Katere so ključne razlike med Grokom 3 in Deepseek's V3 v smislu uspešnosti

Meritve uspešnosti:
- Rezultati referenčnih vrednosti: Grok 3 je pokazal vrhunsko uspešnost v več referenčnih vrednostih, s čimer je dosegel rekordne ocene na področju matematike, znanosti in kodiranja. Na primer, Grok 3 je dosegel 52 v matematiki, 75 v znanosti in 57 pri kodiranju, kar je presegalo Deepseek V3 in druge modele, kot sta OpenAI-jev GPT-4O in Googlov Dvojčki [1] [4]. V nasprotju s tem, medtem ko se Deepseek V3 odlikuje pri kodiranju in matematičnih nalogah, se v podobnih ocenah ne ujema z ocenami GROK 3 [7].

- Sposobnosti sklepanja: GROK 3 vključuje napredne načine sklepanja, vključno z "razmišljajočim načinom", ki razbija zapletene težave v manjše korake. Ta funkcija, ko se aktivira, znatno poveča njegove zmogljivosti za reševanje problemov [5]. Deepseek V3 podpira tudi zapleteno sklepanje, vendar te lastnosti ne poudarja v enaki meri kot Grok 3 [3].

Arhitektura in usposabljanje:
- Velikost in struktura modela: GROK 3 deluje na ogromni infrastrukturi z več kot 200.000 GPU, kar predstavlja desetkratno povečanje računske moči v primerjavi s prejšnjimi različicami [1]. V nasprotju s tem Deepseek V3 uporablja arhitekturo mešanic eksperit s skupno 671 milijardami parametrov, vendar aktivira le 37 milijard parametrov za vsak žeton, kar omogoča učinkovito sklepanje in stroškovno učinkovito usposabljanje [2] [6].

- Podatki o usposabljanju: Deepseek V3 je bil predhodno usposobljen na obsežnem naboru 14,8 trilijona žetonov, kar prispeva k njegovi široki bazi znanja na različnih področjih [3]. Posebnosti podatkov o usposabljanju Groka 3 so manj podrobne, vendar se navajajo, da so enako obsežni glede na svoje trditve o uspešnosti.

Posebne funkcije:
- Zmogljivost DeepSearch: Grok 3 vključuje inovativno funkcijo, imenovano DeepSearch, ki mu omogoča, da iz spleta potegne informacije v realnem času za ustvarjanje odgovorov. Ta zmogljivost jo postavlja kot bolj dinamično orodje za uporabnike, ki potrebujejo posodobljene informacije [1] [5]. Deepseek V3 ne poudarja podobnih funkcij iskanja informacij v realnem času.

- Kontekstno okno: Oba modela podpirata veliko kontekstno okno do 128K žetonov, ki jim omogoča učinkovito ravnanje z obsežnimi vhodnimi sekvencami. Vendar pa dodatni načini Groka 3 (kot je velik možganski način) omogočajo dodelitev dodatnih računskih virov za posebej zahtevne naloge [3] [5].

** Hitrost in zamuda:
- Odzivni čas: Medtem ko je GROK 3 zasnovan za visoko zmogljivost z možnostmi za optimizacijo hitrosti s svojo mini varianto, je zapisano, da ima Deepseek V3 počasnejše izhodne hitrosti v primerjavi z nekaterimi konkurenti, z izhodno hitrostjo približno 25,8 žetonov na sekundo in večjo latenco Prva generacija žetona [3] [7].

Če povzamemo, čeprav sta oba modela močna orodja AI, ki lahko ravnata z zapletenimi nalogami, se zdi, da ima Grok 3 prednost v referenčnih zmogljivostih in inovativnih lastnosti, kot je iskanje podatkov v realnem času. Deepseek V3 izstopa s svojo učinkovito arhitekturo in široko uporabnostjo, vendar lahko pri določenih merilih uspešnosti zaostaja za Grokom 3.