Kuidas võrrelda DeepseEk-V3 jõudlust M4 MAC-is teiste AI mudelitega

Performance M4 MAC -klastris

Deepseek-V3 M4 MAC MINIS-is demonstreerib märkimisväärset tõhusust oma kogemuste segu (MOE) arhitektuuri tõttu. See arhitektuur võimaldab mudelil aktiveerida iga ülesande parameetrite alamhulga, vähendades märkimisväärselt arvutusnõudeid võrreldes tihedate mudelitega nagu LEMA 70B. Hoolimata 671 miljardi parameetrist, võib DeepSEEK-V3 kasutada ühe sümboli genereerimiseks ainult umbes 37 miljardit, mis aitab kaasa selle kiirele jõudlusele [1].

Võrdlus Lisa 70b -ga

Üllatavas pöördes edestab Deepseek-V3 671 miljardi parameetriga sama M4 MAC-i seadistusel Llama 70B. Selle põhjuseks on MOE arhitektuur, mis võimaldab DeepSEEK-V3-l genereerida žetoone kiiremini, kasutades selle parameetrite väiksemat alamhulka iga ülesande jaoks. Lalama 70b, mis on tihe mudel, kasutab kõiki oma parameetreid iga sümboolse põlvkonna jaoks, mille tulemuseks on aeglasem jõudlus, võrreldes selle konkreetse seadistuse Deepseek-V3-ga [1].

Võrdlus GPT-4O-ga

Deepseek-V3 on demonstreerinud GPT-4O konkurentsitulemusi teatud piirkondades. See on näidanud suurepärast jõudlust mõttekäikude ja matemaatiliste probleemide lahendamise ülesannete täitmisel, mis on selle kulutõhusa arengu ja operatiivse tõhususe tõttu märkimisväärne. GPT-4O on siiski kodeerimise ülesannete etalon, ehkki Deepseek-V3 pakub elujõulist alternatiivi [3].

Võrdlus Deepseek-R1-ga

Deepseek-R1 on mõeldud keerukate probleemide lahendamise ja mõttekäikude jaoks, muutes selle sobivamaks loogilise analüüsi ja struktureeritud lahenduste jaoks vajalike ülesannete jaoks. Seevastu Deepseek-V3 paistab silma oma MOE arhitektuuri tõttu reaalajas suhtlemisel, mis võimaldab kiiremat reageerimisaega. Kuigi V3 sobib ideaalselt selliste ülesannete jaoks nagu sisu loomine ja üldine küsimustele vastamine, sobib R1 paremini ülesannete jaoks, mis nõuavad sügavamat mõttekäiku ja loogilisi mahaarvamisi [2].

Operatsiooni tõhusus ja kulud

Deepseek-V3 pakub märkimisväärseid kulueeliseid, mille koolituskulud on hinnanguliselt umbes 5,5 miljonit dollarit, mis on palju madalam kui võrreldavad mudelid. Selle töötõhusus toob kaasa ka energiatarbimise ja kiirema töötlemisaja vähenemise, muutes selle ressurssipiirangutega keskkonna jaoks atraktiivseks võimaluseks [3]. Kiiruse ja latentsuse osas on DeepSEEK-V3 aga keskmisest aeglasem, madalama väljundkiiruse ja suurema latentsusajaga võrreldes mõne muu AI mudeliga [5].

Üldiselt näitab Deepseek-V3 M4 MAC-is muljetavaldavat jõudlust oma tõhusa arhitektuuri ja Apple Räni võimaluste tõttu. Ehkki see ei pruugi kõigis valdkondades võrreldes teiste mudelitega silma paista, muudavad selle tugevused konkreetsetes ülesannetes ja kulutõhususes selle erinevate rakenduste jaoks väärtuslikuks valikuks.