Grok 3 un Deepseek V3 ir divi uzlaboti AI valodas modeļi, kuriem ir atšķirīgas veiktspējas īpašības dažādos etalonos un funkcijās. Šeit ir galvenās atšķirības starp tām:
Veiktspējas metrika:
- Etalona rādītāji: Grok 3 ir parādījis izcilu sniegumu vairākos etalonos, sasniedzot ierakstu rezultātus matemātikā, zinātnē un kodēšanas uzdevumos. Piemēram, Grok 3 ieguva 52 gadus vecu matemātiku, 75 zinātnē un 57 kodēšanā, pārspējot DeepSeek V3 un citus modeļus, piemēram, Openai GPT-4O un Google Gemini [1] [4]. Turpretī, kaut arī DeepSeek V3 izceļas kodēšanas un matemātikas uzdevumos, tas nav konsekventi saskaņojis Grok 3 rādītājus līdzīgos novērtējumos [7].
- Argumentācijas iespējas: Grok 3 ir iekļauti uzlaboti spriešanas režīmi, ieskaitot "domāšanas režīmu", kas sarežģītas problēmas sadala mazākos soļos. Šī funkcija ievērojami uzlabo to problēmu risināšanas iespējas, kad tiek aktivizēta [5]. DeepSeek V3 atbalsta arī sarežģītu argumentāciju, bet neuzsver šo funkciju tādā pašā mērā kā Grok 3 [3].
Arhitektūra un apmācība:
- Modeļa lielums un struktūra: Grok 3 darbojas ar masīvu infrastruktūru ar vairāk nekā 200 000 GPU, kas nozīmē desmitkārtīgu skaitļošanas jaudas palielināšanos, salīdzinot ar iepriekšējām versijām [1]. Turpretī DeepSEEK V3 izmanto arhitektūru ar arhitektūru ar 671 miljardu parametru, bet katram marķierim aktivizē tikai 37 miljardus parametru, kas ļauj efektīvi secināt un rentablu apmācību [2] [6].
- Apmācības dati: DeepSeek V3 tika iepriekš apmācīts plašā 14,8 triljonu žetonu datu kopā, kas veicina tās plašo zināšanu bāzi dažādās jomās [3]. GROK 3 apmācības datu specifika ir mazāk detalizētas, taču tiek uzskatīts, ka tie ir vienlīdz plaši, ņemot vērā tā darbības prasības.
Īpašās iezīmes:
- DeepSearch iespējas: Grok 3 ietver novatorisku funkciju ar nosaukumu DeepSearch, kas ļauj tai iegūt reāllaika informāciju no tīmekļa, lai ģenerētu. Šī spēja to pozicionē kā dinamiskāku rīku lietotājiem, kuriem nepieciešama atjaunināta informācija [1] [5]. DeepSeek V3 neizceļ līdzīgas reālā laika informācijas iegūšanas funkcijas.
- Konteksta logs: abi modeļi atbalsta lielu konteksta logu līdz 128k žetoniem, ļaujot tiem efektīvi apstrādāt plašas ievades secības. Tomēr Grok 3 papildu režīmi (piemēram, Big Brain režīms) ļauj tam piešķirt papildu skaitļošanas resursus īpaši prasīgiem uzdevumiem [3] [5].
** Ātrums un latentums:
- reakcijas laiks: lai gan Grok 3 ir paredzēts augstas veiktspējas veiktspējai ar ātruma optimizācijas iespējām, izmantojot savu mini variantu, tiek atzīmēts, ka DeepSeek V3 ir lēnāks izejas ātrums, salīdzinot ar dažiem konkurentiem, ar izejas ātrumu aptuveni 25,8 žetoni sekundē un lielāks latentums Pirmā žetonu paaudze [3] [7].
Rezumējot, lai gan abi modeļi ir jaudīgi AI rīki, kas spēj veikt sarežģītus uzdevumus, šķiet, ka Grok 3 ir priekšrocība etalona veiktspējā un novatoriskas funkcijas, piemēram, reāllaika datu iegūšana. DeepSeek V3 izceļas ar savu efektīvo arhitektūru un plašo pielietojamību, taču dažos veiktspējas rādītājos tas var atpalikt no Grok 3.
Atsauces:[1] https://www.maginative.com/article/elon-musks-xai-unveils-grok-3-claims-state-of-the-art-performance/
[2] https://deepseekv3.org
[3] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v3
.
[5] https://www.datacamp.com/blog/grok-3
[6] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[7] https://www.deeplearning.ai/the-batch/deepseek-v3-redefines-llm-performance-and-cost-effity/
[8] https://artificialanalysis.ai/models
[9] https://www.cnet.com/tech/services-and-software/musks-xai-launches-grok-3-heres-what-wou-need-to-know/
[10] https://dev.to/thetechguru-sh/deepseek-r1-vs-v3-performance-features-and-beyond-2Klf