W jaki sposób wydajność DeepSeek-V3 na M4 Mac Porównuje się z innymi modelami AI

wydajność na M4 Mac Cluster

Deepseek-V3 na M4 Mac Minis wykazuje niezwykłą wydajność ze względu na architekturę mieszanki ekspertów (MOE). Architektura ta pozwala modelowi aktywować tylko podzbiór swoich parametrów dla każdego zadania, znacznie zmniejszając wymagania obliczeniowe w porównaniu z gęstych modeli, takich jak LAMA 70B. Pomimo 671 miliardów parametrów, Deepseek-V3 może zużyć tylko około 37 miliardów do generowania jednego tokena, co przyczynia się do jego szybkiej wydajności [1].

Porównanie z LAMA 70B

W zaskakującym zakręcie Deepseek-V3 z 671 miliardami parametrów przewyższa LLAMA 70B na tej samej konfiguracji M4 MAC. Jest to przypisywane architekturze MOE, która umożliwia szybsze generowanie tokenów DeepSeek-V3, wykorzystując mniejszy podzbiór jego parametrów dla każdego zadania. LAMA 70B, będąc gęstym modelem, wykorzystuje wszystkie swoje parametry dla każdego generowania tokenów, co powoduje wolniejszą wydajność w porównaniu z Deepseek-V3 w tej konkretnej konfiguracji [1].

Porównanie z GPT-4O

Deepseek-V3 wykazał konkurencyjne wyniki przeciwko GPT-4O w niektórych obszarach. Wykazał doskonałą wydajność w rozumowaniu i matematycznych zadaniach rozwiązywania problemów, co jest godne uwagi, biorąc pod uwagę jego opłacalny rozwój i wydajność operacyjną. Jednak GPT-4O pozostaje punktem odniesienia do kodowania zadań, chociaż Deepseek-V3 stanowi realną alternatywę [3].

Porównanie z Deepseek-R1

Deepseek-R1 jest przeznaczony do złożonych zadań rozwiązywania problemów i rozumowania, co czyni go bardziej odpowiednim do zadań wymagających analizy logicznej i ustrukturyzowanych rozwiązań. Natomiast Deepseek-V3 wyróżnia się interakcjami w czasie rzeczywistym ze względu na architekturę MoE, co pozwala na szybszy czas reakcji. Podczas gdy V3 jest idealny do zadań takich jak tworzenie treści i ogólne odpowiadanie na pytania, R1 lepiej nadaje się do zadań wymagających głębszego rozumowania i logicznych potrąceń [2].

Wydajność operacyjna i koszty

DeepSeek-V3 oferuje znaczne korzyści kosztów, a koszty szkolenia oszacowano na około 5,5 miliona dolarów, znacznie niższe niż porównywalne modele. Jego wydajność operacyjna prowadzi również do zmniejszenia zużycia energii i szybszych czasów przetwarzania, co czyni ją atrakcyjną opcją dla środowisk z ograniczeniami zasobów [3]. Jednak pod względem prędkości i opóźnienia Deepseek-V3 jest ogólnie wolniejszy niż średnia modele, z niższą prędkością wyjściową i wyższym opóźnieniem w porównaniu z innymi modelami AI [5].

Ogólnie rzecz biorąc, Deepseek-V3 na M4 Mac pokazuje imponującą wydajność ze względu na jego wydajną architekturę i możliwości krzemowej Apple. Chociaż nie może się wyróżniać we wszystkich obszarach w porównaniu z innymi modelami, jego mocne strony w określonych zadaniach i opłacalność sprawiają, że jest to cenny wybór dla różnych zastosowań.