DeepSeek v3 granskning: Prestanda i riktmärken och utvärderingar

Tekniken för artificiell intelligens utvecklas varje dag och nya aktörer ansluter sig. En av de senaste aktörerna på marknaden för stora språkmodeller är DeepSeek v3-modellen. DeepSeek v3-modellen är en LLM som kan konkurrera med populära modeller som GPT-4o och Claude 3.5 Sonnet och erbjuder lägre priser än dem. Om du använder stora språkmodeller i ditt företag eller i ditt dagliga liv och letar efter ett billigt alternativ, är DeepSeek v3 en LLM som du bör sätta på din radar.

I den här artikeln kommer vi att undersöka DeepSeek v3-modellen och utforska dess funktioner.

Är du redo? Låt oss dyka in!

TL; DR

• DeepSeek v3-modellen är en kinesisk LLM-modell med öppen källkod som släpptes den 26 december 2024.
• Du kan få tillgång till DeepSeek v3-modellen från dess officiella webbplats eller Huggingface.
• DeepSeek v3-modellen har lägre serviceavgifter jämfört med sina motsvarigheter GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet och Llama-3-modellerna.
• DeepSeek v3-modellen genererar korrekta och högkvalitativa resultat med hjälp av teknikerna DeepSeekMoE, Multi-Head Latent Attention (MLA) och Multi-Token Prediction (MTP).
• DeepSeek v3-modellen erbjuder hög prestanda inom naturligt språk, kodning, resonemang och matematikuppgifter till låga priser.
• Om du letar efter ett sätt att automatisera ditt komplexa arbetsflöde med hjälp av olika avancerade LLM, inklusive DeepSeek v3, är TextCortex utformad för dig.

DeepSeek v3 recension

DeepSeek v3 är en öppen källkodsmodell som släpptes den 26 december 2024. Den tillhandahåller 671 miljarder parametrar och aktiverar 37 miljarder parametrar för varje token. DeepSeek v3-modellen använder Mixture-of-Experts (MoE)-modellen för sina parametrar. Detta omfattande parameterantal gör det möjligt att förstå och generera mer nyanserade och komplexa in- och utgångar. DeepSeek v3-modellen ger också användarna ett 128K token-kontextfönster.

Hur får jag tillgång till DeepSeek v3?

DeepSeek v3-modellen är tillgänglig som öppen källkod via HuggingFace. Du kan installera DeepSeek v3-modellen via HuggingFace och använda den för ditt personliga bruk. Men om du ska använda DeepSeek v3-modellen för kommersiellt bruk rekommenderar vi att du granskar dess policy. Medan DeepSeek v3-modellen tillåter sina användare att använda sina inmatningar för servicerelaterade uppgifter, begränsar den de utmatningar som produceras av användarna för att användas för kommersiella ändamål.

Om du bara vill chatta med DeepSeek v3-modellen kan du komma åt den via DeepSeeks officiella webbplats. När du väl har öppnat webbplatsen kan du välja att chatta med DeepSeek via webbläsaren eller installera dess applikation.

DeepSeek v3 Prissättning

Om du bara vill chatta med DeepSeek v3-modellen har du begränsade chatt-tokens som gratisanvändare. Om du vill använda DeepSeek v3-modellen som API måste du betala 0,07 USD för varje miljon tokens som input cache hit, 0,27 USD för varje miljon tokens som input cache miss och 1,10 USD för varje miljon tokens som output. DeepSeek v3-modellen erbjuder dock 50% rabatt på prissättning av input-token och 0,82 $ rabatt på prissättning av output-token fram till 8 februari 2025.

Centrala funktioner i DeepSeek v3

DeepSeek v3 är en LLM utvecklad av kinesiska entreprenörer som erbjuder prestanda som konkurrerar med populära LLM:er som GPT-4o. DeepSeek v3 erbjuder lägre prissättning än populära LLM, vilket ger användarna ett billigt alternativ. Om du undrar över kärnfunktionerna i DeepSeek v3 har vi täckt dig!

DeepSeek v3 Arkitektur

DeepSeek v3-modellen använder MLA-teknik (Multi-Head Latent Attention), DeepSeekMoE och MTP-teknik (Multi-Token Prediction) för att generera utdata och förstå indata. MLA-tekniken (Multi-Head Latent Attention) är en arkitektur som används för att upprätthålla hög kvalitet och samtidigt minska minnesoverhead. DeepSeekMoE-tekniken eliminerar behovet av extra förlust genom att använda dynamisk biasjustering. MTP-tekniken (Multi-Token Prediction) gör det möjligt för modellen att förutsäga flera tokens samtidigt och ge snabbare resultat i komplexa uppgifter.

DeepSeek v3 Prestanda för naturligt språk

När det gäller DeepSeek v3:s prestanda på naturligt språk är den konkurrenskraftig med de populära AI-modellerna GPT-4o och Claude 3.5 Sonnet-modellen. Enligt introduktionsdokumentet för DeepSeek v3 överträffar DeepSeek v3-modellen GPT-40 och Claude 3.5 Sonnet-modellerna i MMLU-riktmärket, medan den ligger något efter Llama 3. När det gäller LLMU-Pro-riktmärket överträffar DeepSeek v3-modellen Llama 3 och GPT-4o-modellerna, medan den ligger något efter Claude 3.5 Sonnet-modellen. DeepSeek v3-modellen överträffar också GPT-4o- och Llama 3-modellerna i GPQA-Diamond-riktmärket, medan den endast får lägre poäng än Claude 3.5 Sonnet-modellen.

DeepSeek v3 Resonemang och matematik

DeepSeek v3 är en stor språkmodell som erbjuder avancerade resonemangs-, matematik- och kodningsfärdigheter tack vare Multi-Token Prediction och Mixture of Experts (MoE)-teknik. DeepSeek v3 överträffade de populära LLM:erna GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet och Llama-3 med en poäng på 82,6 i HumanEval-riktmärket, som används för att mäta kodningsprestanda hos stora språkmodeller. DeepSeek v3 lyckades också få högre poäng än sina konkurrenter i LiveCodeBench och Codeforces benchmarks.

TextCortex 

Om du letar efter en AI-assistent som inte kräver att du hanterar komplexa LLM-utbildningssteg och som gör att du kan automatisera den genom att integrera den direkt i ditt företags komplexa arbetsflöde, då TextCortex utformad för dig.

TextCortex erbjuder sina användare flera LLM-alternativ, inklusive populära och avancerade LLM:er som GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, OpenAI-o1 och DeepSeek R1, flera AI-bildgeneratorer, webbsökning, kunskapsbaser och kraftfull RAG.

TextCortex förser företagsanvändare med funktioner för automatisering av arbetsflöden, företagskunskap och skrivhjälp, vilket gör det möjligt för dem att hämta information exakt och snabbt från företagsdata, omvandla företagsdata till information och automatisera repetitiva komplexa uppgifter. Dessutom kan var och en av dina anställda arbeta mer effektivt genom att öka sin prestanda med hjälp av TextCortex AI-assistent. Kolla in resultaten från en av våra fallstudier:

• TextCortex genomfördes för Kemény Boehme Consultants som en lösning för att ta itu med dessa utmaningar och idag rapporterar medarbetarna ökad effektivitet och produktivitet (igenomsnitt sparas 3 arbetsdagar per månad och medarbetare).
• AICX, en ekosystempartner till TextCortex, var en viktig del av onboardingen och bidrog till att teamet aktiverades till 70% under de första veckorna.
• Medarbetarnas förtroende för att använda och arbeta med AI ökade med 60%.‍
• Implementeringen resulterade i en 28-faldig avkastning på investeringen (ROI).

Vanliga frågor och svar

Är DeepSeek V3 säkert att använda?

Enligt integritetspolicyn för DeepSeek V3-modellen kan varje indata i DeepSeek v3-modellen användas för servicerelaterade ändamål. Detta innebär att alla data som du laddar upp till DeepSeek v3-modellen kan användas för att generera utdata för en annan användare. Om du arbetar med känsliga data och inte vill läcka dem rekommenderar vi att du närmar dig DeepSeek v3 med försiktighet. Om du behöver en AI-assistent som bryr sig om ditt företags data och integritet är TextCortex, som garanterar din integritet med SOC Type I, SOC Type II och GDPR-certifikat, ett bättre val.

Är DeepSeek ett kinesiskt företag?

DeepSeek är ett kinesiskt teknikföretag som finansieras av Liang Wenfeng. DeepSeek tillhandahåller LLM-funktioner med låg efterfrågan och hög prestanda till sina användare. Med andra ord är utvecklingsteamet, ägaren och grundaren av DeepSeek kineser.

Är DeepSeek bra för kodning?

DeepSeek erbjuder högre kodningsprestanda till lägre priser än andra populära LLM:er (t.ex. GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet och Llama-3). Om du inte hanterar privata kodningsuppgifter och inte är orolig för att läcka dina företagsuppgifter kan du använda DeepSeek som en AI-assistent för kodning. DeepSeeks höga poäng i benchmarks och dess prestanda/prisbalans jämfört med andra LLM:er gör det till en bra LLM för kodningsuppgifter.