DeepSeek positioneert zich als een serieuze concurrent in de AI-sector en vormt een directe uitdaging voor toonaangevende modellen zoals ChatGPT. Dankzij de innovatieve Mixture of Experts (MoE)-architectuur kan DeepSeek complexe taken efficiënt verwerken, waardoor het zich kan meten met de krachtigste AI-modellen op de markt.
Het model maakt gebruik van gespecialiseerde “experts” die dynamisch worden geactiveerd afhankelijk van de taak, wat resulteert in een hoge mate van flexibiliteit en optimalisatie. Dit stelt DeepSeek in staat om uit te blinken op gebieden zoals taalbegrip, programmeren, wiskunde en logisch redeneren.
Prestatie-indicatoren
Wij bieden een gedetailleerde vergelijking tussen twee geavanceerde AI-modellen: DeepSeek V3 en GPT-4o. Door verschillende prestatie-indicatoren te analyseren, verkrijgen we een helder inzicht in de sterktes en verschillen van beide modellen op diverse taken, variërend van natuurlijke taalverwerking tot programmeren en wiskundige probleemoplossing.
| Metric | DeepSeek V3 | GPT-4o |
|---|---|---|
| Architectuur | MoE | Dense |
| Geactiveerde Parameters | 378B | – |
| Totale Parameters | 671B | – |
| MMLU (EM) | 88.5 | 87.2 |
| MMLU-Redux (EM) | 89.1 | 88.0 |
| MMLU-Pro (EM) | 75.9 | 72.6 |
| DROP (F1) | 91.6 | 83.7 |
| IF-Eval (Strict) | 86.1 | 84.3 |
| C-Eval (EM) | 86.5 | 76.0 |
| C-SimpleQA (Correct) | 64.1 | 59.3 |
| MATH-500 (EM) | 90.2 | 74.6 |
| HumanEval-Mul (Pass@1) | 82.6 | 80.5 |
| LiveCodeBench (COT) | 40.5 | 33.4 |
| Alder-Edit (Acc.) | 79.7 | 72.9 |
| Alder-Polyglot (Acc.) | 49.6 | 16.0 |
Uitleg van de Architectuur en Prestatiecriteria
Architectuur
Het model kan gebruikmaken van twee verschillende architecturen: MoE (Mixture of Experts) of Dense.
- MoE schakelt meerdere gespecialiseerde “experts” in voor verschillende taken, waardoor de efficiëntie wordt verbeterd door alleen relevante parameters te activeren.
- Dense maakt bij elke taak gebruik van alle modelparameters, wat zorgt voor stabielere prestaties, maar mogelijk minder efficiënt is qua rekenkracht.
Modelparameters
- Geactiveerde Parameters: Dit verwijst naar het aantal parameters dat actief wordt gebruikt bij een specifieke taak. Over het algemeen leidt een hoger aantal geactiveerde parameters tot krachtigere prestaties.
- Totale Parameters: Dit is het volledige aantal parameters binnen het model. Een groter totaal aantal parameters betekent vaak een krachtiger model, maar brengt ook hogere rekenvereisten met zich mee.
Evaluatiemetrics
✅ Taalbegrip en Redenering
- MMLU (EM) – Massive Multitask Language Understanding (Exact Match): Meet het vermogen van het model om vragen uit een breed scala aan onderwerpen nauwkeurig te beantwoorden.
- MMLU-Redux (EM): Een vereenvoudigde versie van MMLU met minder taken, maar nog steeds gericht op taalbegrip.
- MMLU-Pro (EM): Een geavanceerdere variant van MMLU, waarbij taken complexer zijn en diepgaand tekstbegrip vereisen.
- DROP (F1) – Discrete Reasoning Over Paragraphs: Beoordeelt hoe goed het model redeneringsvragen over tekstfragmenten kan beantwoorden. De F1-score evalueert zowel nauwkeurigheid als volledigheid.
- IF-Eval (Strict): Test het vermogen van het model om correcte tekstuele antwoorden te genereren, met nadruk op nauwkeurigheid en coherentie.
✅ Chinese Begripstests
- C-Eval (EM): Een benchmark die de nauwkeurigheid van het model meet bij het beantwoorden van vragen in het Chinees.
- C-SimpleQA (Correct): Een eenvoudigere test om te beoordelen hoe goed het model basisvragen in het Chinees kan beantwoorden.
✅ Wiskundige Vaardigheden
- MATH-500 (EM): Meet de wiskundige probleemoplossende vaardigheden van het model.
✅ Code- en Programmeerprestaties
- HumanEval-Mul (Pass@1): Beoordeelt hoe goed het model in staat is om correcte code te genereren bij de eerste poging.
- LiveCodeBench (COT): Meet de kwaliteit van code gegenereerd door het model tijdens het oplossen van programmeervraagstukken.
✅ Tekstbewerking en Meertaligheid
- Alder-Edit (Acc.): Evalueert hoe nauwkeurig het model tekst kan bewerken en reviseren.
- Alder-Polyglot (Acc.): Meet het vermogen van het model om meerdere talen te begrijpen en correct te verwerken.
Door deze evaluatiecriteria kunnen we de sterke en zwakke punten van het model objectief analyseren en vergelijken met andere AI-modellen.
Sterke en zwakke punten
DeepSeek-V3
| Voordelen van DeepSeek V3 | Nadelen van DeepSeek V3 |
|---|---|
| ✅ Uitstekend in geavanceerde wiskunde – ideaal voor het oplossen van complexe vergelijkingen of het bewijzen van stellingen. | ❌ Minder geschikt voor algemene vragen – bijvoorbeeld bij een vraag als “Wat is een zwart gat?” zal ChatGPT waarschijnlijk een nauwkeuriger en completer antwoord geven. |
| ✅ Sterk in competitief programmeren – ideaal voor algoritmische problemen en programmeerwedstrijden. | ❌ Moeite met het verbeteren van bestaande code – voor het optimaliseren of opschonen van code presteert ChatGPT beter. |
| ✅ Beste keuze voor taken in de Chinese taal – bij het verwerken van Chinese tekst heeft DeepSeek V3 een voorsprong op ChatGPT. | ❌ Minder veelzijdig – DeepSeek V3 blinkt uit in specifieke taken, maar presteert minder goed in bredere conversaties. |
ChatGPT-4o
| Voordelen van ChatGPT (GPT-4o) | Nadelen van ChatGPT (GPT-4o) |
|---|---|
| ✅ Begrijpt bredere context – ideaal voor algemene kennis, schrijven, brainstormen en diepgaande analyses. | ❌ Minder sterk in geavanceerde wiskunde – goed in basis- en intermediaire wiskunde, maar heeft moeite met complexe probleemoplossing. |
| ✅ Beter in het verfijnen en verbeteren van code – voor debugging en code-optimalisatie is GPT-4o betrouwbaarder. | ❌ Zwakker in algoritmische uitdagingen – voor competitief programmeren biedt DeepSeek V3 nauwkeurigere oplossingen. |
| ✅ Veelzijdiger in het algemeen – kan een breed scala aan taken uitvoeren, van vragen beantwoorden tot essays schrijven. | ❌ Minder vaardig in de Chinese taal – ondersteunt meerdere talen goed, maar DeepSeek V3 heeft een beter begrip van Chinese nuances. |
Welke moet u kiezen?
Als je op zoek bent naar een wiskundig genie of een expert in algoritmisch programmeren, dan is DeepSeek-V3 de juiste keuze. Dit model blinkt uit in complex redeneren, wiskunde en programmeertaken en heeft een sterke taalverwerking in het Chinees.
Daarentegen, als je een veelzijdige AI-assistent nodig hebt voor schrijven, creatieve taken, algemene vragen of hulp bij programmeren, dan is ChatGPT (GPT-4o) de betere optie. Dit model is gebruiksvriendelijker, flexibeler en presteert uitstekend in Engels en andere talen.
Beschikbaarheid en Platformondersteuning
Een cruciale factor voor de bruikbaarheid van een AI-model is de toegankelijkheid op verschillende platforms. In deze sectie vergelijken we DeepSeek en ChatGPT op basis van hun beschikbaarheid via websites, mobiele apps en desktopapplicaties voor diverse besturingssystemen.
| Platform | DeepSeek | ChatGPT |
|---|---|---|
| Web | Toegankelijk via webbrowser | Toegankelijk via webbrowser |
| Mobiele App | Beschikbaar voor iOS en Android | Beschikbaar voor iOS en Android |
| Desktop App | Geen (webgebaseerd) | Beschikbaar voor Windows en macOS |
| API-integratie | Beschikbaar via API voor integratie | Beschikbaar via API voor integratie |
| Besturingssystemen | Ondersteunt alle OS via web en mobiele app | Ondersteunt Windows, macOS, Linux voor desktop en iOS en Android voor mobiele apps |
| Toegankelijkheid | Webinterface, mobiele app, API | Mobiele apps, desktopapps, web, API |
Uit deze tabel blijkt dat DeepSeek mobiele apps biedt voor iOS en Android, evenals API-toegang voor integratie, maar geen aparte desktopapplicaties heeft.
ChatGPT daarentegen ondersteunt een breder scala aan platforms, inclusief desktopapps voor Windows, macOS en Linux, naast mobiele apps en API-toegang voor integratie.