Deepseek מול OpenAAI: Ki-Wet Racen חושף-הוא ה- R1 של סין רק עותק או יצירת מופת אסטרטגית?

תחרות הטכנולוגיה הענקית: Deepseek מול OpenAai- מי שולט בעתיד ה- AI?

סין וארה"ב נמצאים במרכז הפיתוח הטכנולוגי העולמי מזה שנים. במיוחד בתחום הבינה המלאכותית (AI), יש מרוץ אינטנסיבי בו חברות טק גדולות וסטארט-אפים מתעוררים מחפשים פתרונות חדשניים. בהקשר זה, הסטארט -אפ הסיני של KI Deepseek והחברה האמריקאית Openai גרמו לערבב. Deepseek הציגה לאחרונה שני דגמי AI מדהימים בשם Deepseek R1 (בגרסה הבסיסית "R1") ו- DeepSeek R1 Zero (לרוב נקרא גם "R1-Zero"), ואילו הצד האמריקני עם דגם O1 של Openai והגרסה הקטנה יותר שלו, O1 מיני. משקיפים רבים תוהים אם הדגמים DeepSeek R1 ו- R1 אפס הם רק חיקוי אקראי של טכנולוגיות אמריקאיות או שמא קיימת אסטרטגיה ממוקדת שמאחוריה כדי לעזור לפריצת דרך המגזר הסיני.

טקסט זה עוסק באינטנסיביות עם ההבדלים והדמיון בין מערכות ה- AI מ- Deepseek ו- Openai. בנוסף, מואר כיצד משתמשים בלמידה של חיזוק ב- DeepSeek R1 אפס ו- R1 ואיזה פוטנציאל זה יכול לגרום לדור הבא של דגמי AI. במהלך ההסברים הללו, יותר מ -2000 מילים יגיעו יחד על מנת לאפשר שיקול מקיף וניתוח עמוק יותר. יחד עם זאת, נעשה ניסיון להציג רק תוכן שיכול להיחשב אמין. טקסט זה נפרד מהשערות טהורות ומתמקד במגמות מובנות, נתונים טכניים ידועים והצהרות מאזור AI.

מתאים לכך:

• סין מול ארה"ב ב- KI: האם Deepseek R1 (R1 אפס) ו- Openai O1 (O1 Mini) באמת כל כך שונים?

התחרות העולמית בענף AI

התחרות בין סין לארה"ב בתחום AI גדלה משמעותית בשנים האחרונות. משקיפים כל הזמן מדברים על שתי המדינות במירוץ אמיתי לעליונות על KI הטכנולוגי העתידי. ישנן סיבות שונות שהתחרות הזו כל כך גרועה. ראשית, החלטות פוליטיות -יצרני שתי המדינות רואים את הפוטנציאל להבטיח מנהיגות חדשנות בעשורים הקרובים. שנית, חברות טכנולוגיה גדולות הכירו בכך שפתרונות AI מבטיחים יתרונות כלכליים אדירים. שלישית, גם סין וגם ארצות הברית גיבשו אסטרטגיות נרחבות לקידום מחקר AI.

בסין, KI נתפסת כאבן בניין חשובה למודרניזציה של המדינה וכ"מפתח לתחרות בינלאומית "מזה מספר שנים. הממשלה מקדמת סטארט-אפים ומוסדות מחקר עם מגוון רחב של תוכניות וכסף להרחבת פיתוח טכנולוגיות AI. לעומת זאת, ארצות הברית מסתמכת על כוחו של השוק החופשי, בהן חברות גדולות ומבוססות כמו גוגל, מיקרוסופט, מטא ופתוח, אך גם שחקנים קטנים יותר, נמצאות בתחרות ומקבלות סכומים גבוהים ממשקיעים כדי להתקדם בתחום למידת מכונות, רשתות עצביות ועיבוד שפות טבע (NLP).

Deepseek ו- Openai במבט חטוף

כשחקן מתעורר מסין, Deepseek משמש כעת כסוג של "טיפ פנימי" בסצנת ה- AI העולמית. סטארט-אפ של AI ידוע פחות מחברות הטכנולוגיה הסיניות הגדולות, אך משך תשומת לב בחוגים מומחים מכיוון שנראה שהוא מפתח מודלים גדולים בשפה גדולה (LLMS) תוך זמן קצר. שניים מהדגמים הללו הם DeepSeek R1 ו- DeepSeek R1 אפס. לעומת זאת, Openai היא חברה שממוקמת בקליפורניה הידועה ברחבי העולם בדגמי ה- AI שלה וזכתה לתשומת לב בשלב מוקדם. עם O1 ואחותו הקטנה יותר, O1 מיני, Openai מציג את ההתמקדות שלהם באיכות גבוהה ובו בזמן מערכות AI הניתנות להרחבה.

הדגמים DeepSeek R1 ו- R1 אפס השיגו לאחרונה תוצאות בבדיקות מידה שניתן למדוד באמצעות OpenAIS O1 MINI ומודל O1 חזק יותר. בענף בו חידושים שולטים לעתים קרובות מתאגידים אמריקאים ידועים, הפך פתאום ה- Deepseek הסיני למתחרה רציני. יש אנליסטים שתוהים באיזו מידה Deepseek נוצרה בהשראת הגישות בארה"ב והאם רק אסטרטגיות מועתקות או שמובאות למעשה גישות חדשות.

יסודות טכניים של אפס DeepSeek R1 ו- R1

1. DeepSeek-R1-Zero: למידת חיזוק ללא פיקוח אנושי

Deepseek-R1-Zero מרגש ברגישות במיוחד מכיוון שמודל זה מסתמך לחלוטין על למידת חיזוק (RL) מבלי שהשתמש בעבר במשוב אנושי או כוונון סנפיר בפיקוח קלאסי. גישה זו נחשבת לציון, מכיוון שרוב יישומי ה- AI המתקדמים משתמשים לפחות בשלבים בודדים כדי להשתמש בנתונים או משוב של אנושי מבדיקות אמיתיות.

Deepseek-R1-Zero הולך בדרך אחרת. המודל תוכנן בצורה כזו שהוא מפתח את היכולת לזהות קשרים גדולים ומורכבים ולהשתפר באופן עצמאי. על ידי שימוש בעקביות משוב RL, R1-Zero רכשה מיומנויות מסוימות, החשובות במיוחד בתחום מה שמכונה "הנמקה". אלה כוללים:

• בדיקה עצמית: הדגם בודק את צעדי הביניים שלו ("המונולוג הפנימי" שלו) לפני שיש תשובה סופית לחשיפת טעויות.
• השתקפות: במקום להפיק תשובה יחידה, המודל משקף על אפשרויות תשובה שונות, בדומה לאופן שבו אדם שוקל פתרונות אפשריים זה מול זה.
• דור של שרשראות מחשבה ארוכות: R1-אפס מראה שהוא יכול גם ליצור צעדים ביניים למשימות מורכבות, בהן הוא משתמש בגמישות בכל מה שקשור לפיתרון.

בדיקת עצמך ולהפעיל מחדש את עצמך אם אתה מכיר במבוי סתום היא יכולת שנחשבת לחיונית לפריצות דרך עתידיות במחקר AI. מכיוון שככל שהבעיה מורכבת יותר, כך היכולת לארגן מחשבות ולתקן גישות שגויות.

2. DeepSeek-R1: שילוב של למידת חיזוק וכוונון עדין קלאסי

מודל האחות DeepSeek-R1 משלב את הפוטנציאל של למידת חיזוק עם הגישה המסורתית יותר של כוונון משובח בפיקוח. הרקע לאסטרטגיה זו הוא שלמידה חיזוק יכולה להוביל לפתרונות יצירתיים ואלגנטיים במיוחד, אך לעיתים מייצאים את הציפיות האנושיות ביחס להבנה ורלוונטיות. כדי לנטרל זאת, המפתחים של DeepSeek השתמשו גם בשיטות כוונון עדינות בהן משתמשים במשוב אנושי ונתוני אימונים מאוצרים.

על פי מבחנים פנימיים וכמה מדדים נגישים לציבור, DeepSeek-R1 מציג שירותים חזקים בתחומים שונים. זה כולל:

• מתמטיקה: ערכים ממוצעים של 79.8 % דיוק ב- AIME ו- 97.3 % עבור MATH-500.
• תכנות: המודל עולה על 96.3 % מהמשתתפים האחרים בתחרויות קוד כמו CodeForces.
• ידע כללי: כאן DeepSeek-R1 מאיר עם ערך של 90.8 % ב- MMLU ו- 71.5 % ב- GPQA Diamond.

העובדה ש- DeepSeek-R1 זולה יותר, אך יחד עם זאת מגיעה לערכים מצוינים בתחומים רבים עוררה סקרנות עם משקיפים. "האם זו ההתחלה של עידן חדש בו סטארט-אפים מאתגרים את הענקים האמריקניים הממומנים מאוד?" יש פרשנים שואלים את עצמם.

O1 של Openai: רקע, פילוסופיה ושירותים

מההתחלה, OpenAAI שמה את הטענה לפתח "AI בטוח ושימושי לטובת האנושות". Leitmotif זה בא לידי ביטוי בהחלטות רבות, כולל השילוב של למידת חיזוק ומשוב אנושי (RLHF). הרעיון שמאחורי זה הוא שהמודל לומד לספק תשובות באמצעות אינטראקציה עם ספקי משוב אנושי שאינם רק נכונים רשמית, אלא יחד עם זאת מובנים, מועילים ומוצדקים מבחינה אתית.

RLHF מונע התפתחויות בלתי רצויות אפשריות, למשל אם מודל יכול לייצר תוכן לא הולם. עם זאת, הדבר דורש משאבים נוספים, מכיוון שהתמיכה וההדרכה של המודל, כולל בחינות אנושיות ותהליכי משוב, היא יקרה. העלויות באה לידי ביטוי לרוב במנוי או דמי שימוש גבוהים יותר. עבור O1, לעתים קרובות מוזכרים מחירי ה- API הגבוהים יחסית, ואילו ספקים אחרים, כמו DeepSeek, מציעים חסמי גישה נמוכים יותר.

ביחס לבדיקות ביצועים, O1 של Openai היא מערכת חזקה שניתן ליישם על מגוון רחב של משימות. החל ממתמטיקה לתכנות לתהליכי יצירתי המייצרים טקסט, O1 הוכח שוב ושוב כי הוא פועל ברמה גבוהה. הקריאה שלו עם שרשרת המגן ידועה במיוחד, בה המודל מחלק שאלות מורכבות לשלבי ביניים ומספק תוצאות מדויקות מאוד. לדוגמה, אם אתה מבצע משימת טקסט מתמטית, אתה יכול להבין כיצד פועל תהליך החשיבה במקרים רבים. המודל אינו מראה כל צעד שקוף, אלא בדרך כלל מבלה טיעון הדרגתי שמוביל לפיתרון מובן בבירור.

השווה את שתי המערכות: DeepSeek-R1 לעומת O1

1.

במבחני מתמטיקה דווח כי Deepseek-R1 השיגה דיוק של 79.8 % ב- AIME, בעוד שאומרים כי O1 הוא 79.2 %. זהו הבדל מינימלי, עם זאת, שיש לו השפעה פסיכולוגית מכיוון ש- DeepSeek מציג מודל שווה מבחינה טכנית או אפילו מעט מעולה. בתחום התכנות הוא קובע כי DeepSeek-R1 הגיע לכ- 96.3 % במבחן Codeforces, בעוד O1 אמור להיות קצת יותר מ- 96.6 %. ההבדל הזה גם נמוך, אך מראה ששני הדגמים פועלים בגובה העיניים.

2. עלויות ונגישות

נקודה חיונית היא מבנה העלויות השונה. בעוד OpenAAI עבור O1, חלקית יחסית גבוהה יחסית, Deepseek-R1 פועלת לכאורה עם מחירים נמוכים משמעותית: "עד 95 % זולים יותר" נמצאת בכמה מצגות עסקיות של Deepseek. הצהרות כאלה צריכות להיות מאמתות בפועל, אך אם יתרון עלות זה נכון, זה יכול להוכיח כיתרון תחרותי גדול עבור DeepSeek. זה חל במיוחד על לקוחות ארגוניים שעליהם לעבד כמויות עצומות של נתונים ולכן בוחרים בפתרון החוסך עלויות לטווח הארוך.

בנוסף, על פי הגילוי העצמי, DeepSeek-R1 זמין תחת רישיון המשותף, המאפשר שימוש ושינוי חופשי של משקולות ותפוקות הדגם. בתקופה שבה יותר ויותר מפתחים וחברות מסתמכים על קוד פתוח, זה יכול להיות פלוס מכריע. "עבורנו מקדמים חדשנות, פתיחות פירושה קידום אותנו" היא הצהרה שמועברת שוב ושוב על ידי Deepseek. באמצעות פתרונות קוד פתוח, מפתחים יכולים להסתכל ישירות בקוד, לבצע התאמות ולשלב את המודל בפרויקטים שלהם מבלי להיכנס לכפייה של מערכת אקולוגית סגורה.

מתאים לכך:

• דגמי AI במספרים: 15 דגמי שפה גדולים -149 דגמים בסיסיים / "דגמי יסוד" -51 דגמי למידה מכונה
• מודלים של שפת AI ברט ו- GPT. אילו חברות עומדות מאחוריה, מה בדיוק הן עושים ואיפה ההבדלים?

3. מיומנויות מיוחדות

שניהם Deepseek-R1 וגם O1 מאופיינים בהנמקה מתקדמת. DeepSeek-R1 פיתח יכולת בולטת לשקף השתקפות ביקורתית עצמית באמצעות RL, צעדים ביניים מתואמים ו"שרשראות ארוכות ". לעומת זאת, O1 של Openai, מאיר בשרשרת המופע, המתאר את היכולת ליצור פתרונות מובנים בהדרגה והגיונית. שני הדגמים מסוגלים אפוא לא רק להציג תוצאות באופן מיידי, אלא גם להסביר את השיקולים שלהם במידה מסוימת. זה מגביר את העקיבות והאמון בהוצאות.

DeepSeek-R1 אפס: התמחות ותפיסה

1. התמקד בלמידה של חיזוק

Deepseek-R1 אפס הוא באופן הגרסה הרדיקלית של דגם ה- R1, מכיוון שהיא מפזרת משוב אנושי קלאסי. בעוד ש- R1 מסתמך באופן חלקי על כוונון עדין מפיקוח, R1-Zero מסתמך לחלוטין על RL. מנקודת המבט של מחקר AI, זהו ניסוי מרגש: "הפוטנציאל של למידת חיזוק מונע כאן עד קיצוני", אומר כמה משקיפים. למידת חיזוק מחקה את עקרון הניסוי והשגיאה בה המודל מקבל אותות תגמול עבור שלבי ביניים או תוצאות סיום נכונות.

אלמנט מרכזי של R1-אפס הוא היכולת לחשוב על חשיבה. אם בעיה ספציפית מסווגת כקשה יותר, המודל משתמש יותר במחזורי מחשוב כדי לחפש פיתרון מתאים. גישה תואמת אדפטיבית זו יכולה להאט את תגובת המודל, אך נוטה להגדיל את איכות התוצאות. "איטי יותר אך אינטליגנטי יותר" יכול להיות מסכם.

2. אתגרים

עם זאת, לגישה RL הרדיקלית יש גם צדדים כהים. DeepSeek-R1 אפס צריך לפעמים לעבור לפתע בין שפות שונות או לייצר הוצאות המבלבלות מנקודת מבט של משתמש. שינוי שפה בלתי מבוקר זה יכול לנבוע משלבי חקר וריאנט בתהליך הלמידה לחיזוק. עד כה לא היה ברור כיצד מתודולוגיית הלמידה של החיזוק נמצאת בתרחישים של שימוש אמיתי בטווח הארוך, כאשר סובלנות התקלות היא לעיתים יותר צרה והדרישות הרגולטוריות גבוהות.

R1-Zero לא יכול להפעיל כרגע פונקציות דיאלוג מורחבות, מהדורות JSON או "שיחות פונקציות" מיוחדות. אם יש לשלב פיתרון AI בסביבות עסקיות, תכונות כאלה הן לרוב חיוניות, למשל לתהליכי תהליכים אוטומטיים. Deepseek הודיעה כי הם עובדים על עדכונים שנועדו להוסיף בהדרגה פונקציות אלה. עם זאת, נותר לראות אם ומתי מופיעים עדכונים אלה.

דמוקרטיזציה של AI על ידי קוד פתוח?

Deepseek לא רק פרסמה את הדגמים הגדולים שלה R1 ו- R1-Zero, אלא גם מספקת בפומבי שישה מחלוקות קטנות יותר. דגמים אלה הוכשרו חלקית עם נתונים שהוצאו מהדגמים הגדולים יותר. המטרה היא לספק למפתחי AI בכל העולם כלים פשוטים לבניית פרויקטים של AI משלהם. "אנחנו רוצים שמהפכת ה- AI תגיע לכולם, ולא רק לחברות גדולות או למכוני מחקר", אומר דיפסק.

צעדים כאלה יכולים באמת לשנות את נוף ה- AI. אם דגמים חזקים זמינים באופן גלוי, סטארט-אפים ומפתחים עצמאיים אפילו לא צריכים להשלים חוזי רישיון יקרים עם ספקים גדולים בארה"ב, אלא יכולים לשנות ישירות ולהשתמש בגרסאות משלהם של דגמי DeepSeek. יש מומחים הרואים בכך הזדמנות לקדם מגוון אמיתי וחדשנות באזור AI על ידי הימנעות ממונופולים או אוליגופוליס.

האם זה חיקוי או אסטרטגי בפיתוח -בית?

נושא חוזר ונשנה במחלוקת ההימורים המערבית של ה- AI הוא: סין פשוט מעתיקה גישות מארה"ב, או שמא מדובר בפיתוח אותנטי? למעשה, Deepseek R1 ו- R1 אפס מראים הקבלות רבות לשיטות העבודה של O1 של Openai. לדוגמה, שניהם למידת חיזוק משתמשים באופטימיזציה של תהליכים. הרעיון לשלב שרשרת מחשבות (שרשרת שלם) בעיבוד ההגיוני של משימות מרובות שלבים הופיע גם מוקדם במחקר המערבי. מהבחינה הזו, ברור כי Deepseek נהנה גם מהידע הזה ולעיתים יישם פרדיגמה דומה.

עם זאת, אין לדרג דמיון כזה כעדות לפלגיאט או חיקוי קל. מחקר ופיתוח ב- AI הם תחום מונע גלובלי בו רעיונות חדשים מדברים במהירות. בנוסף, פרסומים מדעיים מעמיקים את ההתקדמות בכל האזור, כך שחוקרים ברחבי העולם ימשיכו לבנות על אותה בסיס. אז יכול להיות גם ש- Deepseek עידנה באופן עצמאי את גישת הלמידה לחיזוק לנקודה שאף חורגת מהתחרות בכמה מדדים.

הזדמנויות וסיכונים תחרותיים

בגלל הביצועים המרשימים שלהם, Deepseek R1 ו- R1-Zero מעוררים רצונות בקרב משקיעים, מוסדות מחקר וחברות טכנולוגיה. אם אתם מחפשים פיתרון זול, חזק ופתוח בו זמנית, Deepseek בקושי יכול היה להיות מסוגל להימנע ממנו. "אין הרבה ספקים שיש להם רמה כה גבוהה ובו בזמן מציעים מידת פתיחות זו" היא הערכתם של כמה מומחים בתעשייה.

עם זאת, ישנם סיכונים. חלק מהגורמים המעוניינים מהססים לאמץ "דגמי גרסה 1", מכיוון שמערכות AI מגיעות לרוב רק לבשלות שוק לאחר מספר איטרציות. כמו כן, לא ברור אם DeepSeek יכולה להבטיח את היציבות והאמינות הדרושים בתהליכי התמיכה החשובים עבור לקוחות גדולים. שאלות על ערבויות, אמינות, הגנת נתונים ואבטחה הן גם חיוניות. במיוחד כשמדובר בנתונים רגישים, לא רק הביצועים הטכניים הם מכריעים, אלא גם השאלה האם פיתרון AI עומד בדרישות האבטחה של חברות בינלאומיות.

השלכות אתיות וגיאו -פוליטיות

המתיחות הגיאו -פוליטית בין סין לארה"ב בענף הטכנולוגיה מוקרנים לענף ה- AI בעוצמה הולכת וגוברת. "על מי עליכם לסמוך כשמדובר בנתונים רגישים ופיתוח סוכני AI חדשים?" חברות רבות שואלות את עצמן. בצד המערבי יש ספקנות כלפי מערכות AI סיניות, מכיוון שיש פחד מהתערבויות פוטנציאליות מצד סוכנויות ממשלתיות. לעומת זאת, יש הסתייגויות נגד הדומיננטיות של ארה"ב וכל דלתות אחוריות (דלתות אחוריות) במערכות קנייניות בסין.

סכסוך זה בא לידי ביטוי בשאלה אם Deepseek באמת מייצג חידוש עצמאי או שהוא רק עותק "שנעשה בסין". אם ניתן להוכיח ש- Deepseek R1 ו- R1-Zero מציבים סטנדרטים איכותיים חדשים, לסין הייתה אחת ממערכות ה- AI המובילות, מה שיהיה סמל לעלייה הטכנולוגית המהירה של המדינה מנקודת מבט גיאו-פוליטית. לעומת זאת, הצלחה של O1 של Openai והפיתוח המתמשך בארצות הברית עלולה להוביל לעובדה שחברות AI האמריקאיות ממשיכות לשמור על הריבונות בשוק.

תרחישי יישומים פוטנציאליים

1. מחקר מדעי ומתמטיקה

גם Deepseek-R1 וגם O1 מעניינים עבור חוקרים, סטודנטים ומוסדות חינוך בגלל הביצועים הטובים שלהם במשימות מתמטיקה. הודות לערכי דיוק גבוהים באזורים כמו AIME או MATH-500, המודלים מתאימים לפיתרון משימות אלגבריות, גיאומטריות או אנליטיות מורכבות. הם יכולים לשמש גם כעוזר בכל הקשור למיצוי וסיכום של טקסטים מומחים מדעיים.

2. תכנות ופיתוח תוכנה

הדגמים יכולים גם לפתח את היתרונות שלהם בתחום הנדסת תוכנה. DeepSeek-R1 ו- O1 יכולים לפרש את קוד המקור, לזהות קטעים שגויים ולהציע הצעות לאופטימיזציה. DeepSeek-R1 משלב גם פונקציה המאפשרת לבדוק ולבצע קוד ישירות בממשק צ'אט. זה מאיץ את מחזורי הפיתוח ומקדם איטרציות מהירות. מפתחים שעובדים בצוותים יכולים ליפול על מאמן קוד וירטואלי שמספק כל הזמן משוב.

3. סיעור מוחות יצירתי ויצירת תוכן

שני המודלים יכולים לתמוך בתהליכי עמדת טקסט על ידי יצירת רעיונות, הצעת מבני תוכן או עזרה בכתיבת מאמרים ארוכים יותר. עבור טקסטרים פרסומיים, עיתונאים או בלוגרים, ישנן הזדמנויות חדשות ליצור תוכן ביעילות ולהביא נקודות מבט חדשות שוב ושוב. עם זאת, נשאר חשוב לבדוק באופן ביקורתי את התפוקה כנגד ולא לנקוט בעיוורון.

מבט לעתיד: האם Deepseek ו- OpenAai יעצבו את שוק ה- AI?

ההתפתחות הנוספת של DeepSeek R1 ו- R1-Zero יכולה להיות אות למגמה הגלובלית לעבר מודלים AI אוטונומיים החזקים שלומדים באופן עצמאי ותלויים רק בהתערבויות אנושיות. הגישה של הגברת הלמידה מחדש של ההכרזות מחדש תואמת אוריינטציה כללית של מחקר AI מודרני. ברגע שמודלים אלה מדגימים את היתרונות שלהם בפרויקטים אמיתיים, חברות אחרות ככל הנראה יתקפו לכיוונים דומים.

מצידו, Openaai ישאף לשמור על ההובלה או אולי להתרחב. החברה חוקרת גרסאות מפותחות נוספות של O1, המבטיחות מיומנויות משובצות יותר מדויקות, ממשקי דיאלוג טובים יותר ומנגנוני אבטחה חזקים יותר. נושא הקיצוץ בעלויות צריך גם למלא תפקיד בעתיד, מכיוון שיותר ויותר מתחרים חותרים לשוק.

מתאים לכך:

• Ki & Metaverse: צוות החלומות של העתיד הדיגיטלי-השלב הבא של הדיגיטציה

תחום של מתח בין חדשנות לתחרות

לא, DeepSeek עם הדגמים שלה R1 ו- R1-Zero אינו עותק טהור של טכנולוגיות אמריקאיות, אלא יש חוזקות וגישות משלו. ההנחה של חיקוי אסטרטגי לא נדחה לחלוטין, מכיוון שידע המחקר בעולם AI בדרך כלל מחולק באופן גלוי וכל שחקן מבוסס על השיטות האחרונות. עם זאת, יהיה קצר מכדי להפחית את DeepSeek לתווית "פלגיאט". תוצאות המידה המוצגות והפתיחות של דגמי AI מדברים בשפה שונה.

"אנו עומדים בתחילת שלב חדש במהפכת AI" היא הצהרה שלעתים קרובות ניתן לשמוע בעמק הסיליקון כמו גם במרכזי החדשנות הסינים. המשפט הזה נשמע באופן כללי, אך משקף שינוי פרדיגמה אמיתי: במהפכה זו, זה כבר לא רק השמות הגדולים שמפרטים את הקצב, אלא גם מגוון של סטארט-אפים וצוותי מחקר שמשנים את השוק עם רעיונות חדשניים ופתרונות חיוביים. DeepSeek R1 ו- R1 אפס הם דוגמא לכך שכבר לא ניתן להתעלם ממנה.

כמובן שהשאלה נותרה פתוחה איזה מודל יגבר על הראייה או האם (וגם מוצרים תחרותיים אחרים) ישלימו זה את זה למערכת אקולוגית עולמית של AI. דו קיום שבהם מפתחים יש אפשרות לבחון את הפרויקט שלהם איתנו או מודלים סיניים (או אפילו שילוב) תועיל לתרבות החדשנות. בכל מקרה, הרצינות הטכנית והאמינות של הדגמים נותרה חשובה.

דבר אחד כבר בטוח: Deepseek R1 ו- R1 אפס יכולים לעזור לקדם את הדמוקרטיזציה של ה- AI על ידי הנחת הדגמים המתקדמים לקהל רחב יותר. אם בפועל מאושר ש- DeepSeek למעשה מספק איכות גבוהה ובאותה עת פתרונות זולים, הלחץ על ספקים אחרים יגדל, כדי לתכנן מחדש את דגמי התמחור שלהם או כדי להראות יותר פתיחות. לעומת זאת, O1 של Openai משמש כ"סטנדרט זהב "מבחינת איכות, יציבות ותמיכה בקהילה. עם זאת, המבקרים העירו כאן גם שמתלוננים כי הפתרונות של Openai אינם סבירים או גמישים מספיק בכל תחום בקשה.

"בין אם צירוף מקרים או חיקוי אסטרטגי בפיתוח AI?" - לא ניתן להבהיר את השאלה הזו סוף סוף. הרבה יותר סביר ש- Deepseek ו- OpenAai כל אחד בונים על בסיס ידע משותף ונוצר בהשראת תוצאות מחקר דומות. שניהם מביאים רעיונות וחידושים משלהם ומנסים לחרוג מהמתחרה בתחומים מסוימים. ניתן להשתמש בתחרות זו לטווח הארוך מכיוון שהיא מגדילה את הסטנדרטים, מאיצה את ההתקדמות הטכנולוגית ומורידה את העלויות לשימוש בשירותים מבוססי AI.

המירוץ בין סין לארה"ב באזור AI יימשך, ואיתו השאלה כיצד שחקני התעשייה "הקלאסיים" ניצחו את עצמם בהשוואה לעולים חדשים. סביר להניח כי אין תשובה קלה למי ששולט בעשר שנים. יותר מדי גורמים - מהתפתחויות גיאו -פוליטיות ועד המצב הכלכלי ועד היבטים תרבותיים - משפיעים על התהליך הטכנולוגי הכולל. מהו סטארט-אפ שאפתני כיום יכול להיות שחקן גלובלי מוביל באזור AI מחר; מה שנחשב למנהיג כיום צריך לטעון את עצמו נגד מאתגרים חזקים מחר.

דבר אחד בטוח: למידת חיזוק, רישיונות פתוחים, מבני מחירים הוגנים והיכולת למפות בשקיפות מחשבות מורכבות הם גורמי הצלחה וחדשנות. חברות המשלבות גורמים אלה ובמקביל מבטיחים כי בטיחות והגנה על נתונים רגישים נקלטים באופן חיובי על ידי השוק. Deepseek R1, R1 אפס ו- O1 של Openai הם דוגמאות מצוינות לכך שהגיע הזמן לפרק חדש ב- AI. העולם יכול לצפות בקוצר רוח למה תביא התקדמות נוספת בשנה הבאה ובעשורים הקרובים - והאם דור חדש של LLMs יוכל לממש את החזון של AI אוניברסלי באמת.

זה סוגר את הגרסאות ל- DeepSeek R1, R1 אפס ואת ההשוואה שלהן עם OpenAI O1. אנו רואים כי נוף ה- AI נמצא בשינוי מתמיד ובדגמים חדשים עם ירידי סחר ישנים. ההתפתחות מאופיינת במחקר אינטנסיבי, על ידי השראה הדדית, תחרות בריאה ואתגרים גדולים יותר ויותר שצריך לשלוט יחד. ככל שהטכנולוגיות מתפתחות נוספות, כך היא הופכת להיות מרגשת יותר אם ואיך סין וארה"ב מקטרים ​​את חוזקותיהם בהתאמה או משחקים זה בזה. בסופו של דבר, החברה כולה יכולה להיות מנצחת אם דגמים כמו Deepseek R1, R1 Zero ו- O1 מספקים פתרונות חדשניים המשנים את האופן בו אנשים מעבדים מידע, פותרים בעיות והופכים להיות יצירתיים.

מהסורגים לגלובלי: SMEs כובשים את השוק העולמי עם אסטרטגיה חכמה - תמונה: xpert.digital

בתקופה בה נוכחותה הדיגיטלית של חברה מחליטה על הצלחתה, האתגר של האופן בו ניתן לתכנן נוכחות זו באופן אותנטי, אינדיבידואלי וברחבה. Xpert.Digital מציע פיתרון חדשני שממצב את עצמו כצומת בין רכזת תעשייתית, בלוג ושגריר מותג. זה משלב את היתרונות של ערוצי תקשורת ומכירות בפלטפורמה יחידה ומאפשר פרסום ב -18 שפות שונות. שיתוף הפעולה עם פורטלי שותפים וההזדמנות לפרסם תרומות ל- Google News ומפיץ עיתונאים עם כ -8,000 עיתונאים וקוראים ממקסמים את טווח ההגעה והנראות של התוכן. זה מייצג גורם חיוני במכירות ושיווק חיצוניות (סמלים).

עוד על זה כאן:

• אוֹתֶנְטִי. בנפרד. גלובלי: אסטרטגיית xpert.digital עבור החברה שלך

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה

☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים

Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות

פיתוח עסקי חלוץ

קונרד וולפנשטיין

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus