Jakie są kluczowe różnice między Grok 3 i Deepseek V3 pod względem wydajności

Metryki wydajności:
- Wyniki Benchmark: GROK 3 wykazał doskonałą wydajność w kilku testach porównawczych, osiągając rekordowe wyniki w zadaniach matematyki, nauki i kodowania. Na przykład GROK 3 zdobył 52 w matematyce, 75 w nauce i 57 w kodowaniu, przewyższając Deepseek V3 i inne modele, takie jak Openai's GPT-4O i Google's Gemini [1] [4]. W przeciwieństwie do tego, podczas gdy Deepseek V3 wyróżnia się w zadaniach kodowania i matematyki, nie konsekwentnie pasuje do wyników Grok 3 w podobnych ocenach [7].

- Możliwości rozumowania: GROK 3 zawiera zaawansowane tryby rozumowania, w tym „tryb myślenia”, który rozkłada złożone problemy na mniejsze kroki. Ta funkcja znacznie zwiększa jego możliwości rozwiązywania problemów po aktywacji [5]. Deepseek V3 obsługuje również złożone rozumowanie, ale nie podkreśla tej funkcji w takim samym stopniu co Grok 3 [3].

Architektura i szkolenie:
- Rozmiar i struktura modelu: GROK 3 działa na masywnej infrastrukturze o ponad 200 000 GPU, co stanowi dziesięciokrotny wzrost mocy obliczeniowej w porównaniu z poprzednimi wersjami [1]. Natomiast DeepSeek V3 wykorzystuje architekturę mieszanki ekspertów z łączną liczbą 671 miliardów parametrów, ale aktywuje tylko 37 miliardów parametrów dla każdego tokena, co umożliwia skuteczne wnioskowanie i opłacalne szkolenie [2] [6].

- Dane szkoleniowe: Deepseek V3 został wstępnie wyszkolony na obszernym zestawie danych 14,8 biliona tokenów, co przyczynia się do jego szerokiej bazy wiedzy w różnych domenach [3]. Szczegóły danych szkoleniowych Grok 3 są mniej szczegółowe, ale sugeruje się, że są równie obszerne, biorąc pod uwagę jego roszczenia dotyczące wydajności.

Funkcje specjalne:
- Możliwości DeepSearch: Grok 3 zawiera innowacyjną funkcję o nazwie DeepSearch, która umożliwia pobieranie informacji w czasie rzeczywistym z Internetu w celu generowania odpowiedzi. Ta funkcja pozycja jest bardziej dynamicznym narzędziem dla użytkowników potrzebujących aktualnych informacji [1] [5]. Deepseek V3 nie podkreśla podobnych funkcji wyszukiwania informacji w czasie rzeczywistym.

- Okno kontekstowe: Oba modele obsługują duże okno kontekstowe o wartości do 128 tys., Umożliwiając im skuteczne obsługę rozległych sekwencji wejściowych. Jednak dodatkowe tryby Grok 3 (takie jak tryb dużego mózgu) pozwalają mu przeznaczyć dodatkowe zasoby obliczeniowe do szczególnie wymagających zadań [3] [5].

** Szybkość i opóźnienie:
- Czas reakcji: Podczas gdy GROK 3 jest zaprojektowany do wysokiej wydajności z opcjami optymalizacji prędkości za pośrednictwem swojego mini wariantu, zauważa się, że Deepseek V3 ma wolniejsze prędkości wyjściowe w porównaniu z niektórymi konkurentami, z prędkością wyjściową około 25,8 tokenów na sekundę i wyższym opóźnieniem dla Pierwsze generowanie tokenów [3] [7].

Podsumowując, podczas gdy oba modele są potężnymi narzędziami AI zdolnymi do obsługi złożonych zadań, GROK 3 wydaje się mieć przewagę w odniesieniu i innowacyjne funkcje, takie jak wyszukiwanie danych w czasie rzeczywistym. Deepseek V3 wyróżnia się swoją wydajną architekturą i szerokim zastosowaniem, ale może pozostać w tyle za Grok 3 w niektórych wskaźnikach wydajności.