Apa perbedaan utama antara Grok 3 dan V3 Deepseek dalam hal kinerja

Metrik Kinerja:
- Skor Benchmark: Grok 3 telah menunjukkan kinerja superior dalam beberapa tolok ukur, mencapai skor rekor dalam tugas matematika, sains, dan pengkodean. Misalnya, Grok 3 mencetak 52 dalam matematika, 75 dalam sains, dan 57 dalam pengkodean, mengungguli Deepseek V3 dan model lain seperti Openai's GPT-4O dan Google Gemini [1] [4]. Sebaliknya, sementara Deepseek V3 unggul dalam tugas pengkodean dan matematika, itu belum secara konsisten mencocokkan skor Grok 3 di evaluasi yang sama [7].

- Kemampuan penalaran: Grok 3 menggabungkan mode penalaran lanjutan, termasuk "mode berpikir" yang memecah masalah kompleks menjadi langkah -langkah yang lebih kecil. Fitur ini meningkatkan kemampuan pemecahan masalahnya secara signifikan ketika diaktifkan [5]. Deepseek V3 juga mendukung penalaran yang kompleks tetapi tidak menekankan fitur ini pada tingkat yang sama dengan Grok 3 [3].

Arsitektur dan Pelatihan:
- Ukuran dan struktur model: Grok 3 beroperasi pada infrastruktur besar -besaran dengan lebih dari 200.000 GPU, mewakili peningkatan daya komputasi sepuluh kali lipat dibandingkan dengan versi sebelumnya [1]. Sebaliknya, Deepseek V3 menggunakan arsitektur campuran-eksperts dengan total 671 miliar parameter tetapi hanya mengaktifkan 37 miliar parameter untuk setiap token, yang memungkinkan inferensi yang efisien dan pelatihan hemat biaya [2] [6].

- Data pelatihan: Deepseek V3 dilatih sebelumnya pada dataset luas 14,8 triliun token, yang berkontribusi pada basis pengetahuan luas di berbagai domain [3]. Spesifikasi data pelatihan GROK 3 kurang terperinci tetapi tersirat sama luasnya mengingat klaim kinerjanya.

Fitur Khusus:
- Kemampuan DeepSearch: Grok 3 mencakup fitur inovatif yang disebut DeepSearch yang memungkinkannya untuk menarik informasi real-time dari web untuk menghasilkan jawaban. Kemampuan ini memposisikannya sebagai alat yang lebih dinamis bagi pengguna yang membutuhkan informasi terkini [1] [5]. Deepseek V3 tidak menyoroti fitur pengambilan informasi real-time yang serupa.

- Jendela Konteks: Kedua model mendukung jendela konteks besar hingga 128k token, memungkinkan mereka untuk menangani urutan input yang luas secara efektif. Namun, mode tambahan Grok 3 (seperti mode otak besar) memungkinkannya untuk mengalokasikan sumber daya komputasi tambahan untuk tugas -tugas yang sangat menuntut [3] [5].

** Kecepatan dan latensi:
- Waktu respons: Sementara Grok 3 dirancang untuk kinerja tinggi dengan opsi untuk optimasi kecepatan melalui varian mini, Deepseek V3 tercatat memiliki kecepatan output yang lebih lambat dibandingkan dengan beberapa pesaing, dengan kecepatan output sekitar 25,8 token per detik dan latensi yang lebih tinggi untuk generasi token pertama [3] [7].

Singkatnya, sementara kedua model adalah alat AI yang kuat yang mampu menangani tugas yang kompleks, Grok 3 tampaknya memiliki keunggulan dalam kinerja benchmark dan fitur-fitur inovatif seperti pengambilan data real-time. Deepseek V3 menonjol dengan arsitektur yang efisien dan penerapan yang luas tetapi mungkin tertinggal di belakang Grok 3 dalam metrik kinerja tertentu.