Kako se uspešnost Deepseek-V3 na M4 Mac primerja z drugimi modeli AI

Performance na M4 Mac Cluster

Deepseek-V3 na M4 MAC Minis kaže izjemno učinkovitost zaradi svoje arhitekture mešanice eksperit (MOE). Ta arhitektura omogoča, da model aktivira le podskupino svojih parametrov za vsako nalogo, kar znatno zmanjša računske zahteve v primerjavi z gostimi modeli, kot je LLAMA 70B. Kljub 671 milijardam parametrov lahko Deepseek-V3 porabi le približno 37 milijard za ustvarjanje enega samega žetona, kar prispeva k njegovi hitri zmogljivosti [1].

Primerjava z llama 70b

V presenetljivem preobratu Deepseek-V3 s 671 milijardami parametrov presega LLAMA 70B na isti nastavitvi M4 Mac. To je pripisano arhitekturi MO, ki Deepseek-V3 omogoča hitrejše ustvarjanje žetonov z uporabo manjše podskupine svojih parametrov za vsako nalogo. LLAMA 70B, ki je gost model, uporablja vse svoje parametre za vsako ustvarjanje žetona, kar ima za posledico počasnejše delovanje v primerjavi z Deepseek-V3 v tej specifični nastavitvi [1].

Primerjava z GPT-4O

Deepseek-V3 je na nekaterih območjih pokazal konkurenčne rezultate proti GPT-4O. Pokazala je vrhunsko uspešnost pri sklepanju in matematičnih nalogah za reševanje problemov, kar je opazno glede na stroškovno učinkovit razvoj in operativno učinkovitost. Vendar GPT-4O ostaja merilo za kodiranje nalog, čeprav Deepseek-V3 zagotavlja izvedljivo alternativo [3].

Primerjava z Deepseek-R1

Deepseek-R1 je zasnovan za zapletene naloge reševanja problemov in sklepanja, zaradi česar je bolj primeren za naloge, ki zahtevajo logično analizo in strukturirane rešitve. V nasprotju s tem se Deepseek-V3 odlikuje v interakcijah v realnem času zaradi svoje arhitekture MO, ki omogoča hitrejše odzivne čase. Medtem ko je V3 idealen za naloge, kot sta ustvarjanje vsebine in splošna vprašanja, je R1 bolj primeren za naloge, ki zahtevajo globlje sklepanje in logične odbitke [2].

Operativna učinkovitost in stroški

Deepseek-V3 ponuja velike stroške prednosti, saj so stroški usposabljanja ocenili na približno 5,5 milijona dolarjev, kar je precej nižje od primerljivih modelov. Njegova operativna učinkovitost vodi tudi do zmanjšane porabe energije in hitrejšega časa obdelave, zaradi česar je privlačna možnost za okolja z omejitvami virov [3]. Vendar je glede na hitrost in zamude Deepseek-V3 na splošno počasnejši od povprečnih modelov, z nižjo hitrostjo izhodne in večje zamude v primerjavi z nekaterimi drugimi modeli AI [5].

Na splošno Deepseek-V3 na M4 Mac predstavlja impresivne zmogljivosti zaradi učinkovite arhitekture in zmogljivosti Apple Silicona. Čeprav se na vseh področjih morda ne bo odlično odrezal v primerjavi z drugimi modeli, njegove prednosti pri določenih nalogah in stroškovne učinkovitosti omogočajo dragoceno izbiro za različne aplikacije.