DeepSeek 和 ChatGPT-4o

模型架构:

  • DeepSeek: 采用了专家混合(MoE)架构,拥有总计6710亿个参数,其中每次激活约370亿个参数。这种设计使其在处理特定任务时更加高效。

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  • ChatGPT-4o: 基于Transformer的密集架构,参数数量约为1750亿。虽然具体细节未完全公开,但其设计旨在提供广泛的语言理解和生成能力。

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性能表现:

  • 语言理解与生成: 在多项评测中,DeepSeek-V3在知识类任务、长文本处理、代码生成和数学能力等方面表现出色,尤其在中文处理上具有优势。ChatGPT-4o则在通用语言理解和生成任务中表现优异,适用于广泛的应用场景。

  • 生成速度: DeepSeek-V3的生成速度约为每秒60个Token,相比之前的版本有显著提升。ChatGPT-4o的生成速度未明确公开,但预计在数十TPS级别。

训练成本:

  • DeepSeek: 训练成本约为558万美元,得益于其高效的架构设计和优化策略。

  • ChatGPT-4o: 训练成本估计超过10亿美元,主要由于其庞大的模型规模和计算资源需求。

开源与可定制性:

  • DeepSeek: 作为开源模型,DeepSeek-V3为社区提供了高度的灵活性,支持适配和拓展应用场景。

  • ChatGPT-4o: 为闭源模型,未公开权重和具体实现细节,定制化程度相对有限。

应用场景:

  • DeepSeek: 非常适合技术性任务,如编码、研究和数学问题求解,尤其在中文环境中表现突出。

  • ChatGPT-4o: 适用于创意写作、客户支持和头脑风暴等广泛的应用场景,提供连贯且具有情境感知能力的响应。

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