DeepSeek-V3 是 DeepSeek 公司推出的最新一代自研 MoE（Mixture of Experts）模型，拥有 671B 参数，激活 37B，并在 14.8T token 上进行了预训练。GPT-4o 是 OpenAI 推出的顶尖闭源模型，以其强大的通用性和多模态能力著称。以下将从多个维度对 DeepSeek-V3 和 GPT-4o 进行详细对比。
1. 模型架构
DeepSeek-V3
- 架构类型: MoE（Mixture of Experts）
- 参数规模: 671B 参数，激活 37B
- 预训练数据: 14.8T token
GPT-4o
- 架构类型: Transformer
- 参数规模: 具体参数未公开，但预计在数百B级别
- 预训练数据: 未公开，但预计在数十T token级别
2. 性能表现
知识类任务
- DeepSeek-V3: 在 MMLU, MMLU-Pro, GPQA, SimpleQA 等知识类任务上表现接近 Claude-3.5-Sonnet-1022。
- GPT-4o: 在知识类任务上表现优异，尤其在复杂推理和知识检索方面。
长文本处理
- DeepSeek-V3: 在 DROP, FRAMES, LongBench v2 等长文本测评中平均表现超越其他模型。
- GPT-4o: 在长文本处理方面表现稳定，能够处理复杂的上下文信息。
代码生成
- DeepSeek-V3: 在算法类代码场景（Codeforces）中领先，工程类代码场景（SWE-Bench Verified）逼近 Claude-3.5-Sonnet-1022。
- GPT-4o: 在代码生成和调试方面表现出色，尤其在复杂算法和工程代码场景中。
数学能力
- DeepSeek-V3: 在美国数学竞赛（AIME 2024, MATH）和全国高中数学联赛（CNMO 2024）上大幅超过所有开源和闭源模型。
- GPT-4o: 在数学竞赛和复杂数学问题解决方面表现优异。
中文能力
- DeepSeek-V3: 在教育类测评 C-Eval 和代词消歧等评测集上表现相近，但在事实知识 C-SimpleQA 上更为领先。
- GPT-4o: 在中文处理方面表现稳定，能够处理复杂的中文语境和知识检索。
3. 生成速度
- DeepSeek-V3: 生成吐字速度从 20 TPS 大幅提高至 60 TPS，相比 V2.5 模型实现了 3 倍的提升。
- GPT-4o: 生成速度未公开，但预计在数十 TPS 级别。
4. API 服务价格
- DeepSeek-V3: 每百万输入 tokens 0.5 元（缓存命中）/ 2 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 8 元。
- GPT-4o: 具体价格未公开，但预计在每百万 tokens 数十美元级别。
5. 开源与闭源
- DeepSeek-V3: 开源了原生 FP8 权重，支持社区适配和拓展应用场景。
- GPT-4o: 闭源模型，未公开权重和具体实现细节。
6. 未来展望
- DeepSeek-V3: 将继续在基座模型上打造深度思考、多模态等更加丰富的功能，并持续与社区分享最新的探索成果。
- GPT-4o: 预计将继续在多模态和复杂任务处理方面进行优化和升级。
总结
DeepSeek-V3 在多个领域展现出了与 GPT-4o 不相上下的性能，尤其在生成速度和中文能力方面表现突出。同时，DeepSeek-V3 的开源策略也为社区提供了更多的灵活性和拓展空间。未来，随着 DeepSeek-V3 的持续优化和功能扩展，其与 GPT-4o 的竞争将更加激烈。
通过以上对比分析，可以看出 DeepSeek-V3 在多个维度上都具备与 GPT-4o 竞争的实力，未来有望在更多应用场景中发挥重要作用。
