Каковы основные различия между Grok 3 и V3 Deepseek с точки зрения производительности

Метрики производительности:
- Контрольные оценки: Grok 3 продемонстрировал превосходную производительность в нескольких контрольных показателях, достигнув рекордных результатов по задачам по математике, науке и кодированию. Например, Grok 3 набрал 52 по математике, 75 в науке и 57 в кодировании, опередив Deepseek V3 и другие модели, такие как GPT-4O Openai и Google Gemini [1] [4]. Напротив, в то время как DeepSeek V3 превосходен в кодировании и математических задачах, он не последовательно соответствовал оценкам Grok 3 по аналогичным оценкам [7].

- Возможности рассуждения: Grok 3 включает в себя расширенные режимы рассуждений, включая «режим мышления», который разбивает сложные проблемы на более мелкие шаги. Эта функция значительно увеличивает его возможности решения проблем при активации [5]. DeepSeek V3 также поддерживает сложные рассуждения, но не подчеркивает эту функцию в той же степени, что и GROK 3 [3].

Архитектура и обучение:
- Размер и структура модели: Grok 3 работает на массовой инфраструктуре с более чем 200 000 графических процессоров, что представляет собой десятикратное увеличение вычислительной мощности по сравнению с предыдущими версиями [1]. Напротив, DeepSeek V3 использует архитектуру смеси экспертов с общей суммой 671 миллиарда параметров, но активирует только 37 миллиардов параметров для каждого токена, что позволяет эффективно выводиться и экономически эффективное обучение [2] [6].

- Данные обучения: DeepSeek V3 был предварительно обучен на обширном наборе данных из 14,8 триллионов токенов, что способствует ее широкой базе знаний в различных областях [3]. Специфика учебных данных Grok 3 менее детализирована, но подразумевается, что они одинаково обширны, учитывая его заявления о производительности.

Специальные функции:
- Возможность глубокого исследования: GROK 3 включает в себя инновационную функцию DeepSearch, которая позволяет ему получать информацию в реальном времени из Интернета для получения ответов. Эта возможность позиционирует его как более динамичный инструмент для пользователей, нуждающейся в актуальной информации [1] [5]. DeepSeek V3 не выделяет аналогичные функции поиска информации в реальном времени.

- Контекстное окно: Обе модели поддерживают большое контекстное окно до 128K токенов, что позволяет им эффективно обрабатывать обширные входные последовательности. Тем не менее, дополнительные режимы Grok 3 (например, Big Brain Mode) позволяют ему распределять дополнительные вычислительные ресурсы для особенно требовательных задач [3] [5].

** Скорость и задержка:
- Время отклика: Хотя GROK 3 предназначен для высокой производительности с опциями оптимизации скорости через свой мини -вариант, DeepSeek V3, как отмечается Первое генерация наличия [3] [7].

Таким образом, в то время как обе модели представляют собой мощные инструменты ИИ, способные выполнять сложные задачи, Grok 3, похоже, имеет преимущество в эталонных производительности и инновационных функциях, таких как поиск данных в реальном времени. DeepSeek V3 выделяется своей эффективной архитектурой и широкой применимостью, но может отставать от Grok 3 в определенных показателях производительности.