Grok 3 và Deepseek của V3 là hai mô hình ngôn ngữ AI nâng cao thể hiện các đặc điểm hiệu suất riêng biệt trên các điểm chuẩn và chức năng khác nhau. Dưới đây là sự khác biệt chính giữa chúng:
Số liệu hiệu suất:
- Điểm chuẩn: Grok 3 đã thể hiện hiệu suất vượt trội trong một số điểm chuẩn, đạt được điểm số kỷ lục trong các nhiệm vụ toán học, khoa học và mã hóa. Chẳng hạn, Grok 3 đã ghi 52 điểm về toán học, 75 về khoa học và 57 trong mã hóa, vượt trội hơn DeepSeek V3 và các mô hình khác như GPT-4O của Openai và Gemini của Google [1] [4]. Ngược lại, trong khi Deepseek V3 vượt trội trong các nhiệm vụ mã hóa và toán học, nó không liên tục khớp với điểm số của Grok 3 trong các đánh giá tương tự [7].
- Khả năng lý luận: Grok 3 kết hợp các chế độ lý luận nâng cao, bao gồm cả "chế độ nghĩ" phá vỡ các vấn đề phức tạp thành các bước nhỏ hơn. Tính năng này tăng cường khả năng giải quyết vấn đề đáng kể khi được kích hoạt [5]. Deepseek V3 cũng hỗ trợ lý luận phức tạp nhưng không nhấn mạnh tính năng này ở cùng mức độ với Grok 3 [3].
Kiến trúc và đào tạo:
- Kích thước và cấu trúc mô hình: Grok 3 hoạt động trên cơ sở hạ tầng lớn với hơn 200.000 GPU, thể hiện sự gia tăng gấp mười lần sức mạnh tính toán so với các phiên bản trước [1]. Ngược lại, Deepseek V3 sử dụng kiến trúc hỗn hợp với tổng số 671 tỷ thông số nhưng chỉ kích hoạt 37 tỷ thông số cho mỗi mã thông báo, cho phép suy luận hiệu quả và đào tạo tiết kiệm chi phí [2] [6].
- Dữ liệu đào tạo: Deepseek V3 đã được đào tạo trước trên bộ dữ liệu rộng rãi là 14,8 nghìn tỷ mã thông báo, góp phần vào cơ sở kiến thức rộng của nó trên các lĩnh vực khác nhau [3]. Các chi tiết dữ liệu đào tạo của Grok 3 ít chi tiết hơn nhưng được ngụ ý là rộng rãi như nhau theo yêu cầu hiệu suất của nó.
Các tính năng đặc biệt:
- Khả năng nghiên cứu DeepSearch: Grok 3 bao gồm một tính năng sáng tạo có tên DeepSearch cho phép nó lấy thông tin thời gian thực từ web để tạo câu trả lời. Khả năng này định vị nó là một công cụ năng động hơn cho người dùng cần thông tin cập nhật [1] [5]. Deepseek V3 không làm nổi bật các tính năng truy xuất thông tin thời gian thực tương tự.
- Cửa sổ bối cảnh: Cả hai mô hình đều hỗ trợ một cửa sổ bối cảnh lớn lên tới 128k mã thông báo, cho phép chúng xử lý các chuỗi đầu vào mở rộng một cách hiệu quả. Tuy nhiên, các chế độ bổ sung của Grok 3 (như chế độ Big Brain) cho phép nó phân bổ các tài nguyên tính toán bổ sung cho các nhiệm vụ đặc biệt đòi hỏi [3] [5].
** Tốc độ và độ trễ:
- Thời gian phản hồi: Mặc dù Grok 3 được thiết kế cho hiệu suất cao với các tùy chọn tối ưu hóa tốc độ thông qua biến thể mini của nó, DeepSeek V3 được ghi nhận là có tốc độ đầu ra chậm hơn so với một số đối thủ cạnh tranh, với tốc độ đầu ra khoảng 25,8 mã thông báo mỗi giây và độ trễ cao hơn cho Thế hệ mã thông báo đầu tiên [3] [7].
Tóm lại, trong khi cả hai mô hình là các công cụ AI mạnh mẽ có khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp, Grok 3 dường như có lợi thế trong hiệu suất chuẩn và các tính năng sáng tạo như truy xuất dữ liệu thời gian thực. Deepseek V3 nổi bật với kiến trúc hiệu quả và khả năng ứng dụng rộng rãi nhưng có thể tụt lại phía sau Grok 3 trong các số liệu hiệu suất nhất định.
Trích dẫn:.
[2] https://deepseekv3.org
[3] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v3
[4] https://www.outlookbusiness.com/start-up/news/elon-musk-unveils-grok-3-how-it-performs-against-openais-gpt-4o-deepseek
[5] https://www.datacamp.com/blog/grok-3
[6] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
.
[8] https://artificialanalysis.ai/models
.
[10] https://dev.to/thetechguru-ssh/deepseek-r1-vs-v3-performance-features-and-beyond-2klf