성능 측면에서 Grok 3과 Deepseek의 V3의 주요 차이점은 무엇입니까?

성능 지표 :
- 벤치 마크 점수 : Grok 3은 여러 벤치 마크에서 우수한 성능을 보여 주었으며 수학, 과학 및 코딩 작업에서 기록 점수를 달성했습니다. 예를 들어, Grok 3은 수학에서 52 점, 과학에서 75 점, 코딩에서 57 점, Deepseek V3보다 우수하고 Openai의 GPT-4O 및 Google의 Gemini [1] [4]를 능가했습니다. 대조적으로, DeepSeek V3는 코딩 및 수학 작업에 탁월하지만 유사한 평가에서 Grok 3의 점수와 일치하지는 않았습니다 [7].

- 추론 기능 : Grok 3은 복잡한 문제를 작은 단계로 분류하는 "생각 모드"를 포함하여 고급 추론 모드를 통합합니다. 이 기능은 활성화 될 때 문제 해결 기능을 크게 향상시킵니다 [5]. DeepSeek V3는 또한 복잡한 추론을 지원하지만 Grok 3 [3]과 같은 정도로이 기능을 강조하지는 않습니다.

건축 및 훈련 :
- 모델 크기 및 구조 : Grok 3은 200,000 GPU 이상의 대규모 인프라에서 작동하며, 이전 버전에 비해 계산 전력이 10 배 증가합니다 [1]. 대조적으로, DeepSeek V3는 총 6,710 억 개의 매개 변수를 가진 혼합 경험 아키텍처를 사용하지만 각 토큰에 대해 370 억 파라미터 만 활성화하여 효율적인 추론과 비용 효율적인 훈련을 허용합니다 [2] [6].

- 교육 데이터 : DeepSeek V3는 14.8 조 토큰의 광범위한 데이터 세트에서 미리 훈련되었으며, 이는 다양한 영역에 걸쳐 광범위한 지식 기반에 기여합니다 [3]. Grok 3의 교육 데이터 세부 사항은 덜 상세하지만 성과 주장을 감안할 때 똑같이 광범위하다는 것을 암시합니다.

특별 기능 :
- DeepSearch 기능 : Grok 3에는 DeepSearch라는 혁신적인 기능이 포함되어있어 웹에서 실시간 정보를 가져와 답변을 생성 할 수 있습니다. 이 기능은 최신 정보가 필요한 사용자를위한보다 역동적 인 도구로 위치합니다 [1] [5]. DeepSeek V3는 유사한 실시간 정보 검색 기능을 강조하지 않습니다.

- 컨텍스트 창 : 두 모델 모두 최대 128k 토큰의 큰 컨텍스트 창을 지원하므로 광범위한 입력 시퀀스를 효과적으로 처리 할 수 ​​있습니다. 그러나 Grok 3의 추가 모드 (Big Brain Mode와 같은)는 특히 까다로운 작업을 위해 추가 계산 자원을 할당 할 수 있습니다 [3] [5].

** 속도 및 대기 시간 :
- 응답 시간 : Grok 3은 미니 변형을 통한 속도 최적화 옵션으로 고성능을 위해 설계되었지만 DeepSeek V3는 일부 경쟁 업체에 비해 출력 속도가 느려지고 출력 속도는 초당 약 25.8 토큰이고 대기 시간이 높습니다. 첫 번째 토큰 세대 [3] [7].

요약하면, 두 모델 모두 복잡한 작업을 처리 할 수있는 강력한 AI 도구이지만 Grok 3은 벤치 마크 성능 및 실시간 데이터 검색과 같은 혁신적인 기능에서 우위를 점하는 것으로 보입니다. DeepSeek V3는 효율적인 아키텍처와 광범위한 적용 가능성으로 눈에 띄지 만 특정 성능 지표에서 Grok 3 뒤에 뒤떨어 질 수 있습니다.