Key Specifications

SpecificationDeepSeek V3Mixtral 8x22B
Vendordeepseekmistral
Versionv38x22b
Release Date2024-12-262024-04-10
Context Window64000 tokens64000 tokens
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext
LicenseDeepSeek LicenseApache 2.0
SOC2✗✗
HIPAA✗✗
GDPR✗✗
ISO 27001✗✗

Benchmark Results

BenchmarkDeepSeek V3Mixtral 8x22BWinner
BBH84.974.5DeepSeek V3
GSM8K89.378.6DeepSeek V3
HUMANEVAL82.645.2DeepSeek V3
MATH61.646DeepSeek V3
MMLU88.577.8DeepSeek V3

Pricing Comparison

Tier (per Mtok)DeepSeek V3Mixtral 8x22B
Input$0.27$1.2
Output$1.1$1.2
Cache Read$0.07$0
Cache Write$0.27$0

DeepSeek V3 对比 Mixtral 8x22B

模型概述

DeepSeek V3 与 Mixtral 8x22B 均为 AI 模型市场的重要选项。本页对比两者在基准、定价与合规性上的差异。

核心规格对比

厂商发布日期上下文窗口许可证
Deepseek / Mistral2024-12-26 / 2024-04-1064K / 64KDeepSeek License / Apache 2.0

基准测试表现

基准DeepSeek V3Mixtral 8x22B胜出
BBH (BIG-Bench Hard)84.974.5A
GSM8K (Grade School Math 8K)89.378.6A
HumanEval82.645.2A
MATH61.646.0A
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)88.577.8A

定价对比

输入输出缓存读取缓存写入
— / —— / —— / —— / —

每百万 token — A / B

优势 & 劣势

DeepSeek V3

  • ✅ MMLU 得分 88.5,知识推理能力强。
  • ✅ HumanEval 82.6,代码生成能力出色。
  • ✅ GSM8K 89.3,数学推理稳健。
  • ✅ 采用 MoE 混合专家架构。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

Mixtral 8x22B

  • ✅ 采用 MoE 混合专家架构。
  • ⚠️ HumanEval 45.2,代码能力较弱。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

编辑点评

DeepSeek V3 与 Mixtral 8x22B 各有侧重。建议根据具体场景(代码、长文本、视觉等)选择,参考上方基准与定价表。

常见问题

哪个模型在代码任务上更优?

参考 HumanEval 基准得分表,得分更高者更适合代码任务。

哪个模型价格更低?

参考上方的定价对比表,输入/输出价格更低者更具成本优势。

上下文窗口哪个更长?

参考核心规格对比表,上下文窗口更大的模型适合长文档处理。

参考文献

Editor's Take

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