Kuinka Deepseek-V3: n suorituskyky M4 Macissa verrataan muihin AI-malleihin

Suorituskyky M4 Mac -klusterissa

DeepSek-V3 M4 Mac Minis -sovelluksessa osoittaa huomattavan tehokkuuden johtuen sen kokeilun (MOE) arkkitehtuurista. Tämän arkkitehtuurin avulla malli voi aktivoida vain alajoukon parametreistaan ​​jokaiselle tehtävälle vähentämällä merkittävästi laskennallisia vaatimuksia verrattuna tiheisiin malleihin, kuten LLAMA 70B. Huolimatta 671 miljardia parametria, Deepseek-V3 saattaa käyttää vain noin 37 miljardia yhden tunnuksen luomiseen, mikä myötävaikuttaa sen nopeaan suorituskykyyn [1].

Vertailu LLAMA 70B: hen

Yllättävässä käännöksessä Deepseek-V3, jolla on 671 miljardia parametria, ylittää LLAMA 70B: n samassa M4 Mac -asetuksessa. Tämä johtuu MOE-arkkitehtuurista, joka antaa DeepSeek-V3: lle tuottaa rahakkeita nopeammin hyödyntämällä parametrien pienempi osajoukko jokaiselle tehtävälle. Llaama 70b, joka on tiheä malli, käyttää kaikkia parametrejaan jokaiselle merkkien sukupolvelle, mikä johtaa hitaampaan suorituskykyyn verrattuna Deepseek-V3: een tässä erityisessä asennuksessa [1].

Vertailu GPT-4O: hon

Deepseek-V3 on osoittanut kilpailukykyisiä tuloksia GPT-4O: ta vastaan ​​tietyillä alueilla. Se on osoittanut parempaa suorituskykyä päättely- ja matemaattisten ongelmanratkaisutehtävissä, mikä on huomattavaa, kun otetaan huomioon sen kustannustehokas kehitys ja toiminnan tehokkuus. GPT-4O on kuitenkin edelleen vertailukohta koodaustehtäville, vaikka DeepSeek-V3 tarjoaa elinkelpoisen vaihtoehdon [3].

Vertailu Deepseek-R1: ään

Deepseek-R1 on suunniteltu monimutkaisten ongelmanratkaisu- ja päättelutehtäviin, mikä tekee siitä sopivamman tehtäviin, jotka vaativat loogista analyysiä ja jäsenneltyjä ratkaisuja. Sitä vastoin Deepseek-V3 on erinomainen reaaliaikaisissa vuorovaikutuksissa sen MOE-arkkitehtuurinsa vuoksi, mikä mahdollistaa nopeammat vasteajat. Vaikka V3 on ihanteellinen tehtäviin, kuten sisällön luomiseen ja yleiseen kysymykseen vastaamiseen, R1 soveltuu paremmin tehtäviin, jotka vaativat syvempää päättelyä ja loogisia vähennyksiä [2].

Operatiivinen tehokkuus ja kustannukset

DeepSek-V3 tarjoaa merkittäviä kustannusetuja, ja sen koulutuskustannukset arvioidaan olevan noin 5,5 miljoonaa dollaria, mikä on paljon alhaisempi kuin vertailukelpoiset mallit. Sen toimintatehokkuus johtaa myös vähentyneeseen energiankulutukseen ja nopeampaan käsittelyaikoihin, mikä tekee siitä houkuttelevan vaihtoehdon ympäristöille, joissa on resurssirajoituksia [3]. Nopeuden ja latenssin kannalta DeepSeek-V3 on kuitenkin yleensä keskimääräistä hitaampaa malleja, alhaisempi lähtönopeus ja suurempi latenssi verrattuna muihin AI-malleihin [5].

Kaiken kaikkiaan Deepseek-V3 M4 Mac -sovelluksessa esittelee vaikuttavaa suorituskykyä sen tehokkaan arkkitehtuurin ja Apple-piin ominaisuuksien vuoksi. Vaikka se ei välttämättä ole menestynyt kaikilla alueilla verrattuna muihin malleihin, sen vahvuudet tietyissä tehtävissä ja kustannustehokkuudessa tekevät siitä arvokkaan valinnan erilaisille sovelluksille.