Deepseek-V3, özellikle 671 milyar parametre modeli, bir M4 Mac minis kümesinde çalışırken etkileyici bir performans gösterdi. Bu kurulum, Apple Silikon'un hızlı çıkarım elde etme yeteneklerinden yararlanır ve bu da onu büyük dil modelleri (LLMS) alanında dikkate değer bir başarı haline getirir. Performansının diğer AI modelleriyle nasıl karşılaştırıldığı aşağıda açıklanmıştır:
M4 Mac kümesinde performans
M4 Mac Minis'teki Deepseek-V3, ekspertler (MOE) mimarisi karışımı nedeniyle dikkate değer bir verimlilik gösterir. Bu mimari, modelin her görev için parametrelerinin yalnızca bir alt kümesini etkinleştirmesine izin verir ve Lama 70B gibi yoğun modellere kıyasla hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltır. 671 milyar parametreye sahip olmasına rağmen, Deepseek-V3, hızlı performansına katkıda bulunan tek bir jeton oluşturmak için sadece yaklaşık 37 milyar kullanabilir [1].
Lama 70b ile karşılaştırma
Şaşırtıcı bir dönüşte, 671 milyar parametreli Deepseek-V3, aynı M4 MAC kurulumunda Lama 70b'den daha iyi performans gösteriyor. Bu, Deepseek-V3'ün her görev için parametrelerinin daha küçük bir alt kümesini kullanarak jetonlar üretmesini sağlayan MOE mimarisine atfedilir. Yoğun bir model olan Llama 70B, tüm parametrelerini her jeton üretimi için kullanır, bu da bu spesifik kurulumda Deepseek-V3'e kıyasla daha yavaş performansa neden olur [1].
GPT-4O ile karşılaştırma
Deepseek-V3, belirli alanlarda GPT-4O'ya karşı rekabetçi sonuçlar göstermiştir. Maliyet-etkin gelişimi ve operasyonel verimliliği göz önüne alındığında dikkate değer olan akıl yürütme ve matematiksel problem çözme görevlerinde üstün performans göstermiştir. Bununla birlikte, GPT-4O kodlama görevleri için bir ölçüt olmaya devam etmektedir, ancak Deepseek-V3 uygun bir alternatif sağlar [3].
Deepseek-R1 ile karşılaştırma
Deepseek-R1, karmaşık problem çözme ve akıl yürütme görevleri için tasarlanmıştır, bu da mantıksal analiz ve yapılandırılmış çözümler gerektiren görevler için daha uygun hale getirir. Buna karşılık, Deepseek-V3, daha hızlı yanıt sürelerine izin veren MOE mimarisi nedeniyle gerçek zamanlı etkileşimlerde mükemmeldir. V3, içerik oluşturma ve genel soru cevaplama gibi görevler için ideal olsa da, R1 daha derin akıl yürütme ve mantıksal kesintiler gerektiren görevler için daha uygundur [2].
operasyonel verimlilik ve maliyet
Deepseek-V3, eğitim maliyeti yaklaşık 5,5 milyon dolar olarak tahmin edilmekle, karşılaştırılabilir modellerden çok daha düşük olan önemli maliyet avantajları sunmaktadır. Operasyonel verimliliği aynı zamanda enerji tüketiminin azalmasına ve daha hızlı işlem sürelerine yol açar, bu da onu kaynak kısıtlamalarına sahip ortamlar için cazip bir seçenek haline getirir [3]. Bununla birlikte, hız ve gecikme açısından, Deepseek-V3 genellikle ortalama modellerden daha yavaştır, diğer bazı AI modellerine kıyasla daha düşük çıkış hızı ve daha yüksek gecikme ile [5].
Genel olarak, M4 Mac'teki Deepseek-V3, verimli mimarisi ve Apple Silikon'un yetenekleri nedeniyle etkileyici performans sergiliyor. Diğer modellere kıyasla tüm alanlarda mükemmel olmasa da, belirli görevlerdeki güçlü yönleri ve maliyet etkinliği onu çeşitli uygulamalar için değerli bir seçim haline getirir.
Alıntılar:[1] https://digialps.com/deepseek-v3-on-m4-mac-blazing-fast-simerence--ple-silicon/
[2] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[3] https://618media.com/en/blog/comparing-deepseek-v3-with-other-a-models-a-review/
[4] https://forum.devtalk.com/t/deepseek-671b-sunning-on-a--cluster-of-8-mini--pros-with-with-with-with/185709
[5] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v3
[6] https://thezvi.substack.com/p/deekseek-v3-the-six-siclion-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/
