DeepSeek V4 on Hiina tehisintellekti laborist pärit arenev avatud kaaluga laiaulatuslik keelemudel, samas kui GPT-4 klassi mudelid viitavad OpenAI lipulaevaks olevatele suletud lähtekoodiga süsteemidele. See võrdlus uurib nende arhitektuure, võimalusi, hinnakujundust, ligipääsetavust ja reaalset jõudlust, et aidata arendajatel ja ettevõtetel targalt valida.
DeepSeek AI avatud kaaluga suurkeelemudel, mis on loodud tugeva arutluskäigu ja madala hinnaga kodeerimiseks.
OpenAI lipulaevaks olevad suletud lähtekoodiga suured keelemudelid, sealhulgas GPT-4, GPT-4o ja GPT-4 Turbo.
| Funktsioon | DeepSeek V4 | GPT-4-klassi mudelid |
|---|---|---|
| Arendaja | DeepSeek tehisintellekt (Hiina) | OpenAI (Ameerika Ühendriigid) |
| Väljalaske ajastu | 2025.–2026. aasta põlvkond | 2023.–2024. aasta põlvkond |
| Mudeli ligipääs | Avatud raskusega, isemajandatav | Suletud omandiõigusega API |
| Arhitektuur | Ekspertide segu (HM) | Tihe trafo-põhine |
| Multimodaalne tugi | Peamiselt tekst, mõned nägemisvariandid | Tekst, pilt ja heli (GPT-4o) |
| Kontekstiaken | Kuni 128 000 žetooni | Kuni 128 000 žetooni (GPT-4 Turbo) |
| API hinnakujundus | Märkimisväärselt madalam hind žetooni kohta | Premium hinnaklass |
| Isehostimine | Toetatud avatud lähtekoodiga raamistikes | Pole saadaval |
| Arutluskäigu võrdlusalused | Konkurentsivõimeline matemaatikas ja kodeerimises | Tugev üldine arutluskäik |
| Ökosüsteem | Kasvav avatud lähtekoodiga tööriistade arv | Küps ChatGPT ja API ökosüsteem |
DeepSeek V4 tugineb suuresti ekspertide segu disainile, mis tähendab, et iga antud märgi puhul aktiveerub vaid murdosa selle parameetrite koguarvust. See lähenemisviis võimaldab mudelil suurendada parameetrite koguarvu ilma järelduskulu proportsionaalselt suurendamata. GPT-4 klassi mudelid seevastu tuginevad tihedatele transformaatorarhitektuuridele, kus iga parameeter osaleb igas edasiliikumises, mis kipub pakkuma järjepidevat jõudlust, kuid suurema arvutuskuluga.
Üks suurimaid praktilisi erinevusi seisneb selles, kuidas neid mudeleid tegelikult käitatakse. DeepSeek V4-l on allalaaditavad kaalud, seega saab arendaja, kellel on vaid paar tipptasemel GPU-d, seda lokaalselt majutada või spetsiaalsete ülesannete jaoks peenhäälestada. GPT-4 klassi mudelid jäävad OpenAI API taha lukustatuks, mis tähendab, et saadate oma käsuviibad OpenAI serveritesse ja maksate iga tokeni eest. See muudab DeepSeeki atraktiivseks organisatsioonidele, kellel on ranged andmete residentsuse nõuded, samas kui GPT-4 sobib meeskondadele, kes ei soovi infrastruktuuri lisakulusid.
Standardiseeritud võrdlustestidel, mis hõlmavad matemaatikat, koodi genereerimist ja mitmeastmelist arutluskäiku, on DeepSeek V4 saavutanud tulemusi, mis asetavad selle GPT-4 klassi süsteemidele silmatorkava vahemaa taha. Sõltumatud edetabelid näitavad järjepidevalt, et DeepSeeki mudelid toimivad konkurentsivõimeliselt sellistes ülesannetes nagu HumanEval ja MATH. GPT-4 klassi mudelitel on endiselt eelis laiaulatuslikes üldteadmistes ja nüansirikkas juhiste järgimises, kuigi vahe on iga uue põlvkonnaga märkimisväärselt vähenenud.
DeepSeeki API hinnakujundus on olnud märkimisväärselt agressiivne, küsides sageli murdosa sellest, mida OpenAI küsib võrreldava väljundi eest. Isehostiv DeepSeek V4 saab kulusid veelgi vähendada, kui teil on juba olemas GPU-maht. GPT-4 klassi hinnakujundus peegeldab OpenAI toodete premium-positsiooni, kusjuures GPT-4o pakub soodsamat taset kui algne GPT-4, kuid siiski kõrgemat kui enamik avatud kaaluga konkurente.
GPT-4o seadis uue standardi, käsitledes teksti, pilte ja heli natiivselt ühes ühtses mudelis, võimaldades reaalajas kõnevestlusi ja pildianalüüsi. DeepSeek V4 keskendub peamiselt tekstile, kusjuures piltide mõistmiseks on saadaval eraldi nägemisvariandid. Kui teie rakendus vajab koheselt sujuvat heli- või videotöötlust, pakuvad GPT-4 klassi mudelid praegu viimistletumat kogemust.
OpenAI-l on aastate jooksul kogunenud tööriistad, dokumentatsioon ja tohutu arendajate kogukond, mis on üles ehitatud ChatGPT ja Assistantsi API-de ümber. DeepSeeki ökosüsteem on noorem, kuid kasvab kiiresti, pakkudes aktiivset panustamist GitHubis ja integratsioone populaarsete raamistikega nagu Hugging Face Transformers ja vLLM. Pikaajalise ettevõtte toe ja teenusetaseme lepingute jaoks on OpenAI endiselt kindlam valik, samas kui DeepSeek meeldib meeskondadele, kes tunnevad end avatud lähtekoodiga alustele ehitades mugavalt.
DeepSeek V4 on lihtsalt GPT-4 koopia ilma originaaluuringuteta.
DeepSeek on avaldanud originaaluuringuid ekspertide segakoolituse, mitmepealise latentse tähelepanu ja tugevdusõppe tehnikate kohta. Kuigi see tugineb laialdaselt tuntud transformeerimispõhimõtetele, peegeldavad selle arhitektuurilised valikud ja koolitusretseptid iseseisvat inseneritööd.
Avatud kerega mudelid, näiteks DeepSeek V4, on alati vähem võimekad kui suletud kerega mudelid.
Hiljutised avatud kaaluga mudelid on suutnud sulgeda suure osa võimekuslünkadest suletud süsteemidega võrreldes. Mitmete arutlus- ja kodeerimisnäitajate põhjal on DeepSeek V4 GPT-4 klassi mudelitega konkurentsivõimeline, kuigi suletud mudelid on mõnes valdkonnas endiselt esirinnas.
GPT-4-klassi mudeleid saab ise majutada, kui maksate piisavalt.
OpenAI pole kunagi avaldanud GPT-4, GPT-4 Turbo ega GPT-4o kaale. Need mudelid töötavad ainult OpenAI infrastruktuuril ja ükski makse ei ava algse mudeli kohalikku hostimist.
DeepSeek V4 on täiesti tasuta ja ilma piiranguteta kasutatav.
Kuigi kaalud on tasuta allalaaditavad, nõuab mudeli käitamine märkimisväärset GPU-riistvara ja elektrit. Majutatud API hind on tokeni kohta ja ärilisel eesmärgil kasutamine võib siiski kuuluda kaaludele lisatud litsentsitingimuste alla.
GPT-4 klassi mudelid edestavad avatud mudeleid alati igas ülesandes.
Jõudlus varieerub ülesandeti. Avatud kaaluga mudelid edestavad mõnikord GPT-4 klassi süsteeme teatud võrdlusalustes, eriti matemaatikas, koodi genereerimises ja keeltes, mille puhul nad said spetsiaalseid treeningandmeid.
Valige DeepSeek V4, kui vajate avatud kaaluga paindlikkust, madalamaid järelduskulusid ja võimalust ise hostida andmete privaatsuse või kohandamise tagamiseks. Valige GPT-4 klassi mudelid, kui eelistate küpseid multimodaalseid võimalusi, ettevõttetaseme töökindlust ja viimistletud ökosüsteemi ulatusliku dokumentatsiooniga. Mõlemad on võimekad süsteemid ja õige valik sõltub sellest, kas hindate avatust ja kulude kokkuhoidu või võtmed kätte mugavust ja multimodaalset viimistlust.
Mudeliteenuse A/B-testimine suunab liiklust konkureerivate mudeliversioonide vahel, et mõõta reaalset toimivust, samas kui ühe mudeli juurutamine saadab kõigile kasutajatele ühe mudeli. Meeskonnad valivad nende vahel riskitaluvuse, liiklusmahu ja statistilise valideerimise vajaduse alusel enne täielikku juurutamist.
Sisuväljaannete A/B-testimine hõlmab variatsioonide levitamist erinevatele sihtrühmadele ja tulemuslikkuse mõõtmist, samas kui ühekordsed sisuväljaanded suunavad ühe versiooni korraga kõigile. Igal lähenemisviisil on erinevad eesmärgid, kusjuures A/B-testimine eelistab andmepõhist optimeerimist ja ühekordsed väljaanded seavad esikohale kiiruse ja lihtsuse.
See detailne võrdlus uurib adaptiivsete intelligentsete mootorite arhitektuurilisi erinevusi, operatsioonilisi piiranguid ja reaalset jõudlust võrreldes fikseeritud käitumisega automatiseerimissüsteemidega. Vaatleme, kuidas süsteemid, mis pidevalt õpivad uutest keskkonnaandmetest, sobivad kokku jäikade ja ennustatavate reeglipõhiste raamistikega.
Adaptiivne otsing kohandab dünaamiliselt, kuidas ja millist teavet süsteem päringu põhjal hangib, samas kui staatilised otsingukanalid järgivad fikseeritud reegleid olenemata kontekstist. Mõlemad toetavad tänapäevaseid tehisintellekti rakendusi, kuid erinevad oluliselt paindlikkuse, maksumuse ja täpsuse poolest. Nende vahel valimine sõltub töökoormuse keerukusest ja eelarvest.
Agentide koolitamine keskkondades hõlmab õppimist reaalajas simuleeritud või füüsilise keskkonnaga suhtlemise kaudu, samas kui võrguühenduseta andmestiku koolitamine tugineb eelnevalt kogutud andmetele ilma täiendava keskkonnale juurdepääsuta. Mõlemad lähenemisviisid treenivad masinõppe mudeleid, kuid erinevad põhimõtteliselt selle poolest, kuidas agendid kogemusi koguvad ja jõudlust parandavad.
