Care sunt diferențele cheie dintre V3 Grok 3 și Deepseek în ceea ce privește performanța

Valorile performanței:
- Scoruri de referință: Grok 3 a demonstrat performanțe superioare în mai multe repere, obținând scoruri record în sarcini de matematică, știință și codificare. De exemplu, Grok 3 a marcat 52 la matematică, 75 în știință și 57 în codificare, depășind Deepseek V3 și alte modele precum OpenAI GPT-4O și Google Gemini [1] [4]. În schimb, în ​​timp ce Deepseek V3 excelează în sarcinile de codificare și matematică, nu s -a potrivit constant scorurilor Grok 3 în evaluări similare [7].

- Capacități de raționament: Grok 3 încorporează moduri de raționament avansate, inclusiv un „mod de gândire” care descompune probleme complexe în pași mai mici. Această caracteristică își îmbunătățește în mod semnificativ capacitățile de rezolvare a problemelor atunci când este activat [5]. Deepseek V3 acceptă, de asemenea, raționamente complexe, dar nu subliniază această caracteristică în aceeași măsură cu Grok 3 [3].

Arhitectură și instruire:
- Mărimea și structura modelului: GROK 3 funcționează pe o infrastructură masivă cu peste 200.000 GPU, reprezentând o creștere de zece ori a puterii de calcul în comparație cu versiunile anterioare [1]. În schimb, Deepseek V3 utilizează o arhitectură de amestec de experți cu un total de 671 miliarde de parametri, dar activează doar 37 de miliarde de parametri pentru fiecare simbol, ceea ce permite o inferență eficientă și o pregătire rentabilă [2] [6].

- Date de instruire: Deepseek V3 a fost instruit în prealabil pe un set de date extins de 14,8 trilioane de jetoane, ceea ce contribuie la baza sa largă de cunoștințe pe diverse domenii [3]. Specificația datelor de instruire ale Grok 3 sunt mai puțin detaliate, dar sunt implicate ca fiind la fel de extinse, având în vedere revendicările sale de performanță.

Caracteristici speciale:
- Capacitate DeepSearch: Grok 3 include o caracteristică inovatoare numită DeepSearch care îi permite să scoată informații în timp real de pe web pentru generarea de răspunsuri. Această capacitate o poziționează ca un instrument mai dinamic pentru utilizatorii care au nevoie de informații actualizate [1] [5]. Deepseek V3 nu evidențiază caracteristici similare de recuperare a informațiilor în timp real.

- Fereastra de context: Ambele modele acceptă o fereastră de context mare de până la 128k jetoane, permițându -le să gestioneze în mod eficient secvențe de intrare extinse. Cu toate acestea, modurile suplimentare ale lui Grok 3 (cum ar fi modul Big Brain) îi permit să aloce resurse de calcul suplimentare pentru sarcini deosebit de solicitante [3] [5].

** Viteză și latență:
- Timp de răspuns: În timp ce Grok 3 este proiectat pentru performanțe ridicate, cu opțiuni de optimizare a vitezei prin mini varianta sa, Deepseek V3 se remarcă a avea viteze de ieșire mai lente în comparație cu unii concurenți, cu o viteză de ieșire de aproximativ 25,8 jetoane pe secundă și o latență mai mare pentru Prima generație de jeton [3] [7].

În rezumat, în timp ce ambele modele sunt instrumente AI puternice capabile să gestioneze sarcini complexe, Grok 3 pare să aibă avantajul performanței de referință și caracteristicilor inovatoare, cum ar fi regăsirea datelor în timp real. Deepseek V3 iese în evidență cu arhitectura sa eficientă și aplicabilitatea largă, dar poate rămâne în urma Grok 3 în anumite valori de performanță.