Deepseek-V3 โดยเฉพาะรุ่นพารามิเตอร์ 671 พันล้านตัวได้แสดงประสิทธิภาพที่น่าประทับใจเมื่อทำงานบนคลัสเตอร์ของ M4 Mac Minis การตั้งค่านี้ใช้ประโยชน์จากความสามารถของ Apple Silicon เพื่อให้ได้การอนุมานอย่างรวดเร็วทำให้เป็นความสำเร็จที่โดดเด่นในด้านของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMS) นี่คือวิธีที่ประสิทธิภาพเปรียบเทียบกับรุ่น AI อื่น ๆ :
ประสิทธิภาพบนคลัสเตอร์ M4 MAC
Deepseek-V3 บน M4 Mac Minis แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่น่าทึ่งเนื่องจากสถาปัตยกรรมผสม (MOE) สถาปัตยกรรมนี้อนุญาตให้โมเดลเปิดใช้งานเฉพาะชุดย่อยของพารามิเตอร์สำหรับแต่ละงานซึ่งลดความต้องการด้านการคำนวณอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับแบบจำลองที่หนาแน่นเช่น LLAMA 70B แม้จะมีพารามิเตอร์ 671 พันล้านพารามิเตอร์ Deepseek-V3 อาจใช้เพียงประมาณ 37 พันล้านสำหรับการสร้างโทเค็นเดียวซึ่งก่อให้เกิดประสิทธิภาพที่รวดเร็ว [1]
เปรียบเทียบกับ Llama 70b
ในทางกลับกันที่น่าประหลาดใจ Deepseek-V3 ที่มีพารามิเตอร์ 671 พันล้านพารามิเตอร์มีประสิทธิภาพสูงกว่า Llama 70b ในการตั้งค่า M4 Mac เดียวกัน นี่เป็นผลมาจากสถาปัตยกรรม MOE ซึ่งช่วยให้ DeepSeek-V3 สามารถสร้างโทเค็นได้เร็วขึ้นโดยใช้ชุดย่อยขนาดเล็กของพารามิเตอร์สำหรับแต่ละงาน Llama 70b เป็นแบบจำลองที่หนาแน่นใช้พารามิเตอร์ทั้งหมดสำหรับทุกรุ่นโทเค็นทำให้ประสิทธิภาพช้าลงเมื่อเทียบกับ Deepseek-V3 ในการตั้งค่าเฉพาะนี้ [1]
เปรียบเทียบกับ GPT-4O
Deepseek-V3 ได้แสดงให้เห็นถึงผลการแข่งขันกับ GPT-4O ในบางพื้นที่ มันแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในการใช้เหตุผลและงานการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ซึ่งเป็นที่น่าสังเกตเนื่องจากการพัฒนาที่ประหยัดต้นทุนและประสิทธิภาพการดำเนินงาน อย่างไรก็ตาม GPT-4O ยังคงเป็นเกณฑ์มาตรฐานสำหรับการเข้ารหัสงานแม้ว่า Deepseek-V3 จะเป็นทางเลือกที่ทำงานได้ [3]
เปรียบเทียบกับ Deepseek-R1
Deepseek-R1 ได้รับการออกแบบมาสำหรับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและการใช้เหตุผลทำให้เหมาะสำหรับงานที่ต้องใช้การวิเคราะห์เชิงตรรกะและการแก้ปัญหาที่มีโครงสร้าง ในทางตรงกันข้าม Deepseek-V3 เก่งในการโต้ตอบแบบเรียลไทม์เนื่องจากสถาปัตยกรรม MOE ซึ่งช่วยให้เวลาตอบสนองเร็วขึ้น ในขณะที่ V3 เหมาะสำหรับงานเช่นการสร้างเนื้อหาและการตอบคำถามทั่วไป R1 เหมาะสำหรับงานที่ต้องใช้เหตุผลที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นและการหักเงินเชิงตรรกะ [2]
ประสิทธิภาพและค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน
Deepseek-V3 เสนอข้อได้เปรียบด้านต้นทุนที่สำคัญโดยมีค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมประมาณ 5.5 ล้านดอลลาร์ซึ่งต่ำกว่ารุ่นที่เทียบเคียงได้มาก ประสิทธิภาพการดำเนินงานของมันยังนำไปสู่การลดการใช้พลังงานและเวลาในการประมวลผลที่เร็วขึ้นทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับสภาพแวดล้อมที่มีข้อ จำกัด ด้านทรัพยากร [3] อย่างไรก็ตามในแง่ของความเร็วและเวลาแฝง Deepseek-V3 นั้นช้ากว่ารุ่นเฉลี่ยโดยมีความเร็วในการส่งออกที่ต่ำกว่าและเวลาแฝงที่สูงขึ้นเมื่อเทียบกับรุ่น AI อื่น ๆ [5]
โดยรวมแล้ว Deepseek-V3 บน M4 MAC แสดงประสิทธิภาพที่น่าประทับใจเนื่องจากสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพและความสามารถของ Apple Silicon แม้ว่ามันอาจจะไม่เก่งในทุกพื้นที่เมื่อเทียบกับรุ่นอื่น ๆ ความแข็งแกร่งในงานที่เฉพาะเจาะจงและความคุ้มค่าทำให้เป็นตัวเลือกที่มีค่าสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย
การอ้างอิง:[1] https://digialps.com/deepseek-v3-on-m4-mac-blazing-fast-inference-on-apple-silicon/
[2] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[3] https://618media.com/en/blog/comparing-deepseek-v3-with-other-ai-models-a-review/
[4] https://forum.devtalk.com/t/deepseek-671b-running-on-a-cluster-of-8-mac-mini-pros-with-64gb-ram-each/185709
[5] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v3
[6] https://thezvi.substack.com/p/deekseek-v3-the-six-million-dollar
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hne97k/running_deepseekv3_on_m4_mac_mini_ai_cluster_671b/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/