Melyek a legfontosabb különbségek a Grok 3 és a DeepSeek V3 között a teljesítmény szempontjából

teljesítménymutatók:
- Benchmark pontszámok: A GROK 3 számos referenciaértékben kimutatta a kiváló teljesítményt, a matematikai, a tudomány és a kódolási feladatok rekord pontszámait elérve. Például a GROK 3 52-et, 75-et, a tudományban és 57-et a kódolásban, a DeepSeek V3-at és más modelleket, mint például az Openai GPT-4O és a Google Ikrek [1] [4]. Ezzel szemben, míg a DeepSeek V3 kiemelkedik a kódolási és matematikai feladatokban, ez nem egyezteti össze a Grok 3 pontszámait hasonló értékelések során [7].

- Indoklási képességek: A GROK 3 magában foglalja a fejlett érvelési módokat, beleértve egy „gondolkodási módot”, amely a komplex problémákat kisebb lépésekre bontja. Ez a szolgáltatás aktiváláskor jelentősen javítja a problémamegoldó képességeit [5]. A DeepSeek V3 szintén támogatja a komplex érvelést, de ezt a funkciót nem hangsúlyozza ugyanolyan mértékben, mint a Grok 3 [3].

Építészet és képzés:
- Modellméret és szerkezet: A GROK 3 hatalmas infrastruktúrán működik, több mint 200 000 GPU -val, ami a számítási teljesítmény tízszeres növekedését jelenti a korábbi verziókhoz képest [1]. Ezzel szemben a DeepSeek V3 a szakemberek építészetét használja, összesen 671 milliárd paraméterrel, de csak 37 milliárd paramétert aktivál minden tokenre, ami lehetővé teszi a hatékony következtetést és a költséghatékony képzést [2] [6].

- Képzési adatok: A DeepSeek V3-ot előzetesen képzették egy kiterjedt 14,8 trillió token adatkészleten, amely hozzájárul a különféle területeken átfogó tudásbázisához [3]. A Grok 3 képzési adatai specifikációi kevésbé részletesek, de azt feltételezik, hogy ugyanolyan kiterjedtek, tekintettel a teljesítményigényeire.

Különleges jellemzők:
- DeepSearch képesség: A GROK 3 egy innovatív funkciót tartalmaz, melynek neve a DeepSearch, amely lehetővé teszi, hogy valós idejű információkat vonjon be az internetről a válaszok generálásához. Ez a képesség dinamikusabb eszköznek tekinti azokat a felhasználók számára, akik naprakész információkat igényelnek [1] [5]. A DeepSeek V3 nem jelzi a hasonló valós idejű információ-visszakeresési funkciókat.

- Kontextus ablak: Mindkét modell támogatja a legfeljebb 128K token nagy kontextusablakot, lehetővé téve számukra a kiterjedt bemeneti szekvenciák hatékony kezelését. A Grok 3 további módjai (például a Big Brain Mode) azonban lehetővé teszik, hogy extra számítási forrásokat allokáljon a különösen igényes feladatokhoz [3] [5].

** Sebesség és késés:
- Válaszidő: Míg a GROK 3 -at nagy teljesítményre tervezték, a sebesség optimalizálásának lehetőségeivel a mini változatán keresztül, a DeepSeek V3 -nak lassabb outputsebessége van, mint egyes versenytársak, a kimeneti sebesség körülbelül 25,8 token / másodpercenként és magasabb késés Az első token generáció [3] [7].

Összefoglalva: bár mindkét modell nagy teljesítményű AI-eszközök, amelyek képesek összetett feladatok kezelésére, úgy tűnik, hogy a Grok 3-nak van a referencia-teljesítmény és az innovatív funkciók, mint például a valós idejű adatok visszakeresése. A DeepSeek V3 kiemelkedik a hatékony architektúrájával és a széles körű alkalmazhatósággal, de bizonyos teljesítménymutatókban elmaradhat a Grok 3 -tól.