GROK-3: n ja GROK-3 MINI: n laskennallinen voima eroaa merkittävästi, heijastaen niiden erillisiä suunnittelutavoitteita ja sovelluksia.
** GROK-3 on suunniteltu massiivisella laskennallisella infrastruktuurilla, jossa käytetään suurta NVIDIA H100 GPU: n klusteria, jonka on ilmoitettu olevan noin 200 000 GPU: ta, joka tarjoaa sille huomattavan prosessointivoiman kymmenen kertaa enemmän kuin edeltäjänsä, GROK-2 [1] [4]. Tämä laaja laskennallinen kapasiteetti antaa GROK-3: lle käsitellä monimutkaisia tehtäviä, kuten monivaiheinen ongelmanratkaisu, syvä päättely ja edistyneiden koodaushaasteet, joilla on korkea tarkkuus ja yksityiskohta [1] [4]. Malli tukee edistyneitä tiloja, kuten "Think" ja "Big Brain", jotka jakavat lisää laskennallisia resursseja perusteelliseen analyysiin, mikä tekee siitä ihanteellisen ammatillisiin sovelluksiin, kuten tieteelliseen tutkimukseen ja kilpailukykyiseen koodaukseen [1] [2].
Sitä vastoin Grok-3-mini on suunniteltu tehokkaammaksi ja kustannustehokkaammaksi. Se saavuttaa tämän vähentämällä hermostoverkkoarkkitehtuurinsa monimutkaisuutta ja optimoimalla sen päätelmäputket nopeammin käsittelyaikoja varten [1] [2]. Grok-3-mini käyttää GROK-3: n keskeisiä päättelyominaisuuksia, se käyttää vähemmän GPU: ta ja se on optimoitu nopeuden sijaan analyysin syvyyteen [1] [5]. Tämä tekee siitä sopivan reaaliaikaisiin sovelluksiin, joissa nopeat vastaukset ovat tärkeitä, kuten asiakastuki chatbotit ja mobiilisovellukset [2] [5].
Kaiken kaikkiaan GROK-3 on räätälöity syvän analyysin ja tarkkuuden vaativille tehtäville, kun taas GROK-3-mini priorisoi nopeuden ja tehokkuuden, mikä sopii paremmin sovelluksiin, joissa latenssi on kriittinen tekijä [1] [2].
Viittaukset:
.
.
.
.
[5] https://artificialanalysis.ai/models/grok-3-mini
[6] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1iuyyyy1/comparing_grok3_to_o3minihigh_for_machine/
[7] https://www.helicone.ai/blog/grok-3-benchmark-comparison
[8] https://llm-stats.com/models/grok-3-mini
[9] https://x.ai/news/grok-3