Kā DeepSEEK-V3 veiktspēja M4 Mac salīdzina ar citiem AI modeļiem

Veiktspēja M4 Mac klasterī

DeepSEEK-V3 M4 Mac minis parāda ievērojamu efektivitāti, pateicoties tā-Experts maisījuma (MOE) arhitektūrai. Šī arhitektūra ļauj modelim aktivizēt tikai katra uzdevuma parametru apakškopu, ievērojami samazinot skaitļošanas prasības, salīdzinot ar blīviem modeļiem, piemēram, LLAMA 70B. Neskatoties uz 671 miljardu parametru, DeepSEEK-V3 varētu izmantot tikai aptuveni 37 miljardus vienas marķiera ģenerēšanai, kas veicina tā ātro veiktspēju [1].

Salīdzinājums ar LLAMA 70B

Pārsteidzošā pagriezienā DeepSeek-V3 ar 671 miljardu parametru pārspēj LLAMA 70B tajā pašā M4 Mac iestatījumā. Tas tiek attiecināts uz MOE arhitektūru, kas ļauj DeepSEEK-V3 ātrāk ģenerēt žetonus, katram uzdevumam izmantojot mazāku parametru apakškopu. LLAMA 70B, būdams blīvs modelis, izmanto visus savus parametrus katrai žetonu paaudzei, kā rezultātā šajā konkrētajā iestatījumā tiek veikta lēnāka veiktspēja, salīdzinot ar DeepSEEK-V3 [1].

Salīdzinājums ar GPT-4O

DeepSEEK-V3 ir parādījis konkurences rezultātus pret GPT-4O noteiktos apgabalos. Tas ir parādījis izcilu sniegumu argumentācijā un matemātiskos problēmu risināšanas uzdevumos, kas ir ievērojami, ņemot vērā tā rentabli attīstību un darbības efektivitāti. Tomēr GPT-4O joprojām ir kodēšanas uzdevumu etalons, lai gan DeepSEEK-V3 nodrošina dzīvotspējīgu alternatīvu [3].

Salīdzinājums ar DeepSeek-R1

DeepSEEK-R1 ir paredzēts sarežģītiem problēmu risināšanas un spriešanas uzdevumiem, padarot to piemērotāku uzdevumiem, kuriem nepieciešama loģiska analīze un strukturēti risinājumi. Turpretī DeepSEEK-V3 ir izcils reāllaika mijiedarbībā, pateicoties tās MOE arhitektūrai, kas ļauj ātrāk reaģēt. Lai gan V3 ir ideāli piemērots tādiem uzdevumiem kā satura radīšana un vispārējs jautājums, kas atbild uz jautājumu, R1 ir labāk piemērots uzdevumiem, kuriem nepieciešama dziļāka spriešana un loģiski atskaitījumi [2].

Darbības efektivitāte un izmaksas

DeepSEEK-V3 piedāvā ievērojamas izmaksu priekšrocības, un tās apmācības izmaksas ir aptuveni 5,5 miljoni USD, kas ir daudz zemāka nekā salīdzināmie modeļi. Tā darbības efektivitāte arī samazina enerģijas patēriņu un ātrāku apstrādes laiku, padarot to par pievilcīgu iespēju videi ar resursu ierobežojumiem [3]. Tomēr ātruma un latentuma ziņā DeepSEEK-V3 parasti ir lēnāks nekā vidējais modelis, ar mazāku izejas ātrumu un lielāku latentumu salīdzinājumā ar dažiem citiem AI modeļiem [5].

Kopumā DeepSEEK-V3 M4 Mac parāda iespaidīgu sniegumu, pateicoties tās efektīvajai arhitektūrai un ābolu silīcija iespējām. Lai arī tas, iespējams, nav izcils visās jomās, salīdzinot ar citiem modeļiem, tā stiprās puses īpašos uzdevumos un rentabilitātē padara to par vērtīgu izvēli dažādiem lietojumiem.