagli dei dati di addestramento di Grok 3 sono meno dettagliati ma sono impliciti per essere ugualmente estesi, date le sue affermazioni sulle prestazioni.

Caratteristiche speciali:
- Deepsearch Capacità: Grok 3 include una funzione innovativa chiamata DeepSearch che gli consente di estrarre informazioni in tempo reale dal Web per generare risposte. Questa capacità lo posiziona come uno strumento più dinamico per gli utenti che necessitano di informazioni aggiornate [1] [5]. Deepseek V3 non evidenzia funzionalità di recupero delle informazioni in tempo reale simili.

- Finestra di contesto: entrambi i modelli supportano una finestra di grande contesto fino a 128K token, consentendo loro di gestire efficacemente sequenze di input estese. Tuttavia, le modalità aggiuntive di Grok 3 (come la modalità Big Brain) le consentono di allocare risorse computazionali extra per compiti particolarmente esigenti [3] [5].

** Velocità e latenza:
- Tempo di risposta: mentre GROK 3 è progettato per prestazioni elevate con opzioni per l'ottimizzazione della velocità attraverso la sua mini variante, si nota che DeepSeek V3 ha una velocità di uscita più lente rispetto ad alcuni concorrenti, con una velocità di uscita di circa 25,8 token al secondo e latenza superiore per La prima generazione di token [3] [7].

In sintesi, mentre entrambi i modelli sono potenti strumenti di intelligenza artificiale in grado di gestire compiti complessi, Grok 3 sembra avere il vantaggio nelle prestazioni di riferimento e caratteristiche innovative come il recupero dei dati in tempo reale. Deepseek V3 si distingue con la sua architettura efficiente e un'ampia applicabilità, ma può essere in ritardo rispetto a Grok 3 in alcune metriche delle prestazioni.