deepseek-v3 vs gpt-4o vs llama 3.3 70b：最高のAIモデルを見つける

AI言語モデルの進化は、特にコーディングおよびプログラミングの状況で新しい標準を設定しています。充電をリードするのは、deepseek-v3、gpt-4o、およびllama 3.3 70bです。それぞれが独自の利点を提供します。このブログでは、AI言語モデルの比較を行い、GPT-4oのアーキテクチャ、パラメーター、コーディング機能、およびその2つの選択肢の実用的なケースに焦点を当てます。 DeepSeek-V3対GPT-4O対LlAMA 3.3 70Bの詳細な分析により、どのモデルがプログラミングタスクに最適か、これらの進歩が2025年にAIの未来をどのように形成しているかを明らかにします。 目次

モデルのアーキテクチャと設計
• • deepseek-v3
  • gpt-4o
  • llama 3.3評価
2。価格の比較
• 3。ベンチマークの比較
  • 比較洞察
  • deepseek-v3対gpt-4o vs llama 3.3 70b：コーディング機能
タスク1：多数の要因
• 結論

よくある質問

モデルのアーキテクチャと設計

deepseek-v3は、効率的な混合物（MOE）アーキテクチャを備えた大規模な言語モデルベンチマークで優れたオープンソースAIモデルです。 Llama 3.3 70bは、そのスケーラビリティと適応性に伴い印象的であり、AIモデルパラメーター比較の強力な候補となっています。一方、GPT-4oは広範なリソースで際立っており、競合他社にお金のために走ります。 さて、3つのモデルの設計とアーキテクチャを理解して比較を始めましょう。

deepseek-v3

deepseek

-V3は、6710億パラメーターを備えたオープンソースの混合物（MOE）モデルであり、トークンあたり370億パラメーターをアクティブにします。最先端の負荷分散とマルチトークン予測方法を活用し、14.8兆トークンで訓練されています。複数のベンチマークにわたる最高層のパフ​​ォーマンスを実現するモデルは、わずか2.788百万H800 GPU時間のコストでトレーニング効率を維持しています。

DeepSeek-V3には、DeepSeek-R1 Liteの推論能力が組み込まれており、128Kコンテキストウィンドウを提供しています。さらに、テキスト、構造化されたデータ、複雑なマルチモーダル入力など、さまざまな入力タイプを処理でき、多様なユースケースに汎用性が高くなります。

また読む：deepseek-v3

を使用したAIアプリケーションの構築 gpt-4o

GPT-4Oは、OpenAIが開発した高度な言語モデルで、最先端の建築改善を特徴としています。入力トークンの膨大なデータセットでトレーニングされているため、さまざまなタスクで非常に有能になり、印象的な正確さがあります。

このモデルはマルチモーダル入力をサポートし、推論能力を高め、多数のアプリケーションに汎用性を提供します。コンテキストウィンドウの128Kトークンを使用すると、リクエストごとに最大16,384個のトークンを生成し、1秒あたり約77.4トークンを処理できます。 2024年8月にリリースされたその知識は2023年10月まで延長され、市場で最も強力で適応性のあるモデルの1つになりました。

llama 3.3 70b

メタ

llama3.3 70 b多言語大手言語モデル（LLM）は、700億パラメーターを備えたオープンソース、事前に訓練された命令チューニングされた生成モデルです。効率とスケーラビリティのために最適化されるように設計されています。 15兆以上のトークンで訓練された、幅広いタスクを処理するために最先端のテクニックを採用しています。 llama 3.3 70bは、最適化された変圧器アーキテクチャを使用する自動再帰言語モデルです。このモデルは、いくつかのベンチマークで顕著なパフォーマンスを実現し、最適化されたリソース割り当てでトレーニングコストを最小限に抑えます。

llama 3.3 70bは、幅広いコンテキストウィンドウをサポートし、微妙で正確なタスク処理のための高度な推論機能を組み込みます。テキストベースの入力を処理するように設計されていますが、構造化されたデータを処理することもでき、さまざまなアプリケーションで柔軟性を提供します。

deepseek-v3 vs gpt-4o vs llama 3.3 70b：モデル評価

1。モデルの概要

2。価格の比較

3。ベンチマーク比較

Benchmark	Description	DeepSeek-V3	GPT-4o	Llama 3.3 70B
MMLU	Massive Multitask Language Understanding- Test knowledge across 57 subjects including maths, history, law and more	88.5%	88.7%	88.5%
MMLU-Pro	A more robust MMLU benchmark with more complex reasoning focused questions and reduced prompt sensitivity	75.9%	74.68%	75.9%
MMMU	Massive Multitask Multimodal Understanding: Text understanding across text, audio,images and videos	Not available	69.1%	Not available
HellaSwag	A challenging sentence completion benchmark	88.9%	Not available	Not available
HumanEval	Evaluates code generation and problem solving capabilities	82.6%	90.2%	88.4%
MATH	Tests Mathematical problem solving abilities across various difficulty levels	61.6%	75.9%	77%
GPQA	Test PhD-level knowledge in physics, chemistry and biology that require domain expertise	59.1%	53.6%	50.5%
IFEval	Test model’s ability to accurately follow explicit formatting instructions, generate appropriate outputs and maintain consistent instructions	86.1%	Not available	92.1%

ここで個々のベンチマークテストの結果を見つけることができます：

• 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

比較洞察

価格について言えば、GPT-4Oは、入力トークンと出力トークンのDeepSeek-V3に比べて約30倍高価です。一方、Llama 3.3 70bの指示は、入力トークンと出力トークンのDeepSeek-V3に比べて約1.5倍高価です。

DeepSeek-V3は、MMLU（大規模なマルチタスク言語の理解）やHumanval（コード生成）など、構造化されたタスク完了を必要とするベンチマークで優れています。ただし、数学（数学的な問題解決）などのベンチマークの課題に直面しており、そのパフォーマンスは競争力がありません。また、GPQA（一般化されたパッセージ質問応答）でリードし、このドメインの他のモデルを上回る。

gpt-4o

は、HumanevalとMMLUで特にうまく機能し、さまざまなトピックで高品質の応答を生成する能力で際立っています。推論に基づいたタスクに輝いていますが、他のモデルのパフォーマンスが向上した数学やGPQAなどの専門分野で苦労しています。 llama 3.3 70bは、数学やイベールなどのベンチマークの強みを示しています（評価後の命令）。それは優れた問題解決能力を示し、他のモデルよりも複雑な指示をより効果的に追跡します。 HumanvalやGPQAなどの他のベンチマークでのパフォーマンスは、DeepSeek-V3やGPT-4Oよりも印象的ではありません。 deepseek-v3 vs gpt-4o vs llama 3.3 70b：コーディング機能

ここで、DeepSeek-V3、GPT-4O、およびLlama 3.3 70bのコード作成機能を比較します。そのために、3つのモデルすべてに同じプロンプトを提供し、以下のメトリックでの回答を評価します。

効率

読みやすさ

コメントとドキュメント
エラー処理
3. タスク1：多数の要因を見つける
4. プロンプト：

「こんにちは、あなたは優れたコードインストラクターなので、この質問を手伝ってください。多数の要因を見つけるためのPythonコードを書いてください。 GPT-4O

による

応答 アレイを使用して多数の因子を計算する（手動で乗算を処理し、運用をキャリーするため）、Pythonの実装を次に示します。 生成されたコードの出力

Llama 3.3 70b

による応答

これは、アレイを使用して数字を保存するために多数の要因を計算するPythonコードスニペットです。

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 



生成されたコードの出力<h4></h4>



<p> <img  src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174148243891998.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="deepseek-v3 vs gpt-4o vs llama 3.3 70b：最高のAIモデルを見つける" ></p>



Deepseek-V3 <h4 id="による">による</h4>応答



<p><em>Pythonの配列を使用して多数の因子係数を計算するには、結果を標準データ型の制限を超える非常に多数を処理するアレイ（またはリスト）に保存できます。実装する方法は次のとおりです



</em>



生成されたコードの出力</p><pre class="brush:php;toolbar:false">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)

比較結果

GPT-4Oの応答は、最も完全でバランスの取れた効率、読みやすさ、堅牢なエラー処理です。詳細なコメントと明確な変数名が含まれており、無効な入力を優雅に処理し、実用的または共同開発に適しています。

llama 3.3 70bの応答は機能的ですが、適切なエラー処理と詳細なドキュメントがありません。その構造は直感的ではなく、冗長変数を使用すると効率に影響します。これにより、3つの中で最も弱くなります

DeepSeek-V3の応答は効率的できれいに構造化されていますが、堅牢なエラー処理と十分なドキュメントがありません。それは強い候補ですが、人々が簡単に従うか適応するのが明確に不足しています。

推奨事項：

実際の使用の場合：

gpt-4oは、その堅牢なエラー処理、明確なドキュメント、および強力な読みやすさのために最良の選択です。

• 教育目的：gpt-4oは、その応答の詳細な文書とコメントのために再び好ましいオプションになります。
タスク2：文字列がpalindrome
• であるかどうかを確認します プロンプト：

「こんにちは、あなたは優れたコードインストラクターなので、この質問を手伝ってください。文字列sが与えられた場合、Sが最大1文字で削除された後にSがPalindromeになる可能性がある場合はtrueを返します。 GPT-4O

による

応答

この問題を解決するために、2ポインターアプローチを使用して、最大1文字で削除した後、文字列がパリンドロームになることができるかどうかを確認できます。これがPythonの実装 生成されたコードの出力

Llama 3.3 70b

による

応答 ここに、文字列が最大1文字で削除された後、文字列がパリンドロームになることができるかどうかをチェックするPythonソリューションです。

生成されたコードの出力

def factorial(n):
   # Initialize the result as a list with 1
   result = [1]


   # Multiply the result list with numbers from 2 to n
   for x in range(2, n + 1):
       carry = 0
       # Multiply each digit in the result list with x
       for i in range(len(result)):
           product = result[i] * x + carry
           result[i] = product % 10  # Store the last digit
           carry = product // 10     # Carry over the remaining digits
       # Add the remaining carry to the result list
       while carry > 0:
           result.append(carry % 10)
           carry = carry // 10


   # Reverse the result list to get the correct order
   result.reverse()
   return result


# Input: Number to find factorial of
n = int(input("Enter a number: "))
# Compute factorial
factorial_result = factorial(n)
# Convert the list of digits to a string for display
factorial_str = ''.join(map(str, factorial_result))
# Output the result
print(f"Factorial of {n} is: {factorial_str}")

Deepseek-V3

による

応答

この問題を解決するには、最大1文字で削除することで文字列がパリンドロームになることができるかどうかを確認する必要があります。パリンドロームは、同じ前方と後方を読み取ります。これにアプローチする方法は次のとおりです 生成されたコードの出力

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 



<h4> </h4><p>



<img  src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174148245021735.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="deepseek-v3 vs gpt-4o vs llama 3.3 70b：最高のAIモデルを見つける" >比較洞察</p>



<h4>GPT-4Oの応答は、最も完全で十分に文書化されています。それは明確にコア機能を処理するため、将来の開発者がコードを変更または拡張できるようにすることができます。効率と明確なドキュメントの組み合わせにより、生産環境に最適です。



</h4>llama 3.3 70bの応答は機能的なソリューションですが、GPT-4oで見つかった明確な変数の命名と詳細なドキュメントがありません。メインロジック内にコメントがないため、従うのが難しくなり、読みやすさの点で改善の余地があります。ただし、迅速な実装が優先事項である小さなタスクには十分に効率的です。<p>



</p>Deepseek-V3の応答は、効率とシンプルさのバランスが整っていますが、ドキュメントでは不足しています。それは簡潔で迅速ですが、他の人がコードを簡単にフォローするのに十分な詳細がありません。そのアプローチは、時間とリソースが制限されているシナリオで有益ですが、コードの制作を可能にするために、より徹底的な説明とエラー処理が必要です。



<p>推奨事項：</p>



<p>
</p><h4 id="実際の使用の場合">実際の使用の場合：</h4>GPT-4O応答は、その徹底的なドキュメント、明確な構造、および読みやすさのために最適です。

• 教育目的で：GPT-4Oは最も適切であり、プロセスの各ステップについて包括的な洞察を提供します。
結論
• GPT-4oは、効率、明確さ、エラー管理、および包括的なドキュメントの観点から、Llama 3.3 70bとDeepseek-V3の両方を上回ります。これにより、実用的なアプリケーションと教育目的の両方に最大の選択肢になります。 llama 3.3 70bとdeepseek-v3は機能的ですが、堅牢なエラー処理と明確なドキュメントがないため、不足しています。適切なエラー管理を追加し、可変命名を改善し、詳細なコメントを含めることで、GPT-4oの標準に合わせて使いやすさが向上します。

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読み取り：

• deepseek r1 vs openai o1：どちらが良いですか？
• deepseek r1 vs openai o1 vs sonnet 3.5
• 中国の巨人の対決：deepseek-v3 vs qwen2.5
• deepseek v3 vs claude sonnet 3.5
• deepseek v3 vs gpt-4o

よくある質問

q1。どのモデルが実際のアプリケーションに最高のコード品質を提供しますか？ GPT-4Oは、効率的なエラー処理、明確なドキュメント、およびよく組織化されたコード構造により、実際のコーディングに優れており、実用的な使用に最適です。これらのモデルは、コードの読みやすさと理解の容易さの観点からどのように比較されますか？ GPT-4oは読みやすさで際立っており、明確な変数名と徹底的なコメントを提供します。それに比べて、llama 3.3 70bとdeepseek-v3は機能的ですが、同じレベルの明確さとドキュメントが欠けているため、従うのが難しくなります。どのモデルが教育目的に最も適していますか？ GPT-4Oは教育に理想的な選択肢であり、詳細な文書と、学習者がコードの根底にあるロジックを把握するのに役立つ詳細な説明を提供します。 GPT-4Oの品質に合わせてDeepSeek-V3およびLlama 3.3 70bを強化するために、どのような手順を実行できますか？パフォーマンスを向上させるには、両方のモデルが堅牢なエラー処理の実装、より記述的な変数名を使用し、読みやすさと全体的なユーザビリティを改善するための詳細なコメントとドキュメントを追加することに焦点を当てる必要があります。

以上がdeepseek-v3 vs gpt-4o vs llama 3.3 70b：最高のAIモデルを見つけるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。