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

See Editor's Take section.