2024-01-15
Sehen Sie die vollständige Analyse:
Einführung und Merkmale
- Version: DeepSeek V3
- Leistung: 3-mal schneller als V2
- APA-Kompatibilität: Vollständig
- Open-Source-Modell: Gleichwertig mit Claude 3.5 Sonnet, übertrifft Claude 30 Sonnet
- Modellgröße: 67,1 Milliarden Mixture of Experts Modell, 37 Milliarden aktive Parameter
- Trainingsdaten: 14 Billionen hochwertige Token
- Kosteneffizienz: Eine der niedrigsten Kosten, besonders vor dem 8. Februar
Leistungsvergleich
- Mathematik-Benchmark: DeepSeek erreicht 90, übertrifft GPT-40s 74,6
- Sprachverständnis: DeepSeek überzeugt in mehreren Benchmark-Tests
Architektur und Technologie
- Basisarchitektur: Transformer-Blöcke, Mixture of Experts (MoE)
- Aufmerksamkeitsmechanismus: Multi-Head-Latent-Attention, unterstützt 128.000 Token
- Speicherfähigkeit: Kann jedes Bit Information in langen Sequenzen speichern
Programmiertests
- Python-Tests: Anspruchsvolle Probleme einschließlich Einheitsmatrixgenerierung, KGV, Faray-Sequenz und EKG-Sequenz
- JavaScript-Tests: Fortgeschrittene Herausforderungen wie das Josephus-Problem
- Ergebnisse: DeepSeek zeigt hervorragende Leistungen in Expertentests, löst Fehler und besteht die meisten Herausforderungen
Logik- und Argumentationstests
- Logische Probleme: Wie das Zählen der Anzahl von "O" in "strawberry"
- Argumentationsfähigkeit: Löst erfolgreich eine Reihe logischer Probleme
Tests für autonomes Verhalten
- Agentenverhalten: Getestet mit dem Praise AI-Paket
- Aufgabenbeispiel: Erstellung eines Filmskripts über eine verlorene Katze
- Ergebnisse: Agenten arbeiten kollaborativ, nutzen Suchwerkzeuge und schließen Aufgaben ab
Irreführungstests
- Szenarientest: Runway-Trolley-Problem
- Ergebnisse: DeepSeek zeigt Einschränkungen bei der Behandlung moralischer Urteile
Zusammenfassung
- DeepSeek V3 ist gleichwertig mit Claude 3.5 Sonnet, übertrifft es in bestimmten Benchmarks
- Open Source, kosteneffizient und überzeugt in Expertenprogrammierung und logischen Argumentationstests
- Gute autonome Verhaltensfähigkeiten, aber Herausforderungen bei Irreführungstests
Handlungsaufforderung
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- Weitere Videos ansehen: Über die Veröffentlichung von OpenAIs Reason L-Modell