Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b：言語タスクとコード・数学の比較

主なポイント

モデル概要

DeepSeek V3 は、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用し、コードや数学などのタスクで高性能を発揮するように設計されています。
Llama 3.3 70B は、最適化されたトランスフォーマーモデルであり、多言語タスクや指示追従に優れています。

モデルの違い

DeepSeek V3 は、Multi-head Latent Attention（MLA）を備えた MoE アーキテクチャを採用し、各トークンに対してパラメータの一部のみを活性化します。
Llama 3.3 は、Grouped-Query Attention（GQA）を備えた自己回帰型トランスフォーマーアーキテクチャを採用しています。

パフォーマンス

DeepSeek V3 は、数学的推論とコード生成において優れた能力を示します。
Llama 3.3 は、一般的な言語理解と多言語サポートにおいて強力なパフォーマンスを発揮します。

ハードウェア要件

DeepSeek V3 はより多くの VRAM とストレージを必要としますが、より多様な GPU をサポートしています。
Llama 3.3 は全体的な要件が低く、ミッドレンジのハードウェアでも動作可能です。

ユースケース

DeepSeek V3 は、複雑な推論、コーディングタスク、合成データ生成に最適です。
Llama 3.3 は、多言語アプリケーション、AI アシスタント、コンテンツ作成に適しています。

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大規模言語モデル（LLM）の分野は急速に進化しており、新モデルが次々と可能性の限界を押し広げています。本記事では、DeepSeek V3 と Llama 3.3 70B という2つの注目モデルを、技術仕様、パフォーマンス特性、適切なユースケースに焦点を当てて実用的に比較します。この比較により、開発者や研究者は各モデルの強みと限界を理解し、特定のアプリケーションに対して情報に基づいた判断を下すことができます。

モデルの基本紹介

比較を始めるにあたり、まず各モデルの基本的な特徴を理解します。

DeepSeek v3

• リリース日: 2024年12月26日

• モデル規模:

  • deepseek/deepseek_v3

• 主な特徴:

  • モデルアーキテクチャ: Mixture-of-Experts (MoE) モデル
  • 技術的特徴: 128K コンテキストウィンドウ長
  • パフォーマンス指標: コード関連および数学タスクでの卓越性
  • トレーニング規模: 14.8兆トークンでトレーニング
  • 言語サポート: 具体的な情報なし

Llama 3.3 70b

• リリース日: 2024年12月6日

• モデル規模:

  • meta-llama/llama-3.3-70b-instruct

• 主な特徴:

  • モデルアーキテクチャ: Grouped-Query Attention (GQA)
  • 技術的特徴: 128K コンテキストウィンドウ長
  • パフォーマンス指標: 多言語タスクでの卓越性
  • トレーニング規模: 15兆トークンでトレーニング
  • 言語サポート: 英語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、ポルトガル語、スペイン語、ヒンディー語、タイ語

モデル比較

速度とコストの比較

速度比較

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出典: artificialanalysis

コスト比較

Llama 3.3 70B は、価格、総応答時間、レイテンシ、出力速度の点で DeepSeek V3 を上回っています。したがって、よりコストパフォーマンスとパフォーマンスに優れたモデルを選ぶ必要がある場合は、Llama 3.3 70B の方が良い選択肢となります。

ベンチマーク比較

各モデルの基本的な特性を確認したところで、さまざまなベンチマークでのパフォーマンスを詳しく見ていきましょう。この比較は、各モデルの得意分野を明確にするのに役立ちます。

ベンチマーク指標	Llama 3.3 70B	DeepSeek v3
MMLU	88.5	86
HumanEval	82.6	88.4
MATH	90.2	77
MGSM	79.8	91.1

• 一般的な言語理解と数学能力が求められるタスクには、Llama 3.3 70B が適しています。
• コード生成や評価、より高度な数学的問題解決を含むタスクには、DeepSeek V3 が適しています。

llama3.3 のベンチマーク知識について詳しく知りたい場合は、以下の記事をご参照ください。

• Llama 3.3 Benchmark: Key Advantages and Application Insights.

ハードウェア要件

まとめると、DeepSeek V3 は Llama 3.3 70B に比べて大幅に高い VRAM とストレージ要件があります。しかし、より多様な GPU をサポートし、効率的なトレーニングに最適化されています。一方、Llama 3.3 70B は比較的低いハードウェア要件を持ち、ミッドレンジのハードウェアでの実行に適しています。

アプリケーションとユースケース

• DeepSeek V3:
  • 複雑な推論タスク
  • 高度なコーディングとソフトウェア開発
  • 数学的問題解決
  • 合成データ生成
• Llama 3.3 70B:
  • 多言語チャットボットおよび AI アシスタント
  • 強力な指示追従が必要なアプリケーション
  • コード生成とソフトウェア開発
  • 多言語コミュニケーションを伴うグローバルアプリケーション
  • コンテンツ作成と要約

Novita AI によるアクセスとデプロイ

ステップ 1: ログインしてモデルライブラリにアクセス

アカウントにログインし、Model Library ボタンをクリックします。

ステップ 2: モデルを選択

利用可能なオプションを参照し、ニーズに合ったモデルを選択します。

ステップ 3: 無料トライアルを開始

選択したモデルの機能を試すために、無料トライアルを開始します。

ステップ 4: API キーを取得

API で認証するために、新しい API キーを提供します。Settings ページに移動し、画像のように API キーをコピーします。

ステップ 5: API をインストール

使用しているプログラミング言語に応じたパッケージマネージャーを使用して API をインストールします。

インストール後、開発環境に必要なライブラリをインポートします。API キーを使って API を初期化し、Novita AI LLM との対話を開始します。以下は、Python ユーザー向けのチャット完了 API の使用例です。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    # Get the Novita AI API Key by referring to: https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key.
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct"
stream = True  # or False
max_tokens = 512

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=&#91;
        {
            "role": "system",
            "content": "Act like you are a helpful assistant.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
)

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices&#91;0].delta.content or "")
else:
    print(chat_completion_res.choices&#91;0].message.content)

登録時に、Novita AI は $0.5 のクレジットを提供しています！

無料クレジットを使い切った場合は、支払いを行って継続利用できます。

結論

DeepSeek V3 と Llama 3.3 はどちらも、大規模言語モデルにおける重要な進歩です。DeepSeek V3 は、効率的な Mixture-of-Experts アーキテクチャにより数学、コーディング、推論タスクで優れたパフォーマンスを発揮し、効率的なトレーニングと推論のために設計されています。

一方、Llama 3.3 は、最適化されたトランスフォーマーアーキテクチャにより多言語機能と指示追従に優れ、パフォーマンスと効率のバランスを提供します。

これらのモデル間の最適な選択は、パフォーマンス要件、言語サポート、ハードウェア制約、コスト考慮事項など、特定のアプリケーション要件によって異なります。

よくある質問

DeepSeek V3 と Llama 3.3 の主なアーキテクチャの違いは何ですか？

DeepSeek V3 は Mixture-of-Experts (MoE) モデルであり、Llama 3.3 は自己回帰型トランスフォーマーベースのモデルです。

多言語タスクにはどちらのモデルが適していますか？

Llama 3.3 は多言語対話向けに特別に設計されており、8つの主要言語をネイティブでサポートしています。ただし、DeepSeek V3 も強力な多言語パフォーマンスを示します。

これらのモデルにはどこからアクセスできますか？

Llama は Novita AI などのプラットフォームからアクセスでき、DeepSeek V3 は専用プラットフォームで利用可能です。

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