2025/01/10
Deepseek V3 Exploration: Das Open-Source-KI-Modell, das Claude übertrifft
@Eine detaillierte Analyse der Leistung, Architektur und technischen Merkmale von Deepseek V3, die zeigt, wie es Claude in mehreren Benchmarks übertrifft
Deepseek V3 Exploration: Das Open-Source-KI-Modell, das Claude übertrifft
2024-01-15
Sehen Sie sich die vollständige Analyse an: Deepseek V3: Top Performing Open Source AI Model BEATS Claude!
Einführung & Merkmale
- Version: Deepseek V3
- Leistung: 3x schneller als V2
- APA-Kompatibilität: Vollständig
- Open-Source-Modell: Auf Augenhöhe mit Claude 3.5 Sonnet, übertrifft Claude 30 Sonnet
- Modellgröße: 67.1B Mixture of Experts Modell, 37B aktive Parameter
- Trainingsdaten: 14 Billionen hochwertige Tokens
- Kosteneffizienz: Einer der niedrigsten Kosten, besonders vor dem 8. Februar
Leistungsvergleich
- Mathematik-Benchmark: DeepSeek erzielt 90 Punkte und übertrifft damit GPT-40 mit 74.6
- Sprachverständnis: DeepSeek glänzt in mehreren Benchmark-Tests
Architektur & Technologie
- Basisarchitektur: Transformer-Blöcke, Mixture of Experts (MoE)
- Aufmerksamkeitsmechanismus: Multi-Head Latent Attention, unterstützt 128.000 Tokens
- Erinnerungsvermögen: Kann jedes Bit an Information in langen Sequenzen behalten
Programmiertests
- Python-Tests: Anspruchsvolle Probleme einschließlich Einheitsmatrix-Generierung, LCM, Faray-Sequenz und EKG-Sequenz
- JavaScript-Tests: Fortgeschrittene Herausforderungen wie das Josephus-Problem
- Ergebnisse: DeepSeek schneidet in Experten-Level-Tests hervorragend ab, behebt Fehler und besteht die meisten Herausforderungen
Logik- & Denktests
- Logikprobleme: Wie das Zählen der Anzahl von "O"s in "strawberry"
- Schlussfolgerungsfähigkeit: Löst erfolgreich eine Reihe logischer Probleme
Autonome Verhaltenstests
- Agentenverhalten: Getestet mit dem Praise AI-Paket
- Aufgabenbeispiel: Erstellen eines Filmscripts über eine verlorene Katze
- Ergebnisse: Agenten arbeiten kollaborativ, nutzen Suchtools und erledigen Aufgaben
Irreführungstests
- Szenariotest: Runway-Trolley-Problem
- Ergebnisse: DeepSeek zeigt Grenzen bei der Handhabung moralischer Urteile
Zusammenfassung
- Deepseek V3 erreicht das Niveau von Claude 3.5 Sonnet und übertrifft es in bestimmten Benchmarks
- Open Source, kosteneffizient und exzellent in Experten-Level-Programmier- und Logiktests
- Gute Fähigkeiten im autonomen Verhalten, steht aber bei Irreführungstests vor Herausforderungen
Handlungsaufforderung
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