GROK-3 ja GROK-3 Mini arvutuslik võimsus erineb märkimisväärselt, kajastades nende erinevaid disaini eesmärke ja rakendusi.
** GROK-3 on konstrueeritud massilise arvutusliku infrastruktuuriga, kasutades suurt Nvidia H100 GPU klastrit, mis on väidetavalt umbes 200 000 GPU-d, mis pakub sellele olulist töötlemisjõudu kümme korda rohkem kui tema eelkäija GROK-2 [1] [4]. See ulatuslik arvutusvõimsus võimaldab GROK-3-l käsitseda keerulisi ülesandeid nagu mitmeastmeline probleemide lahendamine, sügavad mõttekäigud ja edasijõudnute kodeerimisprobleemid suure täpsusega ja detailidega [1] [4]. Mudel toetab edasijõudnute režiime nagu "Mõtle" ja "Big Brain", mis eraldab põhjaliku analüüsi jaoks täiendavaid arvutusressursse, muutes selle ideaalseks professionaalseteks rakendusteks nagu teaduslikud uuringud ja konkurentsivõimeline kodeerimine [1] [2].
Seevastu Grok-3 Mini on loodud tõhusamaks ja kulutõhusamaks. See saavutab selle, vähendades närvivõrgu arhitektuuri keerukust ja optimeerides oma järelduste torustikke kiirema töötlemisaja jaoks [1] [2]. Ehkki see säilitab GROK-3 põhiline põhjendusvõimalused, kasutab GROK-3 Mini vähem GPU-sid ja on optimeeritud pigem kiiruse kui analüüsi sügavuse tagamiseks [1] [5]. See muudab selle sobivaks reaalajas rakenduste jaoks, kus kiired reageeringud on üliolulised, näiteks klienditoe vestlusbotid ja mobiilirakendused [2] [5].
Üldiselt on GROK-3 kohandatud sügavat analüüsi ja täpsust vajavate ülesannete jaoks, samas kui GROK-3 Mini tähtsustab kiirust ja tõhusust, muutes selle paremini sobivaks rakendusteks, kus latentsus on kriitiline tegur [1] [2].
Tsitaadid:
]
]
]
]
[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