在性能方面，Grok 3和DeepSeek的V3之间的主要区别是什么

性能指标：
- 基准分数：Grok 3在几个基准测试中表现出了出色的性能，从而在数学，科学和编码任务中取得了创纪录的分数。例如，Grok 3在数学上获得52分，科学的75分，编码为57，表现优于DeepSeek V3和其他模型，例如OpenAI的GPT-4O和Google的Gemini [1] [4]。相比之下，尽管DeepSeek V3在编码和数学任务中表现出色，但它并未始终如一地匹配Grok 3的分数在类似的评估中[7]。

- 推理能力：Grok 3包含了高级推理模式，包括“思考模式”，将复杂的问题分解为较小的步骤。激活时，此功能可显着增强其解决问题的能力[5]。 DeepSeek V3还支持复杂的推理，但与Grok 3 [3]相同的程度不强调此功能。

建筑与培训：
- 型号的大小和结构：Grok 3在具有超过200,000 GPU的大型基础架构上运行，与以前的版本相比，计算能力增加了十倍[1]。相比之下，DeepSeek V3利用了专家架构的混合物，共有6710亿个参数，但每个令牌仅激活370亿个参数，这允许有效的推理和成本效益训练[2] [6]。

- 培训数据：DeepSeek V3已在14.8万亿代币的广泛数据集中进行了预培训，这有助于其在各个领域的广泛知识基础[3]。 Grok 3的培训数据细节较少详细，但鉴于其绩效主张，也暗示同样广泛。

特殊功能：
- DeepSearch功能：Grok 3包含了一个名为DeepSearch的创新功能，使其能够从网络中获取实时信息以生成答案。此功能将其定位为需要最新信息的用户[1] [5]的更具动态工具。 DeepSeek V3并未突出显示类似的实时信息检索功能。

- 上下文窗口：这两个模型都支持最多128K令牌的大上下文窗口，从而使他们能够有效地处理广泛的输入序列。但是，Grok 3的其他模式(例如大脑模式)允许其为特别苛刻的任务分配额外的计算资源[3] [5]。

**速度和延迟：
- 响应时间：虽然Grok 3是为高性能设计而设计的，但通过其迷你版本进行了速度优化的选项，但与某些竞争对手相比，DeepSeek V3的输出速度较慢，输出速度为每秒25.8代币，较高的延迟和更高的潜伏期第一个令牌一代[3] [7]。

总而言之，尽管这两种模型都是能够处理复杂任务的强大的AI工具，但Grok 3似乎具有基准性能和创新功能(例如实时数据检索)的优势。 DeepSeek V3具有高效的体系结构和广泛的适用性，但在某些性能指标中可能落后于Grok 3。