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DeepSeek-V3與GPT-4O vs Llama 3.3 70b：找到最佳的AI模型

William Shakespeare

Mar 09, 2025 am 09:07 AM

AI語言模型的演變

已設定了新的標準，尤其是在編碼和編程環境中。領導電荷為> deepSeek-v3，gpt-4o 和 llama 3.3 70b ，每個3.3 70B，每個都具有獨特的優勢。在此博客中，我們將進行AI語言模型比較，重點介紹GPT-4O及其兩個替代方案的體系結構，參數，編碼功能和實際用例。通過對DeepSeek-V3與GPT-4O vs Llama 3.3 70B的詳細分析，我將發現哪種模型最適合編程任務，以及這些進步如何在2025年塑造AI的未來。內容表

- deepSeek-v3
- gpt-4O
- 1。模型概述
- 2。定價比較
比較見解

deepSeek-v3 vs gpt-4o vs vs vs llama 3.3 70b：編碼能力

palindrome

結論

模型體系結構和設計

DeepSeek-V3是一種開源AI模型，具有高度的Experts（MOE）體系結構的大型語言模型基準。 Llama 3.3 70b的可伸縮性和適應性令人印象深刻，使其成為AI模型參數比較中的有力競爭者。同時，GPT-4O以其廣泛的資源脫穎而出，為競爭對手帶來了自己的錢。

現在，讓我們通過了解三種模型的設計和體系結構開始比較。

> deepSeek-v3

deepSeek -v3是具有6710億參數的外源外源混合物（MOE）模型，每個令牌激活了370億個參數。它利用了14.8萬億代幣訓練的最先進的負載平衡和多token預測方法。該模型在多個基準測試中實現頂級性能，維持培訓效率，成本僅為278.8萬h800 gpu小時。 DeepSeek-v3 deepseek-r1 lite中的推理能力，並提供了128K上下文窗口。此外，它可以處理多種輸入類型，包括文本，結構化數據和復雜的多模式輸入，使其用於多種用例。也請閱讀：使用DeepSeek-V3 構建AI應用程序 > gpt-4o GPT-4O是由OpenAI開發的高級語言模型，具有最先進的建築改進。它經過了大量的輸入令牌數據集的訓練，使其在各種任務中具有令人印象深刻的精度。該模型支持多模式輸入，並具有增強的推理能力，為眾多應用程序提供了多功能性。使用128K令牌的上下文窗口，它可以生成每秒77.4個令牌約77.4個令牌的最多16,384個令牌。它的知識於2024年8月發行，直到2023年10月，使其成為市場上最強大，最適應性的模型之一。

綠色3.3 70B

3。基準比較

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%

>您可以在此處找到其單獨的基準測試的結果：

gpt-4o：https：//github.com/openai/simple-evals?tab=readme-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

比較見解

談到定價，與DeepSeek-v3相比，GPT-4O的輸入和輸出令牌貴大約30倍。同時，與DeepSeek-V3有關輸入和輸出令牌的Llama 3.3 70B指令大約貴1.5倍。在需要結構化任務完成的基準中，

DeepSeek-V3在基準中擅長，例如MMLU（大量的多任務語言理解）和HumaneVal（代碼生成）。但是，它在數學（數學解決問題）等基準中面臨挑戰，在數學（數學解決問題）中，其表現不那麼競爭。它也導致GPQA（廣義段落問題回答），表現優於該域中的其他模型。

> 在HumaneVal和MMLU中，

gpt-4O表現特別出色，在那裡它以其在各種主題上產生高質量響應的能力而脫穎而出。儘管它在基於推理的任務中閃耀，但它在其他模型等專業領域（例如Math和GPQA）中掙扎。 Llama 3.3 70b在數學和IFEVAL等基準（評估後的指令）等基準中顯示出其優勢。它比其他模型更有效地展示了出色的問題解決能力，並更有效地遵循複雜的指示。它在HumaneVal和GPQA等其他基準測試中的性能不如DeepSeek-V3和GPT-4O。 > deepSeek-v3 vs gpt-4o vs llama 3.3 70b：編碼功能

現在，我們將比較DeepSeek-V3，GPT-4O和Llama 3.3 70B的代碼編寫功能。為此，我們將在所有三種模型上給出相同的提示，並在以下指標上評估他們的回答：

效率

可讀性

評論和文檔
錯誤處理

提示：

“嗨，您是一位出色的代碼教練，所以請幫助我解決這個問題。

q。寫python代碼以查找大量的階乘。 GPT-4O響應使用數組（手動處理乘法和攜帶操作）來計算大數的階乘，這是一個python實現：
生成代碼的輸出

的響應駱駝3.3 70B

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 這是一個python代碼段，它使用數組來計算大數的階乘來存儲數字。<pre class="brush:php;toolbar:false">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 



生成代碼的輸出<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與GPT-4O vs Llama 3.3 70b：找到最佳的AI模型" >



DeepSeek-V3</p><h4>響應



</h4>><p>要使用Python中的數組計算大數量的階乘，我們可以將結果存儲在數組（或列表）中，以處理超過標準數據類型限制的非常大的數字。您可以實現以下方式：<em> </em>



</p>



生成代碼的輸出<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)

DeepSeek-V3與GPT-4O vs Llama 3.3 70b：找到最佳的AI模型比較結果

GPT-4O的響應是最完整，平衡的效率，可讀性和魯棒的錯誤處理。它包括詳細的評論和清晰的變量名稱，並優雅地處理無效的輸入，非常適合實際使用或協作開發。

> Llama 3.3 70B的響應功能是可行的，但缺乏適當的錯誤處理和詳細的文檔。它的結構不太直觀，使用冗餘變量會影響效率。這使其成為三個中最弱的。

> DeepSeek-V3的響應有效且結構乾淨，但缺乏可靠的錯誤處理和足夠的文檔。這是一個強大的競爭者，但人們無法輕鬆地跟隨或適應。

>建議：

用於實際用途的

： gpt-4O是最佳選擇，因為其可靠的錯誤處理，清晰的文檔和強大的可讀性。

> 出於教育目的，

GPT-4O將再次成為首選選項，這是由於其回應中詳細的docstrings和評論，這可以幫助學習者從邏輯上理解事物。任務2：檢查字符串是否為palindrome
提示：

q。給定一個字符串s，如果S刪除最多一個字符後可以為palindrome返回true。 GPT-4O

響應為了解決此問題，我們可以使用兩分點方法來檢查字符串是否可以在最多一個字符之後檢查字符串。這是Python實施

生成代碼的輸出

的響應駱駝3.3 70B

>這是一個python解決方案，該解決方案最多可以在刪除一個字符後檢查字符串是否可以是文安。 生成代碼的輸出

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

響應為了解決此問題，我們需要檢查字符串是否可以通過刪除一個字符來檢查弦。回文讀取相同的前鋒和向後讀取。我們可以處理以下方式：

> 生成代碼的輸出

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>比較見解<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與GPT-4O vs Llama 3.3 70b：找到最佳的AI模型" >



GPT-4O的響應是最完整且有據可查的響應。它以清晰度處理核心功能，使未來的開發人員可以輕鬆修改或擴展代碼。它的效率和清晰文檔的結合使其非常適合生產環境。



<an> Llama 3.3 70b的響應是一種功能解決方案，但缺乏GPT-4O中發現的清晰可變命名和深入的文檔。主要邏輯中缺乏評論使得很難遵循，並且在可讀性方面還有改進的餘地。但是，對於快速實施是優先級的小型任務，它足夠有效。 </an></p>>



DeepSeek-V3的響應在效率和簡單性之間取得了良好的平衡，但文檔的效率不足。它簡潔明了，但缺乏足夠的細節來使其他人輕鬆遵循代碼。在時間和資源受到限制的情況下，它的方法可能是有益的，但是它需要更徹底的解釋和錯誤處理才能使代碼準備就緒。 <h4>>



</h4>>建議：<p>



</p>
用於實際用途的<p>></p>：<p> GPT-4O響應是最好的，因為其詳盡的文檔，清晰的結構和可讀性。



出於教育目的，</p>><h4>：<anct-> GPT-4O是最合適的，為過程的每個步驟提供了全面的見解。
</anct->
</h4>

就效率，清晰度，錯誤管理和綜合文檔而言， gpt-4o的表現都優於Llama 3.3 70B和DeepSeek-V3。這使其成為實用應用和教育目的的首選。雖然Llama 3.3 70B和DeepSeek-V3的功能，但由於缺乏強大的錯誤處理和清晰的文檔，它們的功能不足。添加適當的錯誤管理，改善可變命名以及包括詳細註釋將提高其可用性，以符合GPT-4O的標準。
>解鎖DeepSeek的功能！今天就讀我們的“入門deepseek”課程，並學習如何利用該項目的尖端AI模型。不要錯過 - 現在加入並提高您的AI技能！ 也閱讀：
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> Q1。哪種模型為現實世界應用提供了最高的代碼質量？ GPT-4O由於其有效的錯誤處理，清晰的文檔和組織良好的代碼結構而在實際編碼中脫穎而出，使其成為實際使用的最佳選擇。這些模型如何用代碼可讀性和易用性進行比較？ GPT-4O因其可讀性而脫穎而出，提供了清晰的可變名稱和詳盡的評論。相比之下，Llama 3.3 70B和DeepSeek-V3具有功能性，但缺乏相同水平的清晰度和文檔，這可能會使它們更難遵循。哪種模型最適合教育目的？ GPT-4O是教育的理想選擇，提供了深入的文檔和詳細的解釋，可幫助學習者掌握代碼的基本邏輯。可以採取哪些步驟來增強DeepSeek-V3和Llama 3.3 70B以匹配GPT-4O的質量？為了提高其性能，這兩個模型均應專注於實施強大的錯誤處理，使用更多描述性變量名稱，並添加詳細的評論和文檔以提高其可讀性和整體可用性。