DeepSeek V2.5: Menunjukkan Prestasi Cemerlang dalam Ujian Penanda Aras tetapi Masih Ketinggalan Berbanding Kualiti GPT-4 dalam Ujian Dunia Sebenar

BigGo Editorial Team
DeepSeek V2.5: Menunjukkan Prestasi Cemerlang dalam Ujian Penanda Aras tetapi Masih Ketinggalan Berbanding Kualiti GPT-4 dalam Ujian Dunia Sebenar

Pelancaran terbaru DeepSeek V2.5, model bahasa dengan 236B parameter, telah mencetuskan perbincangan hangat dalam komuniti teknologi mengenai keupayaannya berbanding model-model AI terkemuka, terutamanya GPT-4 dari OpenAI. Walaupun angka penanda aras menunjukkan gambaran yang optimistik, ujian dalam dunia sebenar mendedahkan cerita yang lebih mendalam.

Prestasi Penanda Aras berbanding Realiti

Menurut penanda aras yang diterbitkan, DeepSeek V2.5 menunjukkan skor yang mengagumkan dalam pelbagai metrik:

  • Bahasa Cina Am: 8.04
  • Bahasa Inggeris Am: 9.02
  • Pengetahuan: 80.4
  • Penaakulan: 89.0

Walau bagaimanapun, ujian komuniti menunjukkan jurang yang ketara antara prestasi penanda aras dan penggunaan praktikal. Pengguna melaporkan bahawa GPT-4 (terutamanya versi asal) menunjukkan keupayaan yang lebih unggul dalam:

  • Kualiti penulisan
  • Kelajuan pemprosesan
  • Keluasan pengetahuan
  • Penghasilan wawasan

Spesifikasi Teknikal dan Harga

DeepSeek V2.5 menawarkan beberapa ciri teknikal yang menarik:

  • 236B parameter
  • Tetingkap konteks 128K (API)
  • Harga yang kompetitif pada $0.14/M token input dan $0.28/M token output
  • Keserasian dengan API OpenAI

Ciri-ciri Istimewa

Satu aspek menarik yang membezakan DeepSeek V2.5 adalah pendekatannya dalam mengendalikan kandungan. Pengguna mendapati bahawa walaupun GPT-4 cenderung untuk memasukkan pendirian etika yang kuat dalam responsnya, DeepSeek mengekalkan pendirian yang lebih neutral, berfungsi sebagai alat yang lebih objektif tanpa pertimbangan moral yang jelas.

Keperluan dan Batasan Teknikal

Bagi mereka yang mempertimbangkan untuk menghoskan sendiri, keperluan perkakasan adalah besar:

  • Memerlukan 8 GPU dengan 80GB setiap satu untuk inferens format BF16
  • Keupayaan pemprosesan imej kelihatan bermasalah, dengan pengguna melaporkan ralat yang konsisten dalam fungsi muat naik imej

Pertimbangan Privasi Data

Sebagai LLM yang dibangunkan di China yang memasuki pasaran global, sesetengah pengguna menyuarakan kebimbangan tentang privasi dan keselamatan data, terutamanya bagi mereka yang menggunakan perkhidmatan API awan. Walaupun model itu sendiri adalah sumber terbuka dan boleh dihoskan sendiri, amalan pengendalian data perkhidmatan yang dihoskan memerlukan pertimbangan yang teliti untuk aplikasi sensitif.

Keberkesanan Kos

Walaupun tidak dapat menandingi kualiti keseluruhan GPT-4, harga DeepSeek V2.5 yang kompetitif menjadikannya alternatif yang menarik untuk kes penggunaan tertentu di mana keberkesanan kos adalah keutamaan dan prestasi tertinggi tidak begitu penting.

Kemunculan DeepSeek V2.5 mewakili satu lagi langkah ke hadapan dalam pendemokrasian model bahasa besar, menawarkan alternatif yang berkebolehan kepada pemain yang sudah mantap, walaupun dengan beberapa pengecualian penting mengenai prestasi dunia sebenar berbanding hasil penanda aras.