Sức mạnh tính toán của GROK-3 và GROK-3 mini khác nhau đáng kể, phản ánh các mục tiêu và ứng dụng thiết kế riêng biệt của họ.
** GROK-3 được thiết kế với cơ sở hạ tầng tính toán lớn, sử dụng một cụm lớn GPU NVIDIA H100, theo báo cáo khoảng 200.000 GPU, cung cấp cho nó sức mạnh xử lý đáng kể gấp mười lần so với người tiền nhiệm, Grok-2 [1] [4]. Khả năng tính toán rộng rãi này cho phép GROK-3 xử lý các nhiệm vụ phức tạp như giải quyết vấn đề nhiều bước, lý luận sâu sắc và các thách thức mã hóa nâng cao với độ chính xác cao và chi tiết [1] [4]. Mô hình hỗ trợ các chế độ nâng cao như "Think" và "Big Brain", phân bổ các tài nguyên tính toán bổ sung để phân tích chuyên sâu, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng chuyên nghiệp như nghiên cứu khoa học và mã hóa cạnh tranh [1] [2].
Ngược lại, Grok-3 mini được thiết kế để hiệu quả hơn và hiệu quả hơn về chi phí. Nó đạt được điều này bằng cách giảm độ phức tạp của kiến trúc mạng thần kinh của nó và tối ưu hóa các đường ống suy luận của nó cho thời gian xử lý nhanh hơn [1] [2]. Mặc dù nó vẫn giữ được khả năng lý luận cốt lõi của GROK-3, Grok-3 Mini sử dụng ít GPU hơn và được tối ưu hóa cho tốc độ thay vì độ sâu phân tích [1] [5]. Điều này làm cho nó phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực trong đó các phản hồi nhanh chóng rất quan trọng, chẳng hạn như chatbot hỗ trợ khách hàng và ứng dụng di động [2] [5].
Nhìn chung, GROK-3 được điều chỉnh cho các nhiệm vụ đòi hỏi phân tích và độ chính xác sâu, trong khi GroK-3 mini ưu tiên tốc độ và hiệu quả, giúp nó phù hợp hơn với các ứng dụng trong đó độ trễ là yếu tố quan trọng [1] [2].
Trích dẫn:
[1] https://top gần.com
[2] https://www.ultralytics.com/blog/exploring-the-latest-features-of-grok-3-xais-chatbot
.
[4] https://daily.dev/blog/grok-3-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-by-xai
[5] https://artificialanalysis.ai/models/grok-3-mini
.
[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