Ako porovnáva výkon Deepseek-V3 na M4 MAC s inými modelmi AI

Výkon na M4 MAC Cluster

Deepseek-V3 na M4 MAC Minis demonštruje pozoruhodnú účinnosť v dôsledku architektúry zmesi expertov (MOE). Táto architektúra umožňuje modelu aktivovať iba podskupinu svojich parametrov pre každú úlohu, čo výrazne znižuje výpočtové požiadavky v porovnaní s hustými modelmi, ako je Llama 70B. Napriek tomu, že má 671 miliárd parametrov, Deepseek-V3 môže použiť iba asi 37 miliárd na generovanie jediného tokenu, čo prispieva k jeho rýchlemu výkonu [1].

Porovnanie s Llama 70B

V prekvapivej prestávke Deepseek-V3 so 671 miliardami parametrov prevyšuje Llama 70b pri rovnakom nastavení M4 Mac. Toto sa pripisuje architektúre MOE, ktorá umožňuje Deepseek-V3 generovať tokeny rýchlejšie využitím menšej podskupiny svojich parametrov pre každú úlohu. Llama 70b, ktorý je hustým modelom, používa všetky svoje parametre pre každú generovanie tokenov, čo viedlo k pomalšiemu výkonu v porovnaní s DeepSeek-V3 v tomto špecifickom nastavení [1].

Porovnanie s GPT-4o

Deepseek-V3 preukázal v určitých oblastiach konkurenčné výsledky proti GPT-4O. Ukázala vynikajúci výkon pri uvažovaní a matematických úlohách riešenia problémov, čo je pozoruhodné vzhľadom na jeho nákladovo efektívny vývoj a prevádzkovú efektívnosť. GPT-4o však zostáva referenčnou hodnotou pre kódovacie úlohy, hoci Deepseek-V3 poskytuje životaschopnú alternatívu [3].

Porovnanie s Deepseek-R1

Deepseek-R1 je navrhnutý pre zložité úlohy riešenia problémov a zdôvodnení, vďaka čomu je vhodnejšia pre úlohy, ktoré si vyžadujú logickú analýzu a štruktúrované riešenia. Naopak, Deepseek-V3 vyniká v interakciách v reálnom čase vďaka svojej architektúre MOE, ktorá umožňuje rýchlejšie časy odozvy. Zatiaľ čo V3 je ideálny pre úlohy, ako je tvorba obsahu a všeobecná odpoveď, R1 je vhodnejšia pre úlohy, ktoré si vyžadujú hlbšie zdôvodnenie a logické odpočty [2].

Prevádzková efektívnosť a náklady

Deepseek-V3 ponúka významné nákladové výhody, pričom náklady na školenie sa odhadujú na približne 5,5 milióna dolárov, čo je oveľa nižšie ako porovnateľné modely. Jeho prevádzková efektívnosť tiež vedie k zníženiu spotreby energie a rýchlejšieho času spracovania, čo z nej robí atraktívnu možnosť pre prostredia s obmedzeniami zdrojov [3]. Z hľadiska rýchlosti a latencie je však Deepseek-V3 vo všeobecnosti pomalší ako priemerné modely, s nižšou rýchlosťou výstupu a vyššou latenciou v porovnaní s niektorými inými modelmi AI [5].

Celkovo predstavuje Deepseek-V3 na M4 MAC pôsobivý výkon vďaka svojej efektívnej architektúre a schopnostiam spoločnosti Apple Silicon. Aj keď nemusí vyniknúť vo všetkých oblastiach v porovnaní s inými modelmi, jeho silné stránky v konkrétnych úlohách a nákladovej efektívnosti z neho robia cennú voľbu pre rôzne aplikácie.