Hvordan sammenligner ytelsen til DeepSeek-V3 på M4 Mac med andre AI-modeller

ytelse på M4 Mac Cluster

DeepSeek-V3 på M4 MAC Minis demonstrerer bemerkelsesverdig effektivitet på grunn av sin blanding-of-Experts (MOE) arkitektur. Denne arkitekturen lar modellen bare aktivere en delmengde av parametrene for hver oppgave, noe som reduserer beregningskrav betydelig sammenlignet med tette modeller som Llama 70B. Til tross for at de har 671 milliarder parametere, kan DeepSeek-V3 bare bruke rundt 37 milliarder dollar for å generere et enkelt token, noe som bidrar til den raske ytelsen [1].

Sammenligning med Llama 70b

I en overraskende vending overgår DeepSeek-V3 med 671 milliarder parametere Llama 70b på samme M4 Mac-oppsett. Dette tilskrives MOE-arkitekturen, som gjør det mulig for DeepSeek-V3 å generere symboler raskere ved å bruke en mindre delmengde av parametrene for hver oppgave. Llama 70B, som er en tett modell, bruker alle parametere for hver token-generasjon, noe som resulterer i tregere ytelse sammenlignet med DeepSeek-V3 i dette spesifikke oppsettet [1].

Sammenligning med GPT-4O

DeepSeek-V3 har vist konkurransedyktige resultater mot GPT-4O på visse områder. Det har vist overlegen ytelse i resonnement og matematiske problemløsningsoppgaver, noe som er bemerkelsesverdig gitt sin kostnadseffektive utvikling og driftseffektivitet. Imidlertid er GPT-4O fortsatt et mål for kodingsoppgaver, selv om DeepSeek-V3 gir et levedyktig alternativ [3].

Sammenligning med DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 er designet for komplekse problemløsning og resonnerende oppgaver, noe som gjør det mer egnet for oppgaver som krever logisk analyse og strukturerte løsninger. Derimot utmerker DeepSeek-V3 seg i sanntidsinteraksjoner på grunn av MOE-arkitekturen, noe som gir raskere responstid. Mens V3 er ideell for oppgaver som innholdsoppretting og generisk spørsmål om spørsmål, er R1 bedre egnet for oppgaver som krever dypere resonnement og logiske fradrag [2].

Operativ effektivitet og kostnad

DeepSeek-V3 gir betydelige kostnadsfordeler, med treningskostnadene estimert til omtrent 5,5 millioner dollar, mye lavere enn sammenlignbare modeller. Driftseffektiviteten fører også til redusert energiforbruk og raskere prosesseringstid, noe som gjør det til et attraktivt alternativ for miljøer med ressursbegrensninger [3]. Imidlertid, med tanke på hastighet og latens, er DeepSeek-V3 generelt tregere enn gjennomsnittlige modeller, med lavere utgangshastighet og høyere latens sammenlignet med noen andre AI-modeller [5].

Totalt sett viser DeepSeek-V3 på M4 MAC imponerende ytelse på grunn av den effektive arkitekturen og mulighetene til Apple Silicon. Selv om det kanskje ikke utmerker seg på alle områder sammenlignet med andre modeller, gjør styrkene i spesifikke oppgaver og kostnadseffektivitet det til et verdifullt valg for forskjellige applikasjoner.