Як продуктивність DeepSeek-V3 на M4 Mac порівнюється з іншими моделями AI

Продуктивність на кластері M4 Mac

DeepSeek-V3 на M4 MAC Minis демонструє неабияку ефективність завдяки архітектурі суміші-експертів (МО). Ця архітектура дозволяє моделі активувати лише підмножину своїх параметрів для кожного завдання, значно зменшуючи обчислювальні вимоги порівняно з щільними моделями, такими як LLAMA 70B. Незважаючи на те, що має 671 мільярд параметрів, DeepSeek-V3 може використовувати лише близько 37 мільярдів для генерування одного маркера, що сприяє його швидкій продуктивності [1].

Порівняння з Llama 70b

У дивовижному повороті, DeepSeek-V3 з 671 мільярди параметрів перевершує Llama 70b на тому ж налаштуванні M4 Mac. Це пояснюється архітектурою МО, що дозволяє DeepSeek-V3 швидше генерувати жетони, використовуючи менший підмножина своїх параметрів для кожного завдання. Llama 70b, будучи щільною моделлю, використовує всі свої параметри для кожного генерації токенів, що призводить до повільної продуктивності порівняно з DeepSeek-V3 у цій конкретній установці [1].

Порівняння з GPT-4O

DeepSeek-V3 продемонстрував конкурентні результати проти GPT-4O в певних областях. Він показав чудову продуктивність у міркуваннях та математичних завданнях вирішення проблем, що помітно, враховуючи його економічно вигідний розвиток та ефективність роботи. Однак GPT-4O залишається орієнтиром для кодування завдань, хоча DeepSeek-V3 надає життєздатну альтернативу [3].

Порівняння з DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 призначений для складних завдань щодо вирішення проблем та міркувань, що робить його більш придатним для завдань, що потребують логічного аналізу та структурованих рішень. На відміну від цього, DeepSeek-V3 перевершує взаємодії в режимі реального часу завдяки своїй архітектурі МО, що дозволяє швидше відповідати. Незважаючи на те, що V3 ідеально підходить для таких завдань, як створення контенту та загальна відповідь на запитання, R1 краще підходить для завдань, які потребують більш глибоких міркувань та логічних відрахувань [2].

Оперативна ефективність та вартість

DeepSeek-V3 пропонує значні переваги витрат, при цьому вартість навчання оцінюється приблизно в 5,5 мільйонів доларів, що значно нижчі, ніж порівнянні моделі. Його експлуатаційна ефективність також призводить до скорочення споживання енергії та більш швидкого часу обробки, що робить його привабливим варіантом для середовища з обмеженнями ресурсів [3]. Однак, з точки зору швидкості та затримки, DeepSeek-V3, як правило, повільніше, ніж середні моделі, з меншою швидкістю виходу та більшою затримкою порівняно з деякими іншими моделями AI [5].

Загалом, DeepSeek-V3 на M4 MAC демонструє вражаючу продуктивність завдяки ефективній архітектурі та можливостям Apple Silicon. Хоча він може не досягти успіху у всіх областях порівняно з іншими моделями, його сильні сторони в конкретних завданнях та економічній ефективності роблять його цінним вибором для різних застосувань.