Kokie yra pagrindiniai skirtumai tarp „Grok 3“ ir „Deepseek“ V3, atsižvelgiant į našumą

Našumo metrika:
- Lyginamieji balai: „Grok 3“ pademonstravo aukštesnius rezultatus keliuose etalonuose, pasiekdamas rekordų matematikos, mokslo ir kodavimo užduotis. Pavyzdžiui, „GROK 3“ surinko 52 matematiką, 75 moksle ir 57 kodavimo metu, pralenkdamas „Deepseeek V3“ ir kitus modelius, tokius kaip „Openai“ GPT-4O ir „Google“ „Gemini“ [1] [4]. Priešingai, nors „Deepseek V3“ puikiai tiko kodavimo ir matematikos užduotys, tačiau jis neatitiko „Grok 3“ balų panašiuose vertinimuose [7].

- Priežiūros galimybės: „Grok 3“ apima pažangias samprotavimo režimus, įskaitant „mąstymo režimą“, kuris suskaido sudėtingas problemas į mažesnius veiksmus. Ši funkcija suaktyvinama žymiai padidina jos problemų sprendimo galimybes [5]. „Deepseek V3“ taip pat palaiko sudėtingus samprotavimus, tačiau nepabrėžia šios savybės tiek pat, kiek „Grok 3“ [3].

Architektūra ir mokymai:
- Modelio dydis ir struktūra: „GROK 3“ veikia didžiulėje infrastruktūroje, kurioje yra daugiau nei 200 000 GPU, o tai reiškia, kad skaičiavimo galia padidėjo dešimt kartų, palyginti su ankstesnėmis versijomis [1]. Priešingai, „Deepseek V3“ naudoja ekspertų mišinio architektūrą iš viso 671 milijardo parametrų, tačiau kiekvienam žetonui suaktyvina tik 37 milijardus parametrų, o tai leidžia efektyviai daryti išvadą ir ekonomiškai efektyvų mokymą [2] [6].

- Treniruotės duomenys: „Deepseek V3“ buvo iš anksto apmokytas plačiame 14,8 trilijono žetonų duomenų rinkinyje, kuris prisideda prie plačios žinių bazės įvairiose srityse [3]. „Grok 3“ mokymo duomenų specifika yra mažiau išsami, tačiau yra numanomos, kad jos būtų vienodai plačios, atsižvelgiant į jo teiginius apie veiklą.

Specialios savybės:
- „DeepSearch“ galimybė: „Grok 3“ apima novatorišką funkciją, vadinamą „Deepsearch“, leidžiančia jai ištraukti realaus laiko informaciją iš žiniatinklio, kad būtų galima generuoti atsakymus. Ši galimybė tai apibūdina kaip dinamiškesnį įrankį vartotojams, kuriems reikia naujausios informacijos [1] [5]. „Deepseek V3“ nepabrėžia panašių realaus laiko informacijos gavimo funkcijų.

- Konteksto langas: Abu modeliai palaiko didelį konteksto langą iki 128K žetonų, leidžiančius jiems efektyviai tvarkyti plačias įvesties sekas. Tačiau papildomi „Grok 3“ režimai (pvz., Didžiojo smegenų režimas) leidžia jai skirti papildomus skaičiavimo išteklius ypač reikalaujančioms užduotims [3] [5].

** greitis ir latentinis:
- Atsakymo laikas: Nors „GROK 3“ yra skirtas dideliam našumui su greičio optimizavimo galimybėmis per savo mini variantą, „Deepseeek V3“ yra pažymėtas lėtesniu išėjimo greičiu, palyginti su kai kuriais konkurentais, o išvesties greitis yra apie 25,8 žetonų per sekundę, o didesnis vėlavimas, o didesnis latentinis latentinis latentinis latentinis latentinis latentinis latentinis latentinis latentinis latentinis latentinis latentinis latenmas, o didesnis latentinis latentinis latentinis latentinis latentinis latentinis latentinis latentinis latentinis latentinis latenimas, jei didesnis vėlavimas pirmoji žetonų karta [3] [7].

Apibendrinant galima pasakyti, kad nors abu modeliai yra galingi AI įrankiai, galintys tvarkyti sudėtingas užduotis, atrodo, kad „Grok 3“ yra lyginamojo našumo pranašumas ir novatoriškos funkcijos, tokios kaip realaus laiko duomenų gavimas. „Deepseek V3“ išsiskiria su savo efektyvia architektūra ir plačiu pritaikomumu, tačiau tam tikroje veiklos metrikoje gali atsilikti nuo „Grok 3“.