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

AI语言模型的演变

已设定了新的标准，尤其是在编码和编程环境中。领导电荷为> deepSeek-v3，gpt-4o 和 llama 3.3 70b ，每个3.3 70B，每个都具有独特的优势。在此博客中，我们将进行AI语言模型比较，重点介绍GPT-4O及其两个替代方案的体系结构，参数，编码功能和实际用例。通过对DeepSeek-V3与GPT-4O vs Llama 3.3 70B的详细分析，我将发现哪种模型最适合编程任务，以及这些进步如何在2025年塑造AI的未来。 内容表

>模型架构和设计
• • deepSeek-v3
  • gpt-4O
• llama 3.3 70b
• 评估
  • 1。模型概述
  • 2。定价比较
3。基准比较
• 比较见解

deepSeek-v3 vs gpt-4o vs vs vs llama 3.3 70b：编码能力

palindrome

结论

>

>

模型体系结构和设计

DeepSeek-V3是一种开源AI模型，具有高度的Experts（MOE）体系结构的大型语言模型基准。 Llama 3.3 70b的可伸缩性和适应性令人印象深刻，使其成为AI模型参数比较中的有力竞争者。同时，GPT-4O以其广泛的资源脱颖而出，为竞争对手带来了自己的钱。

现在，让我们通过了解三种模型的设计和体系结构开始比较。

> deepSeek-v3

deepSeek -v3是具有6710亿参数的外源外源混合物（MOE）模型，每个令牌激活了370亿个参数。它利用了14.8万亿代币训练的最先进的负载平衡和多token预测方法。该模型在多个基准测试中实现顶级性能，维持培训效率，成本仅为278.8万h800 gpu小时。 DeepSeek-v3 deepseek-r1 lite中的推理能力，并提供了128K上下文窗口。此外，它可以处理多种输入类型，包括文本，结构化数据和复杂的多模式输入，使其用于多种用例。 也请阅读：使用DeepSeek-V3 构建AI应用程序 > gpt-4o GPT-4O是由OpenAI开发的高级语言模型，具有最先进的建筑改进。它经过了大量的输入令牌数据集的训练，使其在各种任务中具有令人印象深刻的精度。该模型支持多模式输入，并具有增强的推理能力，为众多应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个令牌约77.4个令牌的最多16,384个令牌。它的知识于2024年8月发行，直到2023年10月，使其成为市场上最强大，最适应性的模型之一。

绿色3.3 70B

META

llama3.3 70 B多语言大语言模型（LLM）是一种开源，预先培训的，指令调节的生成模型，具有700亿个参数。它旨在优化效率和可扩展性。它采用尖端技术来处理各种各样的任务，对超过15万亿代币进行了培训。 Llama 3.3 70B是一种使用优化的变压器体系结构的自动回归语言模型。该模型在几个基准上实现了出色的性能，并通过优化的资源分配保持培训成本最低。

llama 3.3 70b支持宽阔的上下文窗口，并包含了高级推理功能，以实现细微和精确的任务处理。它旨在处理基于文本的输入，但也可以处理结构化数据，在各种应用程序中提供灵活性。

> DeepSeek-V3 vs GPT-4O vs Llama 3.3 70b：模型评估

1。模型概述

2。定价比较

3。基准比较

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%

>您可以在此处找到其单独的基准测试的结果：

• 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
>

比较见解

谈到定价，与DeepSeek-v3相比，GPT-4O的输入和输出令牌贵大约30倍。同时，与DeepSeek-V3有关输入和输出令牌的Llama 3.3 70B指令大约贵1.5倍。 在需要结构化任务完成的基准中，

DeepSeek-V3在基准中擅长，例如MMLU（大量的多任务语言理解）和HumaneVal（代码生成）。但是，它在数学（数学解决问题）等基准中面临挑战，在数学（数学解决问题）中，其表现不那么竞争。它也导致GPQA（广义段落问题回答），表现优于该域中的其他模型。

> 在HumaneVal和MMLU中，

gpt-4O表现特别出色，在那里它以其在各种主题上产生高质量响应的能力而脱颖而出。尽管它在基于推理的任务中闪耀，但它在其他模型等专业领域（例如Math和GPQA）中挣扎。 Llama 3.3 70b在数学和IFEVAL等基准（评估后的指令）等基准中显示出其优势。它比其他模型更有效地展示了出色的问题解决能力，并更有效地遵循复杂的指示。它在HumaneVal和GPQA等其他基准测试中的性能不如DeepSeek-V3和GPT-4O。 > deepSeek-v3 vs gpt-4o vs llama 3.3 70b：编码功能

现在，我们将比较DeepSeek-V3，GPT-4O和Llama 3.3 70B的代码编写功能。为此，我们将在所有三种模型上给出相同的提示，并在以下指标上评估他们的回答：

效率

可读性

1. 评论和文档
2. 错误处理
任务1：查找大数的阶乘
>

提示：

“嗨，您是一位出色的代码教练，所以请帮助我解决这个问题。

q。写python代码以查找大量的阶乘。 GPT-4O响应 使用数组（手动处理乘法和携带操作）来计算大数的阶乘，这是一个python实现：
生成代码的输出

的响应骆驼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 这是一个python代码段，它使用数组来计算大数的阶乘来存储数字。<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 



生成代码的输出<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与GPT-4O vs Llama 3.3 70b：找到最佳的AI模型" >



DeepSeek-V3</p><h4>响应



</h4>><p>要使用Python中的数组计算大数量的阶乘，我们可以将结果存储在数组（或列表）中，以处理超过标准数据类型限制的非常大的数字。您可以实现以下方式：<em> </em>



</p>



生成代码的输出<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)

比较结果

GPT-4O的响应是最完整，平衡的效率，可读性和鲁棒的错误处理。它包括详细的评论和清晰的变量名称，并优雅地处理无效的输入，非常适合实际使用或协作开发。

> Llama 3.3 70B的响应功能是可行的，但缺乏适当的错误处理和详细的文档。它的结构不太直观，使用冗余变量会影响效率。这使其成为三个中最弱的。

> DeepSeek-V3的响应有效且结构干净，但缺乏可靠的错误处理和足够的文档。这是一个强大的竞争者，但人们无法轻松地跟随或适应。

>建议：

用于实际用途的

>

： gpt-4O是最佳选择，因为其可靠的错误处理，清晰的文档和强大的可读性。

> 出于教育目的，

：
• GPT-4O将再次成为首选选项，这是由于其回应中详细的docstrings和评论，这可以帮助学习者从逻辑上理解事物。 任务2：检查字符串是否为palindrome
• 提示：
‘‘嗨，您是一位出色的代码讲师，所以请帮助我解决这个问题。

q。给定一个字符串s，如果S删除最多一个字符后可以为palindrome返回true。 GPT-4O

响应 为了解决此问题，我们可以使用两分点方法来检查字符串是否可以在最多一个字符之后检查字符串。这是Python实施

生成代码的输出

的响应骆驼3.3 70B

>这是一个python解决方案，该解决方案最多可以在删除一个字符后检查字符串是否可以是文安。 生成代码的输出

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

响应 为了解决此问题，我们需要检查字符串是否可以通过删除一个字符来检查弦。回文读取相同的前锋和向后读取。我们可以处理以下方式：

> 生成代码的输出

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>比较见解<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与GPT-4O vs Llama 3.3 70b：找到最佳的AI模型" >



GPT-4O的响应是最完整且有据可查的响应。它以清晰度处理核心功能，使未来的开发人员可以轻松修改或扩展代码。它的效率和清晰文档的结合使其非常适合生产环境。



<an> Llama 3.3 70b的响应是一种功能解决方案，但缺乏GPT-4O中发现的清晰可变命名和深入的文档。主要逻辑中缺乏评论使得很难遵循，并且在可读性方面还有改进的余地。但是，对于快速实施是优先级的小型任务，它足够有效。</an></p>>



DeepSeek-V3的响应在效率和简单性之间取得了良好的平衡，但文档的效率不足。它简洁明了，但缺乏足够的细节来使其他人轻松遵循代码。在时间和资源受到限制的情况下，它的方法可能是有益的，但是它需要更彻底的解释和错误处理才能使代码准备就绪。<h4>>



</h4>>建议：<p>



</p>
用于实际用途的<p>></p>：<p> GPT-4O响应是最好的，因为其详尽的文档，清晰的结构和可读性。



出于教育目的，</p>><h4>：<anct-> GPT-4O是最合适的，为过程的每个步骤提供了全面的见解。
</anct->
</h4>

结论
• 就效率，清晰度，错误管理和综合文档而言， gpt-4o的表现都优于Llama 3.3 70B和DeepSeek-V3。这使其成为实用应用和教育目的的首选。虽然Llama 3.3 70B和DeepSeek-V3的功能，但由于缺乏强大的错误处理和清晰的文档，它们的功能不足。添加适当的错误管理，改善可变命名以及包括详细注释将提高其可用性，以符合GPT-4O的标准。
• >解锁DeepSeek的功能！今天就读我们的“入门deepseek”课程，并学习如何利用该项目的尖端AI模型。不要错过 - 现在加入并提高您的AI技能！ 也阅读：
  • deepSeek r1 vs openai o1：哪个更好？
  > deepSeek r1 vs openai o1 vs sonnet 3.5
  • >
  中国巨人面对面：deepseek-v3 vs qwen2.5
  • >
  > deepseek v3 vs claude sonnet 3.5
  • >
  > deepSeek v3 vs gpt-4o
  • >
  常见问题

  > Q1。哪种模型为现实世界应用提供了最高的代码质量？ GPT-4O由于其有效的错误处理，清晰的文档和组织良好的代码结构而在实际编码中脱颖而出，使其成为实际使用的最佳选择。这些模型如何用代码可读性和易用性进行比较？ GPT-4O因其可读性而脱颖而出，提供了清晰的可变名称和详尽的评论。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档，这可能会使它们更难遵循。哪种模型最适合教育目的？ GPT-4O是教育的理想选择，提供了深入的文档和详细的解释，可帮助学习者掌握代码的基本逻辑。可以采取哪些步骤来增强DeepSeek-V3和Llama 3.3 70B以匹配GPT-4O的质量？为了提高其性能，这两个模型均应专注于实施强大的错误处理，使用更多描述性变量名称，并添加详细的评论和文档以提高其可读性和整体可用性。

以上是DeepSeek-V3与GPT-4O vs Llama 3.3 70b：找到最佳的AI模型的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！