Как производительность DeepSeek-V3 на M4 Mac сравнивается с другими моделями искусственного интеллекта

производительность на M4 Mac Cluster

DeepSeek-V3 на M4 Mac Minis демонстрирует замечательную эффективность благодаря своей архитектуре смеси экспертов (MOE). Эта архитектура позволяет модели активировать только подмножество своих параметров для каждой задачи, значительно снижая вычислительные требования по сравнению с плотными моделями, такими как Llama 70b. Несмотря на 671 миллиард параметров, DeepSeek-V3 может использовать только около 37 миллиардов для создания одного токена, что способствует его быстрой производительности [1].

Сравнение с Llama 70b

В удивительном повороте DeepSeek-V3 с 671 миллиардами параметров превосходит Llama 70b на той же настройке M4 Mac. Это объясняется архитектурой MOE, которая позволяет DeepSeek-V3 быстрее генерировать токены, используя меньшую подмножество своих параметров для каждой задачи. Llama 70b, будучи плотной моделью, использует все свои параметры для каждой генерации токенов, что приводит к более медленной производительности по сравнению с DeepSeek-V3 в этой конкретной установке [1].

Сравнение с GPT-4O

DeepSeek-V3 продемонстрировал конкурентные результаты против GPT-4O в определенных областях. Он показал превосходную производительность в рассуждениях и задачах по решению математических проблем, что примечательно, учитывая его экономически эффективное развитие и эффективность эксплуатации. Тем не менее, GPT-4O остается ориентиром для задач кодирования, хотя DeepSeek-V3 обеспечивает жизнеспособную альтернативу [3].

Сравнение с DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 предназначен для сложных задач по решению проблем и рассуждениям, что делает его более подходящим для задач, требующих логического анализа и структурированных решений. Напротив, DeepSeek-V3 превосходит во взаимодействиях в реальном времени из-за своей архитектуры MOE, которая позволяет более быстрое время отклика. В то время как V3 идеально подходит для таких задач, как создание контента и общий ответ на вопросы, R1 лучше подходит для задач, которые требуют более глубоких рассуждений и логических вычетов [2].

Операционная эффективность и стоимость

DeepSeek-V3 предлагает значительные преимущества затрат, поскольку стоимость обучения оценивается примерно в 5,5 млн. Долл. США, что намного ниже, чем сопоставимые модели. Его эксплуатационная эффективность также приводит к снижению потребления энергии и более быстрому времени обработки, что делает его привлекательным вариантом для среда с ограничениями ресурсов [3]. Однако с точки зрения скорости и задержки, DeepSeek-V3, как правило, медленнее, чем средние модели, с более низкой скоростью выхода и более высокой задержкой по сравнению с некоторыми другими моделями ИИ [5].

В целом, DeepSeek-V3 на M4 Mac демонстрирует впечатляющую производительность благодаря своей эффективной архитектуре и возможностям Apple Silicon. Хотя он может не преуспеть во всех областях по сравнению с другими моделями, его сильные стороны в определенных задачах и экономической эффективности делают его ценным выбором для различных применений.