¿Cuáles son las diferencias clave entre Grok 3 y V3 de Deepseek en términos de rendimiento?

Métricas de rendimiento:
- Puntajes de referencia: Grok 3 ha demostrado un rendimiento superior en varios puntos de referencia, logrando puntajes de registro en tareas de matemáticas, ciencias y codificación. Por ejemplo, Grok 3 obtuvo 52 en matemáticas, 75 en ciencias y 57 en codificación, superando a Deepseek V3 y otros modelos como GPT-4O de OpenAi y Géminis de Google [1] [4]. En contraste, mientras que Deepseek V3 se destaca en tareas de codificación y matemáticas, no ha coincidido constantemente con las puntuaciones de Grok 3 en evaluaciones similares [7].

- Capacidades de razonamiento: Grok 3 incorpora modos de razonamiento avanzado, incluido un "modo de pensar" que desglosa problemas complejos en pasos más pequeños. Esta característica mejora sus capacidades de resolución de problemas significativamente cuando se activa [5]. Deepseek V3 también admite un razonamiento complejo, pero no enfatiza esta característica en la misma medida que Grok 3 [3].

Arquitectura y capacitación:
- Tamaño del modelo y estructura: Grok 3 opera en una infraestructura masiva con más de 200,000 GPU, lo que representa un aumento de diez veces en la potencia computacional en comparación con las versiones anteriores [1]. Por el contrario, Deepseek V3 utiliza una arquitectura de la mezcla de expertos con un total de 671 mil millones de parámetros, pero activa solo 37 mil millones de parámetros para cada token, lo que permite una inferencia eficiente y un entrenamiento rentable [2] [6].

- Datos de entrenamiento: Deepseek V3 se entrenó previamente en un extenso conjunto de datos de 14.8 billones de tokens, lo que contribuye a su amplia base de conocimiento en varios dominios [3]. Los detalles de los datos de entrenamiento de Grok 3 son menos detallados, pero se implica que son igualmente extensos dadas sus afirmaciones de rendimiento.

Características especiales:
- DeepSearch Capacidad: Grok 3 incluye una característica innovadora llamada DeepSearch que le permite extraer información en tiempo real de la web para generar respuestas. Esta capacidad lo posiciona como una herramienta más dinámica para los usuarios que necesitan información actualizada [1] [5]. Deepseek V3 no destaca las características similares de recuperación de información en tiempo real.

- Ventana de contexto: ambos modelos admiten una gran ventana de contexto de hasta 128k tokens, lo que les permite manejar secuencias de entrada extensas de manera efectiva. Sin embargo, los modos adicionales de GROK 3 (como Big Brain Mode) le permiten asignar recursos computacionales adicionales para tareas particularmente exigentes [3] [5].

** Velocidad y latencia:
- Tiempo de respuesta: Si bien Grok 3 está diseñado para un alto rendimiento con opciones de optimización de velocidad a través de su mini variante, se observa que Deepseek V3 tiene velocidades de salida más lentas en comparación con algunos competidores, con una velocidad de salida de alrededor de 25.8 tokens por segundo y mayor latencia para La primera generación de tokens [3] [7].

En resumen, si bien ambos modelos son poderosas herramientas de IA capaces de manejar tareas complejas, Grok 3 parece tener la ventaja en el rendimiento de referencia y características innovadoras como la recuperación de datos en tiempo real. Deepseek V3 se destaca con su arquitectura eficiente y su amplia aplicabilidad, pero puede quedarse atrás de Grok 3 en ciertas métricas de rendimiento.