Jak je výkon Deepseek-V3 na M4 Mac ve srovnání s jinými modely AI

Výkon na clusteru M4 Mac

DeepSeek-V3 na M4 MAC minis ukazuje pozoruhodnou účinnost díky své architektuře směsi expertů (MOE). Tato architektura umožňuje modelu aktivovat pouze podskupinu jeho parametrů pro každou úlohu, což výrazně snižuje výpočetní požadavky ve srovnání s hustými modely, jako je Llama 70B. Přestože má 671 miliard parametrů, může Deepseek-V3 použít pouze asi 37 miliard pro generování jediného tokenu, což přispívá k jeho rychlému výkonu [1].

Porovnání s lama 70b

V překvapivém tahu DeepSeek-V3 s 671 miliardami parametrů překonává Llama 70B na stejném nastavení M4 MAC. To je připisováno architektuře MOE, která umožňuje DeepSeek-V3 generovat tokeny rychlejší pomocí menší podmnožiny svých parametrů pro každou úlohu. Llama 70b, jako hustý model, používá všechny své parametry pro každou generaci tokenu, což má za následek pomalejší výkon ve srovnání s DeepSeek-V3 v tomto konkrétním nastavení [1].

Porovnání s GPT-4o

DeepSeek-V3 prokázal v určitých oblastech konkurenceschopné výsledky proti GPT-4o. Ukázalo se vynikající výkonnost v oblasti uvažování a matematických úkolů pro řešení problémů, což je pozoruhodné vzhledem k jeho nákladově efektivnímu rozvoji a provozní efektivitě. GPT-4o však zůstává měřítkem pro kódovací úkoly, i když Deepseek-V3 poskytuje životaschopnou alternativu [3].

Porovnání s DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 je navržen pro komplexní úkoly pro řešení problémů a uvažování, takže je vhodnější pro úkoly vyžadující logickou analýzu a strukturovaná řešení. Naproti tomu DeepSeek-V3 vyniká v interakcích v reálném čase díky své architektuře MOE, což umožňuje rychlejší dobu odezvy. Zatímco V3 je ideální pro úkoly, jako je vytváření obsahu a obecná odpověď, R1 je vhodnější pro úkoly, které vyžadují hlubší uvažování a logické odpočty [2].

Provozní účinnost a náklady

DeepSeek-V3 nabízí značné výhody nákladů, přičemž náklady na školení se odhadují na přibližně 5,5 milionu USD, mnohem nižší než srovnatelné modely. Její provozní účinnost také vede ke snížené spotřebě energie a rychlejšímu zpracování, což z něj činí atraktivní možnost pro prostředí s omezeními zdrojů [3]. Avšak z hlediska rychlosti a latence je DeepSeek-V3 obecně pomalejší než průměrné modely, s nižší výstupní rychlostí a vyšší latencí ve srovnání s některými jinými modely AI [5].

Celkově DeepSeek-V3 na M4 MAC představí působivý výkon díky své efektivní architektuře a schopnostem Apple Silicon. I když to nemusí vyniknout ve všech oblastech ve srovnání s jinými modely, jeho silné stránky ve specifických úkolech a efektivnosti nákladů z něj činí cennou volbu pro různé aplikace.