Grok 3 och Deepseeks V3 är två avancerade AI -språkmodeller som uppvisar distinkta prestandaegenskaper över olika riktmärken och funktionaliteter. Här är de viktigaste skillnaderna mellan dem:
Performance Metrics:
- Benchmark -poäng: Grok 3 har visat överlägsen prestanda i flera riktmärken och uppnått rekordpoäng i matematik, vetenskap och kodningsuppgifter. Till exempel fick Grok 3 52 i matematik, 75 i vetenskapen och 57 i kodning, överträffade Deepseek V3 och andra modeller som OpenAI: s GPT-4O och Googles Gemini [1] [4]. Däremot, medan Deepseek V3 utmärker sig i kodning och matematiska uppgifter, har det inte konsekvent matchat Grok 3: s poäng över liknande utvärderingar [7].
- Resoneringsfunktioner: GROK 3 innehåller avancerade resonemangslägen, inklusive ett "Think Mode" som delar upp komplexa problem i mindre steg. Denna funktion förbättrar dess problemlösningsfunktioner betydligt när det aktiveras [5]. Deepseek V3 stöder också komplexa resonemang men betonar inte denna funktion i samma utsträckning som Grok 3 [3].
Arkitektur och utbildning:
- Modellstorlek och struktur: GROK 3 fungerar på en massiv infrastruktur med över 200 000 GPU: er, vilket representerar en tiofaldig ökning av beräkningskraften jämfört med tidigare versioner [1]. Däremot använder DeepSeek V3 en blandning av expertarkitekturen med totalt 671 miljarder parametrar men aktiverar endast 37 miljarder parametrar för varje symbol, vilket möjliggör effektiv inferens och kostnadseffektiv utbildning [2] [6].
- Utbildningsdata: Deepseek V3 förhandsutbildades på ett omfattande datasätt med 14,8 biljoner tokens, vilket bidrar till dess breda kunskapsbas över olika domäner [3]. GROK 3: s utbildningsdatal det är mindre detaljerade men är underförstådda för att vara lika omfattande med tanke på dess prestationskrav.
Specialfunktioner:
- DeepSearch-kapaciteten: Grok 3 innehåller en innovativ funktion som kallas DeepSearch som gör det möjligt för den att dra realtidsinformation från webben för att generera svar. Denna kapacitet placerar den som ett mer dynamiskt verktyg för användare som behöver aktuell information [1] [5]. Deepseek V3 belyser inte liknande realtidsinformation om information.
- Kontextfönster: Båda modellerna stöder ett stort sammanhangsfönster på upp till 128K -symboler, vilket gör att de kan hantera omfattande ingångssekvenser effektivt. Grok 3: s ytterligare lägen (som Big Brain Mode) gör det dock möjligt att fördela extra beräkningsresurser för särskilt krävande uppgifter [3] [5].
** Hastighet och latens:
- Svarstid: Medan GROK 3 är utformad för hög prestanda med alternativ för hastighetsoptimering genom sin mini -variant, noteras Deepseek V3 ha långsammare utgångshastigheter jämfört med vissa konkurrenter, med en utgångshastighet på cirka 25,8 tokens per sekund och högre latens för Den första tokengenerationen [3] [7].
Sammanfattningsvis, medan båda modellerna är kraftfulla AI-verktyg som kan hantera komplexa uppgifter, verkar Grok 3 ha kanten i benchmark-prestanda och innovativa funktioner som realtidsdatahämtning. Deepseek V3 sticker ut med sin effektiva arkitektur och bred tillämpbarhet men kan hålla sig bakom GROK 3 i vissa prestandametriker.
Citeringar:]
[2] https://deepseekv3.org
[3] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v3
[4] https://www.outlookbusiness.com/start-v.
[5] https://www.datacamp.com/blog/grok-3
[6] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
]
[8] https://artificialanalysis.ai/models
]
[10] https://dev.to/thetechguru-ssh/deepseek-r1-vs-v3-performance-features-and-beyond-2Klf