GPT-4O, SORA 및 O1과 같은 OpenAI의 주목할만한 릴리스가 표시된 1 년 만에 오픈 소스 커뮤니티는 자체 인상적인 모델로 꾸준히 발전하고 있습니다. 그중에는 GPT-4O ($ 100m) 교육 비용보다 중요하게 낮은 예산으로 개발 된 오픈 소스 모델 인 DeepSeek V3가 있습니다. DeepSeek V3는 6,850 억 개의 매개 변수와 MOE (Mix-of-Experts) 아키텍처를 통해 코딩 및 번역과 같은 영역에서 강력하게 경쟁하면서 비용 효율성과 오픈 소스 유연성을 제공합니다. Deepseek V3가 GPT-4O와 어떻게 비교하는지, AI 개발을 위해 테이블에 가져 오는 방법을 살펴 보겠습니다.
프롬프트 : 에이전트 AI의 반사 패턴을 보여주는 포괄적 인 흐름도를 만듭니다.
반사 패턴과 관련된 단계입니다.
초기 출력을 생성합니다
자체 검토/비판 결과
오류, 갭 또는 개선 영역을 식별합니다
개선 제안을 개발합니다
출력을 수정/수정합니다
만족스러운 결과가 달성 될 때까지 2-5 단계를 반복하십시오
지금 새로운 흐름도를 만듭니다
DeepSeek V3 출력 :
--------------------<br> | 초기 출력 생성 |<br> --------------------<br> |<br> 다섯<br> --------------------<br> | 자체 검토/비평 |<br> --------------------<br> |<br> 다섯<br> --------------------<br> | 오류, 갭 또는 개선 영역을 식별 |<br> --------------------<br> |<br> 다섯<br> --------------------<br> | 개선 제안 개발 |<br> --------------------<br> |<br> 다섯<br> --------------------<br> | 출력을 수정/수정 |<br> --------------------<br> |<br> 다섯<br> --------------------<br> | 결과가 만족 스럽습니까? |<br> --------------------<br> |<br> ------- --------<br> | |<br> VV<br> 예 아니오<br> | |<br> VV<br> --------------------<br> | 최종 출력 |<br> --------------------<br> |<br> 다섯<br> --------------------<br> | 끝 |<br> --------------------
GPT 4O 출력 :
관찰:
GPT-4O의 흐름도는 적절한 피드백 루프를 구현하기 때문에 DeepSeek V3보다 효과적입니다. V3의 유량 차트는 만족스러운 결과를 기반으로 의사 결정 경로를 보여 주려고 시도하지만 '예'와 'NO'결과가 동일한 출력으로 이어지는 논리적 결함이 있습니다. 대조적으로, GPT-4O의 디자인은 불만족스러운 결과가 프로세스로 돌아가는 방법을 올바르게 보여줍니다.
평결:
Deepseek V3 3 | gpt 4o ✅
이 GPT 4O vs DeepSeek V3 가이드의 첫 번째 작업에는이 웹 사이트에서 얼룩말 퍼즐이 있습니다.
프롬프트 : 이 얼룩말 퍼즐을 해결하고 최종 결과 테이블을 제공하십시오.
DeepSeek V3 출력 :
이 응답을 웹 사이트에 넣습니다.
GPT 4O 출력 :
이 솔루션을 웹 사이트에 넣습니다.
관찰:
두 모델 모두 정보를 사용할 수없는 요소에 임의 이름을 할당했지만 v3은 문제를 올바르게 해결했지만 GPT-4O는 그렇게하지 못했습니다.
평결:
Deepseek V3 3 | gpt 4o ❌
프롬프트 : 그림은 회로의 일부를 보여줍니다. 병렬 및 시리즈 구성에 결합 된 저항으로 구성됩니다. 동등한 저항을 찾으십시오.
DeepSeek V3 출력 :
GPT 4O 응답 :
관찰:
주어진 저항 네트워크에 대한 DeepSeek V3 및 GPT-4O의 솔루션을 비교할 때 GPT-4O의 1.29 Ω 계산은 정확하지만 DeepSeek V3의 3.59 Ω 결과는 올바르지 않습니다. GPT-4O는 3 개의 병렬 가지로 회로의 구조를 올바르게 식별했습니다 : (R1 R2 = 3Ω), R3 = 3Ω 및 (R4 R5 = 9Ω) 이후 병렬 저항 공식 (1/rt = 1/3 1/9 = 7/9)을 정확하게 적용하여 최종 결과에 도달했습니다. DeepSeek V3는 저항, 오해 시리즈 및 병렬 조합을 잘못 그룹화하여 중요한 오류를 만들어 최종 계산이 정확하지 않았습니다.
평결:
Deepseek V3 3 | gpt 4o ✅
프롬프트 : wikipedia 데이터 용 벡터 데이터베이스 생성 프로세스를 이해하기 위해 athttps : //www.analyticsvidhya.com/blog/2024/07/building-agentic-rag-systems-with-langgraph/ 기사를 읽으십시오. 그런 다음 주요 단계에 대한 간결한 요약을 제공하십시오.
DeepSeek V3 출력 :
GPT 4O 출력 :
관찰:
DeepSeek V3와 GPT-4O는 기술적으로 건전한 설명을 제공하지만 GPT-4O의 응답은 벡터 DB 생성에 대한 원래 쿼리와보다 정확하게 정렬됩니다. DeepSeek V3는 전처리, 인덱싱 및 Langgraph 통합을 다루는 광범위한 기술 컨텍스트를 제공하지만 GPT-4O는 특히 작업을 직접 해결하는 ChromADB 구현에 중점을 둡니다. 두 가지 접근법 모두 장점이 있지만 특정 질문에 대해 GPT-4O의 대상 응답이 더 즉시 적용 가능합니다.
평결:
Deepseek V3 3 | gpt 4o ✅
프롬프트 : 이미지는 거의 동일한 두 부분으로 나뉩니다. 그러나 왼쪽 이미지에는 오른쪽 이미지에 누락 된 세 가지 요소가 있습니다. 귀하의 임무는 이러한 누락 된 요소를 식별하는 것입니다.
DeepSeek V3 출력 :
GPT 4O 출력 :
관찰:
V3은 이미지를 직접 분석 할 수 없었고 일반적인 응답을 제공했습니다. GPT-4는 하나의 올바른 차이를 확인했지만, 제안한 나머지 차이는 잘못되었습니다.
평결:
Deepseek V3 3 | gpt 4o ❌
| 일 | 우승자 |
|---|---|
| 흐름도 | GPT-4O |
| 얼룩말 퍼즐 | Deepseek V3 |
| 물리 회로 문제 | GPT-4O |
| 기사 요약 | GPT-4O |
| 차이점 찾기 | 어느 것도 아니다 |
또한 읽기 :
GPT-4O는 위에서 언급 한 작업에서 Deepseek V3보다 우수한 것으로 나타났습니다. 그러나 퍼즐 해결 작업에서의 성공은 해당 영역에서의 특별한 강점을 강조합니다.
즉, DeepSeek V3는 오픈 소스 모델이 GPT-4O와 같은 상업용 모델과 경쟁 할 수있는 동시에 훈련하는 데 훨씬 더 비용 효율적입니다 ($ 5.5m vs. $ 100m).
나는 진정으로 DeepSeek V3에 뛰어 들어 모든 기능을 탐색하게되어 기쁩니다. 당신은 어때요? 두 모델을 모두 사용해 보셨습니까? 누구의 반응이 더 좋아 졌습니까? 아래 의견에 당신의 생각을 공유하십시오!
처음부터 DeepSeek를 배우십시오! “DeepSeek을 시작하기”코스에 참여하고 AI 기술을 향상시키기 위해 기능을 탐색하십시오.
위 내용은 Deepseek V3 vs GPT-4O : 어느 것이 더 낫습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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