Які ключові відмінності між Grok 3 та Deepseek's V3 з точки зору продуктивності

Показники продуктивності:
- Оцінки орієнтирів: Grok 3 продемонстрував чудову ефективність у кількох орієнтирах, досягнувши показників рекордів з математики, науки та кодування. Наприклад, Grok 3 набрав 52 в математиці, 75 в науці та 57 у кодуванні, перевершивши DeepSeek V3 та інші моделі, такі як GPT-4O OpenAI та Gemini Google [1] [4]. На відміну від цього, хоча Deepseek V3 перевершує кодування та математичні завдання, він не відповідає послідовним показникам Grok 3 за аналогічними оцінками [7].

- Можливості міркувань: Grok 3 включає в себе передові режими міркувань, включаючи "режим мислення", який розбиває складні проблеми на менші кроки. Ця функція значно розширює свої можливості вирішення проблем при активації [5]. DeepSeek V3 також підтримує складні міркування, але не підкреслює цю особливість в тій же мірі, що і Grok 3 [3].

Архітектура та навчання:
- Розмір і структура моделі: Grok 3 працює на масштабній інфраструктурі з понад 200 000 графічних процесорів, що представляє в десяткратному збільшенні обчислювальної потужності порівняно з попередніми версіями [1]. На відміну від цього, DeepSeek V3 використовує архітектуру суміші-експертів із загальною кількістю 671 мільярдів параметрів, але активує лише 37 мільярдів параметрів для кожного маркера, що дозволяє ефективно висновок та економічно ефективні навчання [2] [6].

- Дані про навчання: DeepSeek V3 був попередньо навчаний на широкому наборі даних 14,8 трлн жетонів, що сприяє його широкій базі знань у різних областях [3]. Специфічні дані про навчання Grok 3 менш детальні, але мають бути однаково обширними, враховуючи його претензії на ефективність.

Особливості:
- Можливість DeepSearch: Grok 3 включає інноваційну функцію під назвою DeepSearch, яка дозволяє йому витягувати інформацію в режимі реального часу з Інтернету для отримання відповідей. Ця можливість позиціонує його як більш динамічний інструмент для користувачів, які потребують актуальної інформації [1] [5]. DeepSeek V3 не висвітлює подібні функції пошуку інформації в режимі реального часу.

- Вікно контексту: обидві моделі підтримують велике контекстне вікно до 128 тис. Жетонів, що дозволяє їм ефективно обробляти широкі вхідні послідовності. Однак додаткові режими Grok 3 (наприклад, Big Brain Mode) дозволяють розподіляти додаткові обчислювальні ресурси для особливо вимогливих завдань [3] [5].

** Швидкість і затримка:
- Час відгуку: Хоча Grok 3 призначений для високої продуктивності з опціями оптимізації швидкості через свій міні -варіант, DeepSeek V3 відмічено повільніші швидкості виходу порівняно з деякими конкурентами, швидкість виходу близько 25,8 жетонів в секунду та більша затримка для Перше генерацію токенів [3] [7].

Підсумовуючи це, хоча обидві моделі є потужними інструментами AI, здатними виконувати складні завдання, Grok 3, схоже, має перевагу в орієнтирах та інноваційних функціях, таких як пошук даних у реальному часі. DeepSeek V3 виділяється своєю ефективною архітектурою та широкою застосованості, але може відставати від Grok 3 у певних показниках продуктивності.