Hogyan hasonlítja össze a DeepSeek-V3 teljesítményét az M4 Mac-en más AI modellekkel

Teljesítmény az M4 Mac klaszteren

Az M4 MAC Minis mélyszeek-V3 figyelemre méltó hatékonyságát mutatja a szakemberek keveréke (MOE) architektúrája miatt. Ez az architektúra lehetővé teszi a modell számára, hogy az egyes feladatok paramétereinek csak egy részhalmazát aktiválja, jelentősen csökkentve a számítási követelményeket, összehasonlítva a sűrű modellekkel, mint például a Láma 70b. Annak ellenére, hogy 671 milliárd paraméterrel rendelkezik, a DeepSeek-V3 csak körülbelül 37 milliárdot használhat egyetlen token előállításához, ami hozzájárul a gyors teljesítményéhez [1].

Összehasonlítás a láma 70b -vel

Meglepő fordulatban a mélyszám-V3 671 milliárd paraméterrel felülmúlja a Llama 70b-t ugyanazon az M4 Mac beállításon. Ezt a MOE architektúrának tulajdonítják, amely lehetővé teszi a DeepSeek-V3 számára, hogy gyorsabban generáljon tokeneket azáltal, hogy az egyes feladatok paramétereinek kisebb részhalmazát felhasználja. A Llama 70b, sűrű modell, minden paraméterét minden token generációhoz használja, ami lassabb teljesítményt eredményez a DeepSeek-V3-hoz képest ebben a specifikus beállításban [1].

Összehasonlítás a GPT-4O-val

A DeepSeek-V3 bizonyos területeken versenyképes eredményeket mutatott a GPT-4O ellen. Kiváló teljesítményt mutattak az érvelés és a matematikai problémamegoldó feladatokban, ami figyelemre méltó költséghatékony fejlõdési és működési hatékonyságát tekintve. A GPT-4O azonban továbbra is referenciaérték a kódolási feladatokhoz, bár a DeepSeek-V3 életképes alternatívát kínál [3].

Összehasonlítás a DeepSeek-R1-rel

A DeepSeek-R1-et összetett problémamegoldó és érvelési feladatokhoz tervezték, így ez megfelelőbbé teszi a logikai elemzést és a strukturált megoldásokat igénylő feladatokhoz. Ezzel szemben a DeepSeek-V3 valós idejű interakciókban kiemelkedik a MOE architektúrája miatt, amely lehetővé teszi a gyorsabb válaszidőket. Noha a V3 ideális olyan feladatokhoz, mint a tartalom létrehozása és az általános kérdések megválaszolása, az R1 jobban megfelel azoknak a feladatoknak, amelyek mélyebb érvelést és logikai levonásokat igényelnek [2].

Működési hatékonyság és költség

A DeepSeek-V3 jelentős költségelőnyöket kínál, a képzési költségek becslése szerint körülbelül 5,5 millió dollár, jóval alacsonyabb, mint az összehasonlítható modellek. Működési hatékonysága csökkenti az energiafogyasztást és a gyorsabb feldolgozási időt is, így vonzó lehetőséget kínál az erőforrás -korlátozásokkal rendelkező környezetek számára [3]. A sebesség és a késleltetés szempontjából azonban a DeepSeek-V3 általában lassabb, mint az átlagos modellek, alacsonyabb kimeneti sebességgel és nagyobb késéssel, mint más AI modellek [5].

Összességében az M4 Mac-en a DeepSeek-V3 hatékony építészete és az Apple Silicon képességei miatt lenyűgöző teljesítményt mutat. Noha nem lehet kiemelkedni minden területen, összehasonlítva más modellekkel, az egyes feladatok és a költséghatékonyság erősségei értékes választássá teszik a különféle alkalmazások számára.