Bagaimana kinerja Deepseek-V3 pada M4 Mac dibandingkan dengan model AI lainnya

Kinerja di M4 Mac Cluster

Deepseek-V3 pada M4 Mac Minis menunjukkan efisiensi yang luar biasa karena arsitektur campuran-eksperta (MOE). Arsitektur ini memungkinkan model untuk mengaktifkan hanya sebagian dari parameternya untuk setiap tugas, secara signifikan mengurangi persyaratan komputasi dibandingkan dengan model padat seperti LLAMA 70B. Meskipun memiliki 671 miliar parameter, Deepseek-V3 mungkin hanya menggunakan sekitar 37 miliar untuk menghasilkan satu token, yang berkontribusi pada kinerja cepatnya [1].

Perbandingan dengan Llama 70b

Dalam giliran yang mengejutkan, Deepseek-V3 dengan 671 miliar parameter mengungguli Llama 70B pada pengaturan Mac M4 yang sama. Ini dikaitkan dengan arsitektur MOE, yang memungkinkan Deepseek-V3 untuk menghasilkan token lebih cepat dengan menggunakan subset yang lebih kecil dari parameternya untuk setiap tugas. Llama 70b, menjadi model padat, menggunakan semua parameternya untuk setiap generasi token, menghasilkan kinerja yang lebih lambat dibandingkan dengan Deepseek-V3 dalam pengaturan khusus ini [1].

Perbandingan dengan GPT-4O

Deepseek-V3 telah menunjukkan hasil kompetitif terhadap GPT-4O di bidang-bidang tertentu. Ini telah menunjukkan kinerja yang unggul dalam penalaran dan tugas pemecahan masalah matematika, yang terkenal mengingat pengembangan dan efisiensi operasionalnya yang hemat biaya. Namun, GPT-4O tetap menjadi tolok ukur untuk tugas pengkodean, meskipun Deepseek-V3 memberikan alternatif yang layak [3].

Perbandingan dengan Deepseek-R1

Deepseek-R1 dirancang untuk tugas pemecahan masalah dan penalaran yang kompleks, membuatnya lebih cocok untuk tugas yang membutuhkan analisis logis dan solusi terstruktur. Sebaliknya, Deepseek-V3 unggul dalam interaksi real-time karena arsitektur MOE-nya, yang memungkinkan waktu respons yang lebih cepat. Sementara V3 sangat ideal untuk tugas -tugas seperti pembuatan konten dan menjawab pertanyaan umum, R1 lebih cocok untuk tugas yang membutuhkan penalaran yang lebih dalam dan pengurangan logis [2].

efisiensi dan biaya operasional

Deepseek-V3 menawarkan keunggulan biaya yang signifikan, dengan biaya pelatihan diperkirakan sekitar $ 5,5 juta, jauh lebih rendah dari model yang sebanding. Efisiensi operasionalnya juga mengarah pada berkurangnya konsumsi energi dan waktu pemrosesan yang lebih cepat, menjadikannya pilihan yang menarik untuk lingkungan dengan kendala sumber daya [3]. Namun, dalam hal kecepatan dan latensi, Deepseek-V3 umumnya lebih lambat dari model rata-rata, dengan kecepatan output yang lebih rendah dan latensi yang lebih tinggi dibandingkan dengan beberapa model AI lainnya [5].

Secara keseluruhan, Deepseek-V3 pada M4 Mac menampilkan kinerja yang mengesankan karena arsitekturnya yang efisien dan kemampuan silikon apel. Meskipun mungkin tidak unggul di semua bidang dibandingkan dengan model lain, kekuatannya dalam tugas-tugas tertentu dan efektivitas biaya menjadikannya pilihan yang berharga untuk berbagai aplikasi.