Làm thế nào để hiệu suất của DeepSeek-V3 trên M4 Mac so với các mẫu AI khác

Hiệu suất trên cụm M4 Mac

Deepseek-V3 trên M4 Mac Minis thể hiện hiệu quả đáng chú ý do kiến ​​trúc hỗn hợp của các chuyên gia (MOE). Kiến trúc này cho phép mô hình chỉ kích hoạt một tập hợp con của các tham số cho mỗi tác vụ, giảm đáng kể các yêu cầu tính toán so với các mô hình dày đặc như Llama 70B. Mặc dù có 671 tỷ tham số, DeepSeek-V3 có thể chỉ sử dụng khoảng 37 tỷ để tạo ra một mã thông báo duy nhất, góp phần vào hiệu suất nhanh của nó [1].

So sánh với llama 70b

Trong một bước ngoặt đáng ngạc nhiên, Deepseek-V3 với 671 tỷ tham số vượt trội so với LLAMA 70B trên cùng một thiết lập Mac M4. Điều này được quy cho kiến ​​trúc MOE, cho phép DeepSeek-V3 tạo mã thông báo nhanh hơn bằng cách sử dụng một tập hợp con nhỏ hơn của các tham số của nó cho mỗi tác vụ. Llama 70b, là một mô hình dày đặc, sử dụng tất cả các tham số của nó cho mỗi thế hệ mã thông báo, dẫn đến hiệu suất chậm hơn so với DeepSeek-V3 trong thiết lập cụ thể này [1].

So sánh với GPT-4O

Deepseek-V3 đã chứng minh kết quả cạnh tranh chống lại GPT-4O trong một số lĩnh vực nhất định. Nó đã cho thấy hiệu suất vượt trội trong các nhiệm vụ giải quyết vấn đề lý luận và toán học, điều đáng chú ý là phát triển hiệu quả và hiệu quả hoạt động hiệu quả về chi phí. Tuy nhiên, GPT-4O vẫn là một chuẩn mực cho các tác vụ mã hóa, mặc dù Deepseek-V3 cung cấp một sự thay thế khả thi [3].

So sánh với DeepSeek-R1

Deepseek-R1 được thiết kế cho các nhiệm vụ giải quyết vấn đề và lý luận phức tạp, làm cho nó phù hợp hơn cho các nhiệm vụ yêu cầu phân tích logic và các giải pháp có cấu trúc. Ngược lại, Deepseek-V3 vượt trội trong các tương tác thời gian thực do kiến ​​trúc MOE của nó, cho phép thời gian phản hồi nhanh hơn. Mặc dù V3 là lý tưởng cho các nhiệm vụ như tạo nội dung và trả lời câu hỏi chung, R1 phù hợp hơn với các nhiệm vụ đòi hỏi các suy luận lý luận sâu sắc và logic [2].

Hiệu quả và chi phí hoạt động

Deepseek-V3 cung cấp lợi thế chi phí đáng kể, với chi phí đào tạo ước tính khoảng 5,5 triệu đô la, thấp hơn nhiều so với các mô hình tương đương. Hiệu quả hoạt động của nó cũng dẫn đến giảm mức tiêu thụ năng lượng và thời gian xử lý nhanh hơn, làm cho nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các môi trường với các ràng buộc tài nguyên [3]. Tuy nhiên, về tốc độ và độ trễ, DeepSeek-V3 thường chậm hơn so với các mô hình trung bình, với tốc độ đầu ra thấp hơn và độ trễ cao hơn so với một số mô hình AI khác [5].

Nhìn chung, Deepseek-V3 trên M4 Mac thể hiện hiệu suất ấn tượng do kiến ​​trúc hiệu quả và khả năng của Apple Silicon. Mặc dù nó có thể không vượt trội trong tất cả các lĩnh vực so với các mô hình khác, nhưng điểm mạnh của nó trong các nhiệm vụ cụ thể và hiệu quả chi phí làm cho nó trở thành một lựa chọn có giá trị cho các ứng dụng khác nhau.