DeepSeek-V3 vs GPT-4O vs Llama 3.3 70B : 최고의 AI 모델 찾기

AI 언어 모델의 진화는 특히 코딩 및 프로그래밍 환경에서 새로운 표준을 설정했습니다. 전하는 deepseek-v3

, gpt-4o 및 이며, 각각 고유 한 장점을 제공합니다. 이 블로그에서는 AI 언어 모델 비교를 수행하여 GPT-4O의 아키텍처, 매개 변수, 코딩 기능 및 실질적인 사용 사례와 두 가지 대안에 중점을 둡니다. DeepSeek-V3 vs GPT-4O vs Llama 3.3 70B에 대한 자세한 분석을 통해 프로그래밍 작업에 가장 적합한 모델과 이러한 발전이 2025 년 AI의 미래를 형성하는 방법을 밝혀 낼 것입니다. 목차 모델 아키텍처 및 디자인 Deepseek-v3 gpt-4o llama 3.3 70b

• deepseek-v3 vs gpt-4o 3.3 70b : Modely 3.3 70b : 평가
  1. 모델 개요
  • 비교 통찰력
  딥 스케인 V3 vs gpt-4o vs llama 3.3 70b : 코딩 기능 작업 1 : 많은 숫자의 요점 찾기 작업 2 : 문자열이 확인되는지 확인하십시오. Palindrome

결론

자주 묻는 질문
모델 아키텍처 및 디자인 deepseek-v3는 효율적인 MOE (Mix-of-Experts) 아키텍처를 통해 대형 언어 모델 벤치 마크에서 뛰어난 오픈 소스 AI 모델입니다. LLAMA 3.3 70B는 확장 성과 적응성에 인상적이므로 AI 모델 매개 변수 비교에서 강력한 경쟁자가됩니다. 한편, GPT-4O는 광범위한 자원으로 눈에 띄고 경쟁 업체가 돈을 벌 수 있도록 제공합니다.
• 이제 세 가지 모델의 디자인과 아키텍처를 이해하여 비교를 시작합시다. deepseek-v3
Deepseek -v3는 6710 억 매개 변수를 갖춘 오픈 소스 혼합물 (MOE) 모델로 토큰 당 370 억 매개 변수를 활성화합니다. 14.8 조 토큰으로 훈련 된 최첨단로드 밸런싱 및 다중 점화 예측 방법을 활용합니다. 여러 벤치 마크에서 최고 수준의 성능을 달성 한이 모델은 2.788 백만 H800 GPU 시간의 비용으로 교육 효율성을 유지합니다. DeepSeek-V3는 DeepSeek-R1 Lite의 추론 능력을 통합하고 128k 컨텍스트 창을 제공합니다. 또한 텍스트, 구조화 된 데이터 및 복잡한 멀티 모달 입력을 포함한 다양한 입력 유형을 처리 할 수있어 다양한 사용 사례에 따라 다재다능합니다. 도 읽으십시오 : DeepSeek-v3
• 로 AI 애플리케이션을 구축하십시오 gpt-4o
gpt-4o는 최첨단 건축 개선을 특징으로하는 OpenAI가 개발 한 고급 언어 모델입니다. 입력 토큰의 방대한 데이터 세트에 대해 교육을 받았으므로 인상적인 정확도로 다양한 작업에 능력이 높아집니다.이 모델은 멀티 모달 입력을 지원하고 추론 능력을 향상시켜 수많은 응용 프로그램에 대한 다목적 성을 제공합니다. 컨텍스트 창이 128k 토큰으로 요청 당 최대 16,384 개의 토큰을 생성하고 초당 약 77.4 개의 토큰을 프로세스 할 수 있습니다. 2024 년 8 월에 출시 된 지식은 2023 년 10 월까지 확장되어 시장에서 가장 강력하고 적응 가능한 모델 중 하나입니다. llama 3.3 70b meta 대형 언어 모델 (LLM)는 700 억 매개 변수를 갖춘 오픈 소스, 사전 훈련 된 명령 조정 생성 모델입니다. 효율성과 확장 성을 위해 최적화되도록 설계되었습니다. 15 조의 토큰에 대해 훈련 된 광범위한 작업을 처리하기 위해 최첨단 기술을 사용합니다. deepseek-v3 vs gpt-4o vs llama 3.3 70b : 모델 평가 1. 모델 개요

2. 가격 비교

3. 벤치 마크 비교

개별 벤치 마크 테스트 결과를 여기에서 찾을 수 있습니다.

gpt-4o : https://github.com/openai/simple-evals?tab=README-OV-File#BenchMark-Result llama 3.3 70b : https://build.nvidia.com/meta/llama-3_3-70b-instruct/modelcard

• Deepseek-V3 : https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3
비교 통찰력 가격에 대해 GPT-4O는 입력 및 출력 토큰에 대한 DeepSeek-V3에 비해 약 30 배 더 비쌉니다. 한편, LLAMA 3.3 70B는 입력 및 출력 토큰의 DeepSeek-V3에 비해 대략 1.5 배 더 비쌉니다. deepseek-v3는 MMLU (대규모 멀티 태스킹 언어 이해) 및 HumaneVal (코드 생성)과 같은 구조화 된 작업 완료가 필요한 벤치 마크에서 탁월합니다. 그러나 수학 (수학적 문제 해결)과 같은 벤치 마크에서 성능이 경쟁력이없는 벤치 마크에서 도전에 직면 해 있습니다. 또한 GPQA (일반화 된 통로 질문 응답)로 이어지고이 도메인의 다른 모델을 능가합니다. gpt-4o
• 는 Humaneval과 MMLU에서 특히 잘 수행되며, 여기서 다양한 주제에 걸쳐 고품질 응답을 생성 할 수있는 능력으로 눈에.니다. 추론 기반 작업에서 빛나는 동안 다른 모델이 더 잘 수행되는 수학 및 GPQA와 같은 전문 분야에서 어려움을 겪고 있습니다. Deepseek-v3 vs Gpt-4o vs llama 3.3 70b : 코딩 기능 이제 우리는 DeepSeek-V3, GPT-4O 및 LLAMA 3.3 70B의 코드 쓰기 기능을 비교할 것입니다. 이를 위해, 우리는 세 가지 모델 모두에 동일한 프롬프트를 제공하고 아래 메트릭에 대한 응답을 평가할 것입니다 : .
• 효율성 가독성 댓글 및 문서 오류 처리
작업 1 : 다수의 팩토리 노트 찾기 프롬프트 :

“안녕하세요, 당신은 훌륭한 코드 강사 이므로이 질문을 도와주세요. 에 의한 응답

배열을 사용하여 다수의 계승을 계산하려면 (곱셈 및 운반 작업을 수동으로 처리하고 운반하기 위해) Python 구현은 다음과 같습니다.

생성 된 코드의 출력

llama 3.3 70b

에 의한 응답 여기에는 배열을 사용하여 숫자를 저장하기 위해 많은 숫자의 계승을 계산하는 파이썬 코드 스 니펫이 있습니다.

def multiply(arr, x):
   """
   Multiplies an array representation of a number with an integer x.


   : param arr: List of integers representing the digits of the number.
   : param x: Integer to multiply with.
   :return: Updated array with the result.
   """
   carry = 0  # Initialize carry
   for i in range(len(arr)):
       prod = arr[i] * x + carry
       arr[i] = prod % 10  # Store last digit of the product in the array
       carry = prod // 10  # Update the carry
   # Process carry, add digits to the array
   while carry > 0:
       arr.append(carry % 10)
       carry //= 10
   return arr


def factorial_large_number_array(n):
   """
   Calculate the factorial of a large number using array representation.


   : param n: Integer for which the factorial is to be computed.
   :return: Factorial of n as a string.
   """
   if n < 0:
       return "Factorial is not defined for negative numbers."
   if n == 0 or n == 1:
       return "1"
  
   arr = &#91;1]  # Initialize the array with the first factorial value (1)
   for x in range(2, n + 1):
       arr = multiply(arr, x)
  
   # The result is stored in reverse order in the array
   return ''.join(map(str, reversed(arr)))
# Input a large number
try:
   number = int(input("Enter a large number to calculate its factorial: "))
   result = factorial_large_number_array(number)
   print(f"The factorial of {number} is:\n{result}")
except ValueError:
   print("Invalid input! Please enter a valid integer.")

생성 된 코드의 출력

<<>

DeepSeek-v3 <🎜

에 의한 응답 <<> Python의 배열을 사용하여 다수의 계승을 계산하려면 표준 데이터 유형의 한계를 초과하는 매우 많은 숫자를 처리 할 수있는 배열 (또는 목록)에 결과를 저장할 수 있습니다. 구현 방법은 다음과 같습니다

생성 된 코드의 출력

<<>

<<<> 비교 결과

<4> GPT-4O의 응답은 가장 완벽한 균형 효율성, 가독성 및 강력한 오류 처리입니다. 여기에는 자세한 주석과 명확한 변수 이름이 포함되어 있으며 유효하지 않은 입력을 우아하게 처리하여 실용적 사용 또는 협업 개발에 적합합니다. <-> DeepSeek-V3의 응답은 효율적이고 깨끗하게 구조화되었지만 강력한 오류 처리와 충분한 문서가 부족합니다. 그것은 강한 경쟁자이지만 사람들이 쉽게 따르거나 쉽게 적응할 수 있도록 명확하게 부족합니다. . <<> 권장 사항 : <🎜 🎜> 실질적인 사용의 경우 : <🎜 🎜> gpt-4o는 강력한 오류 처리, 명확한 문서 및 강력한 가독성으로 인해 최선의 선택입니다. <🎜 🎜> <<> 교육 목적 : <🎜 🎜> gpt-4o는 응답의 상세한 문서와 의견으로 인해 다시 선호되는 옵션이 될 것입니다. 이는 학습자들이 논리적으로 사물을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

task 2 : 문자열이 palindrome인지 확인합니다

def multiply(x, res, res_size):
   """Multiplies x with the number represented by res[]"""
   carry = 0
   for i in range(res_size):
       prod = res[i] * x + carry
       res[i] = prod % 10
       carry = prod // 10
   while carry:
       res.append(carry % 10)
       carry = carry // 10


def factorial(n):
   """ Calculates the factorial of a number n"""
   res = [1]
   res_size = 1
   for i in range(2, n + 1):
       multiply(i, res, res_size)
       res_size = len(res)
   return res
def print_factorial(n):
   """ Prints the factorial of a number n"""
   res = factorial(n)
   print("Factorial of", n, "is:")
   for digit in reversed(res):
       print(digit, end="")
# Example usage:
n = 55
print_factorial(n)

<🎜 🎜> <<> 프롬프트 : <🎜 🎜>

‘안녕하세요, 당신은 훌륭한 코드 강사 이므로이 질문을 도와주세요. <🎜 q. 문자열 S가 주어지면 최대 한 문자를 삭제 한 후 S가 Palindrome이 될 수 있다면 True를 반환하십시오. ''<🎜 🎜 🎜> <🎜 🎜>. GPT-4O <🎜

에 의한 응답 이 문제를 해결하기 위해 2 포인터 접근 방식을 사용하여 최대 한 문자를 제거한 후 문자열이 팔린 드롬이 될 수 있는지 확인할 수 있습니다. Python 구현은 다음과 같습니다

생성 된 코드의 출력 <<>

llama 3.3 70b

에 의한 응답 <🎜 🎜> <<> 다음은 최대 한 문자를 삭제 한 후 문자열이 Palindrome이 될 수 있는지 확인하는 파이썬 솔루션입니다.

생성 된 코드의 출력

<<>

DeepSeek-v3 <🎜

에 의한 응답 이 문제를 해결하려면 최대 한 문자를 삭제하여 문자열이 팔린 드롬이 될 수 있는지 확인해야합니다. Palindrome은 동일한 앞뒤를 읽습니다. 다음은 다음과 같은 방법입니다

생성 된 코드의 출력

<<> 비교 통찰력 <🎜 🎜> GPT-4O의 응답은 가장 완전하고 잘 문서화되어 있습니다. 명확성으로 핵심 기능을 처리하므로 향후 개발자가 코드를 쉽게 수정하거나 확장 할 수 있습니다. 효율성과 명확한 문서의 조합은 생산 환경에 이상적입니다. <-> deepseek-v3의 응답은 효율성과 단순성 사이의 균형이 잘 맞지만 문서는 부족합니다. 간결하고 빠르지 만 다른 사람들이 코드를 쉽게 따라갈 수있는 충분한 세부 사항이 없습니다. 그 접근 방식은 시간과 리소스가 제한되는 시나리오에서 유익 할 수 있지만 코드를 생산할 수 있도록 더 철저한 설명과 오류 처리가 필요합니다.

def multiply(arr, x):
   """
   Multiplies an array representation of a number with an integer x.


   : param arr: List of integers representing the digits of the number.
   : param x: Integer to multiply with.
   :return: Updated array with the result.
   """
   carry = 0  # Initialize carry
   for i in range(len(arr)):
       prod = arr[i] * x + carry
       arr[i] = prod % 10  # Store last digit of the product in the array
       carry = prod // 10  # Update the carry
   # Process carry, add digits to the array
   while carry > 0:
       arr.append(carry % 10)
       carry //= 10
   return arr


def factorial_large_number_array(n):
   """
   Calculate the factorial of a large number using array representation.


   : param n: Integer for which the factorial is to be computed.
   :return: Factorial of n as a string.
   """
   if n < 0:
       return "Factorial is not defined for negative numbers."
   if n == 0 or n == 1:
       return "1"
  
   arr = [1]  # Initialize the array with the first factorial value (1)
   for x in range(2, n + 1):
       arr = multiply(arr, x)
  
   # The result is stored in reverse order in the array
   return ''.join(map(str, reversed(arr)))
# Input a large number
try:
   number = int(input("Enter a large number to calculate its factorial: "))
   result = factorial_large_number_array(number)
   print(f"The factorial of {number} is:\n{result}")
except ValueError:
   print("Invalid input! Please enter a valid integer.")

. 권장 사항 :

실질적인 용도로 > gpt-4o 응답은 철저한 문서, 명확한 구조 및 가독성으로 인해 가장 좋습니다. 교육 목적 : gpt-4o는 가장 적합하며 프로세스의 각 단계에 대한 포괄적 인 통찰력을 제공합니다.

결론 gpt-4o가 성능이 우수합니다. 이것은 실제 응용 프로그램과 교육 목적 모두에서 최고의 선택입니다. LLAMA 3.3 70B와 DeepSeek-V3은 기능적이지만 강력한 오류 처리 및 명확한 문서가 없기 때문에 부족합니다. 적절한 오류 관리 추가, 가변 이름 지정 개선 및 자세한 주석을 포함하여 GPT-4O의 표준에 맞게 유용성이 높아집니다.

Deepseek의 힘을 잠금 해제하십시오! “DeepSeek에 시작하기”코스에 등록하고 프로젝트 의이 최첨단 AI 모델을 활용하는 방법을 배우십시오. 놓치지 마세요 - 지금 조정하고 AI 기술을 높이십시오!

도 읽으십시오 :

• Deepseek R1 vs Openai O1 : 어느 것이 더 낫습니까?
Deepseek R1 vs Openai O1 vs Sonnet 3.5
• 중국 자이언츠 페이스 오프 : Deepseek-v3 vs Qwen2.5
Deepseek v3 vs Claude Sonnet 3.5 Deepseek v3 vs gpt-4o

자주 묻는 질문

q1. 실제 응용 프로그램의 최고 코드 품질을 제공하는 모델은 a. GPT-4O는 교육에 이상적인 선택이며, 학습자가 코드의 기본 논리를 파악하는 데 도움이되는 심층적 인 문서와 자세한 설명을 제공합니다. GPT-4O의 품질과 일치하기 위해 DeepSeek-V3 및 Llama 3.3 70B를 향상시키기 위해 어떤 단계를 수행 할 수 있습니까? 성능을 높이려면 두 모델 모두 강력한 오류 처리,보다 설명적인 변수 이름을 사용하고, 가독성과 전반적인 유용성을 향상시키기 위해 자세한 주석과 문서를 추가하는 데 중점을 두어야합니다.

위 내용은 DeepSeek-V3 vs GPT-4O vs Llama 3.3 70B : 최고의 AI 모델 찾기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!