DeepSeek vs. Openaai: A Ki-Wet Racen-az IS R1-et csak egy példány vagy stratégiai remekművet teszi ki?

Óriások technológiai versenye: DeepSeek vs. OpenAI – Ki fogja uralni a mesterséges intelligencia jövőjét?

Kína és az Egyesült Államok évek óta a globális technológiai fejlődés középpontjában áll. Különösen a mesterséges intelligencia (MI) területén zajlik intenzív verseny, a nagy technológiai vállalatok és a feltörekvő startupok egyaránt innovatív megoldásokat keresnek. Ebben az összefüggésben a kínai DeepSeek MI-startup és az amerikai OpenAI vállalat jelentős figyelmet kapott. A DeepSeek nemrégiben két figyelemre méltó MI-modellt mutatott be: a DeepSeek R1-et (az alapverziót "R1"-nek hívják) és a DeepSeek R1 Zero-t (gyakran "R1-Zero"-ként is emlegetik), míg az amerikai OpenAI vállalat bemutatta o1 modelljét és annak kisebb változatát, az o1 mini-t. Sok megfigyelő kíváncsi arra, hogy a DeepSeek R1 és R1 Zero modellek csupán az amerikai technológiák véletlen utánzatai-e, vagy egy szándékos stratégiát képviselnek, amelynek célja a kínai MI-szektor előtérbe helyezése.

Ez a szöveg a DeepSeek és az OpenAI mesterséges intelligencia rendszerei közötti különbségeket és hasonlóságokat vizsgálja. Továbbá megvizsgálja, hogyan alkalmazzák a megerősítéses tanulást a DeepSeek R1 Zero és R1 rendszerekben, és feltárja a következő generációs mesterséges intelligencia modellek lehetséges előnyeit. Ez a több mint 2000 szóból álló beszélgetés átfogó áttekintést és mélyreható elemzést tesz lehetővé. Ugyanakkor arra törekszik, hogy csak megbízható információkat mutasson be, kerülje a puszta spekulációt, és ehelyett az ellenőrizhető trendekre, a megalapozott technikai adatokra és a mesterséges intelligencia területén tett kijelentésekre összpontosítson.

Alkalmas:

• Kína vs. USA a mesterséges intelligenciában: Valóban ennyire különbözik a DeepSeek R1 (R1 Zero) és az OpenAI o1 (o1 mini)?

Globális verseny a mesterséges intelligencia szektorban

Kína és az Egyesült Államok közötti verseny a mesterséges intelligencia területén az elmúlt években jelentősen fokozódott. A megfigyelők gyakran úgy írják le a két országot, mint amely valóságos versenyfutásban áll a mesterséges intelligencia jövőbeli technológiájának dominanciájáért. A verseny fokozódása több tényezőnek tudható be. Először is, mindkét ország politikai döntéshozói úgy látják, hogy a mesterséges intelligencia évtizedekre biztosíthatja az innovációs vezető szerepet. Másodszor, a nagy technológiai vállalatok felismerték a mesterséges intelligencia megoldásaiban rejlő hatalmas gazdasági előnyöket. Harmadszor, mind Kína, mind az Egyesült Államok átfogó stratégiákat dolgozott ki a mesterséges intelligencia kutatásának előmozdítására.

Kínában a mesterséges intelligenciát évek óta az ország modernizációjának kulcsfontosságú elemének és a „nemzetközi versenyképesség kulcsának” tekintik. A kormányzat változatos programokkal és finanszírozással támogatja a startupokat és a kutatóintézeteket a mesterséges intelligencia technológiáinak fejlesztésének bővítése érdekében. Ezzel szemben az Egyesült Államok a szabad piac erejére támaszkodik, ahol olyan nagy és elismert vállalatok, mint a Google, a Microsoft, a Meta és az OpenAI, valamint számos kisebb szereplő versenyeznek egymással, és jelentős finanszírozást kapnak a befektetőktől a gépi tanulás, a neurális hálózatok és a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) fejlesztésére.

DeepSeek és OpenAI áttekintés

Kína feltörekvő szereplőjeként a DeepSeek a globális MI-szcéna „rejtett kincsévé” vált. A mesterséges intelligencia startupja kevésbé ismert, mint a nagy kínai technológiai vállalatok, de szakértői körökben figyelmet kapott, mivel úgy tűnik, hogy rövid idő alatt kiváló minőségű nagy nyelvi modelleket (LLM) fejleszt. Ezek közül a modellek közül kettő a DeepSeek R1 és a DeepSeek R1 Zero. Az OpenAI ezzel szemben egy kaliforniai székhelyű vállalat, amely világszerte elismert MI-modelljeiről, és korán elismerést szerzett. Az o1-gyel és kisebb testvérével, az o1 minivel az OpenAI a kiváló minőségű és skálázható MI-rendszerekre való összpontosítását bizonyítja.

A DeepSeek R1 és R1 Zero modellek a közelmúltban az OpenAI o1 minijéhez és az erősebb o1 modellhez hasonló benchmark eredményeket értek el. Egy olyan iparágban, ahol az innovációt gyakran ismert amerikai vállalatok uralják, a kínai DeepSeek vállalat hirtelen komoly versenytárssá vált. Egyes elemzők megkérdőjelezik, hogy a DeepSeeket milyen mértékben inspirálták az amerikai megközelítések, és hogy csupán stratégiákat másolt-e le, vagy valójában új gondolkodásmódokat vezetett be.

A DeepSeek R1 és R1 Zero technikai alapjai

1. DeepSeek-R1-Zero: Megerősítéses tanulás emberi felügyelet nélkül

A DeepSeek-R1-Zero különös figyelmet kap, mivel ez a modell teljes mértékben a megerősítéses tanulásra (RL) támaszkodik, előzetes emberi visszajelzés vagy hagyományos felügyelt finomhangolás nélkül. Ez a megközelítés figyelemre méltónak tekinthető, mivel a fejlett MI-alkalmazások többsége, legalábbis bizonyos fázisokban, ember által jegyzett adatokra vagy valós tesztelésből származó visszajelzésekre támaszkodik.

A DeepSeek-R1-Zero más megközelítést alkalmaz. A modellt úgy tervezték, hogy fejlessze a nagy és összetett kapcsolatok felismerésének képességét, és önállóan fejlődjön. A valós visszajelzések következetes használatával az R1-Zero olyan speciális készségekre tett szert, amelyek különösen relevánsak az érvelés területén. Ezek a következők:

• Önellenőrzés: Mielőtt végleges választ adna, a modell ellenőrzi saját közbenső lépéseit („belső monológját”) a hibák feltárása érdekében.
• Reflexió: Ahelyett, hogy közvetlenül egyetlen választ adna meg, a modell a különböző válaszlehetőségeket vizsgálja, hasonlóan ahhoz, ahogyan egy személy mérlegeli a lehetséges megoldásokat egymással szemben.
• Hosszú gondolatláncok generálása: Az R1-Zero azt mutatja, hogy még összetett feladatokhoz is képes köztes lépéseket generálni, amelyeket rugalmasan felhasznál a megoldásban.

Az önmonitorozás és az újraindítás képessége zsákutca esetén kulcsfontosságú a mesterséges intelligencia kutatásának jövőbeli áttöréseihez. Minél összetettebb a probléma, annál fontosabbá válik a gondolkodási folyamatok rendszerezésének és a hibás megközelítések korrigálásának képessége.

2. DeepSeek-R1: Megerősítéses tanulás és klasszikus finomhangolás kombinációja

A DeepSeek-R1 testvérmodell ötvözi a megerősítéses tanulás lehetőségeit a felügyelt finomhangolás hagyományosabb megközelítésével. A stratégia mögött az a logika áll, hogy bár a megerősítéses tanulás különösen kreatív és elegáns megoldásokhoz vezethet, néha nem éri el a célt az érthetőséggel és relevanciával kapcsolatos emberi elvárások tekintetében. Ennek ellensúlyozására a DeepSeek fejlesztői olyan finomhangolási módszereket is bevezettek, amelyek emberi visszajelzéseket és válogatott betanítási adatokat használnak fel.

Belső tesztek és számos nyilvánosan elérhető benchmark szerint a DeepSeek-R1 számos területen erős teljesítményt mutat. Ezek közé tartoznak:

• Matematika: Az AIME teszt átlagos pontossága 79,8%, a MATH-500 teszté pedig 97,3%.
• Programozás: A Codeforceshoz hasonló kódversenyeken a modell a többi résztvevőhöz képest körülbelül 96,3%-kal jobb teljesítményt nyújt.
• Általános ismeretek: A DeepSeek-R1 itt remekel, 90,8%-os MMLU és 71,5%-os GPQA Diamond pontszámmal.

Az a tény, hogy a DeepSeek-R1 költséghatékonyabb, mégis számos területen kiváló eredményeket ér el, felkeltette a megfigyelők érdeklődését. „Ez egy új mesterséges intelligencia korszak kezdete, amelyben a startupok kihívást jelentenek a magasan finanszírozott amerikai óriásoknak?” – kérdezik egyes kommentátorok.

Az OpenAI o1-je: Háttér, filozófia és eredmények

Az OpenAI kezdetektől fogva arra törekedett, hogy „biztonságos és hasznos mesterséges intelligenciát fejlesszen ki az emberiség javára”. Ez a vezérelv számos döntésben tükröződik, beleértve a megerősítéses tanulás és az emberi visszajelzés (RLHF) kombinációját is. Az ötlet mögött az áll, hogy a modell az emberi visszajelzést adókkal való interakció révén tanul, és olyan válaszokat ad, amelyek nemcsak formailag helyesek, hanem érthetőek, hasznosak és etikailag is megalapozottak az emberek számára.

Az RLHF célja a potenciális problémák megelőzése, például a nem megfelelő tartalmat generáló modell. Ez azonban további erőforrásokat igényel, mivel a modell karbantartása és betanítása, beleértve az emberi felülvizsgálati és visszajelzési folyamatokat, költséges. Ezek a költségek gyakran magasabb előfizetési vagy használati díjakban tükröződnek. Például az o1-et gyakran kritizálják a viszonylag magas API-árak miatt, míg más szolgáltatók, mint például a DeepSeek, alacsonyabb belépési korlátokat kínálnak.

Teljesítménytesztelés szempontjából az OpenAI o1-jét hatékony rendszernek tekintik, amely számos feladathoz alkalmazható. A matematikától és programozástól kezdve a kreatív szöveggenerálásig az o1 ismételten bizonyította magas szintű teljesítményét. Gondolatlánc-alapú érvelése különösen jól ismert, mivel a modell az összetett problémákat köztes lépésekre bontja, és rendkívül pontos eredményeket szolgáltat. Például, ha valaki matematikai szöveges feladatot vet fel, gyakran követni tudja a gondolkodási folyamatot. Bár a modell nem mutat be minden egyes lépést átláthatóan, általában lépésről lépésre bemutatja az érvelést, amely egy világosan érthető megoldáshoz vezet.

A két rendszer összehasonlítása: DeepSeek-R1 vs. o1

1. Teljesítménybeli különbségek

A matematikai tesztek szerint a DeepSeek-R1 79,8%-os pontosságot ért el az AIME tesztben, míg az o1 állítólag 79,2%-ot. Ez egy minimális különbség, de van pszichológiai hatása, mivel a DeepSeek technikailag egyenértékű, vagy akár kissé jobb modellt kínál. Programozás terén a DeepSeek-R1 állítólag körülbelül 96,3%-ot ért el a Codeforces tesztben, míg az o1 állítólag valamivel több mint 96,6%-ot. Ez a különbség szintén kicsi, de azt mutatja, hogy mindkét modell hasonló szinten teljesít.

2. Költségek és hozzáférhetőség

Kulcsfontosságú szempont az eltérő költségstruktúra. Míg az OpenAI viszonylag magas díjakat számít fel az o1-ért, a DeepSeek-R1 állítólag lényegesen alacsonyabb áron működik: „Akár 95%-kal olcsóbb” – áll néhány DeepSeek vállalati prezentációban. Az ilyen állításokat a gyakorlatban kell ellenőrizni, de ha ez a költségelőny igaznak bizonyul, akkor jelentős versenyelőnyhöz juthat a DeepSeek számára. Ez különösen igaz a vállalati ügyfelekre, akiknek hatalmas mennyiségű adatot kell feldolgozniuk, és ezért olyan megoldást választanak, amely hosszú távon költségeket takarít meg.

Továbbá a DeepSeek-R1 MIT licenc alatt érhető el, amely lehetővé teszi a modell súlyainak és kimeneteinek szabad használatát és módosítását. Egy olyan korban, amikor egyre több fejlesztő és vállalat támaszkodik a nyílt forráskódú szoftverekre, ez döntő előnyt jelenthet. „Számunkra a nyitottság az innováció előmozdítását jelenti” – ezt a kijelentés a DeepSeek ismételten hangsúlyozza. A nyílt forráskódú megoldások lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy közvetlenül hozzáférjenek a kódhoz, módosításokat végezzenek, és integrálják a modellt saját projektjeikbe anélkül, hogy egy zárt ökoszisztémába kényszerülnének.

Alkalmas:

• AI modellek számokban: A 15 legjobb nagy nyelvi modell – 149 alapmodell / „alapmodell” – 51 gépi tanulási modell
• AI nyelvi modellek Bert és GPT. Mely társaságok vannak mögötte, mit csinálnak pontosan, és hol vannak a különbségek?

3. Különleges képességek

Mind a DeepSeek-R1, mind az o1 modellre jellemző a fejlett gondolkodásmód. A DeepSeek-R1 az RL (Referenciaalapú Érvelés) révén hangsúlyos önkritikus reflexiós képességet fejlesztett ki, összehangolva a köztes gondolkodási folyamatokat és a „hosszú gondolatláncokat”. Az OpenAI o1 modellje ezzel szemben a gondolatláncokon alapuló gondolkodásban jeleskedik, ami a lépésről lépésre haladó és logikailag követhető megoldási utak létrehozásának képességét jelenti. Mindkét modell tehát nemcsak az eredményeket képes azonnal bemutatni, hanem bizonyos mértékig meg is magyarázni az érvelését. Ez növeli az átláthatóságot és a kimenetbe vetett bizalmat.

DeepSeek-R1 Zero: Specializációk és kitekintés

1. Fókuszban a megerősítéses tanulás

A DeepSeek-R1 Zero bizonyos értelemben az R1 modell radikális változata, mivel lemond a hagyományos emberi visszajelzésekről. Míg az R1 részben felügyelt finomhangolásra támaszkodik, az R1-Zero teljes mértékben a valós visszajelzésekre támaszkodik. A mesterséges intelligencia kutatásának szempontjából ez egy izgalmas kísérlet: „A megerősítéses tanulás lehetőségei itt a végsőkig feszegetődnek” – mondják egyes megfigyelők. A megerősítéses tanulás a próbálkozások és hibák elvét utánozza, amelyben a modell jutalomjeleket kap a helyes köztes lépésekért vagy végeredményekért.

Az R1-Zero egyik kulcsfontosságú eleme, hogy képes időt szánni a gondolkodásra. Ha egy adott problémát nehezebbnek ítélnek, a modell több számítási ciklust használ a megfelelő megoldás keresésére. Bár ez az adaptív számítási megközelítés lelassíthatja a modell válaszát, általában javítja az eredmények minőségét. A „lassabb, de okosabb” találó összefoglalás.

2. Kihívások

A radikális megerősítéses tanulási megközelítésnek azonban vannak hátrányai is. Állítólag a DeepSeek-R1 Zero időnként hirtelen vált különböző nyelvek között, vagy a felhasználó számára zavaró kimenetet generál. Ez a kontrollálatlan nyelvváltás a megerősítéses tanulási folyamat variánsfeltárási fázisainak tudható be. Továbbá továbbra sem világos, hogy a megerősítéses tanulási módszertan hogyan fog hosszú távon teljesíteni valós alkalmazási helyzetekben, ahol a hibatűrés néha alacsonyabb, a szabályozási követelmények pedig magasak.

Az R1-Zero jelenleg nem rendelkezik fejlett párbeszédablak-funkciókkal, JSON-kimenettel és specializált függvényhívásokkal. Az ilyen funkciók gyakran elengedhetetlenek a mesterséges intelligencia megoldások üzleti környezetbe való integrálásához, például automatizált folyamatokhoz. A DeepSeek bejelentette, hogy fokozatosan tervezi hozzáadni ezeket a funkciókat. Azonban még nem tudni, hogy ezek a frissítések megjelennek-e, és ha igen, mikor.

A mesterséges intelligencia demokratizálása nyílt forráskódú szoftvereken keresztül?

A DeepSeek nemcsak a nagyméretű R1 és R1-Zero modelleket tette közzé, hanem hat kisebb származékot is nyilvánosan elérhetővé. Ezeket a modelleket részben a nagyobb modellekből kinyert adatok felhasználásával képezték ki. A cél az, hogy világszerte könnyen használható eszközöket biztosítsanak a mesterséges intelligencia fejlesztőinek saját MI-projektjeik felépítéséhez. „Azt akarjuk, hogy a MI-forradalom mindenkihez eljusson, ne csak a nagyvállalatokhoz vagy a kutatóintézetekhez” – jelentette ki a DeepSeek.

Az ilyen lépések valóban átalakíthatják a mesterséges intelligencia világát. Ha a nagy teljesítményű modellek nyilvánosan elérhetők lesznek, a startupoknak és a független fejlesztőknek nem kell költséges licencszerződéseket kötniük nagy amerikai szolgáltatókkal; ehelyett közvetlenül módosíthatják és telepíthetik a DeepSeek modelljeinek saját verzióit. Egyes szakértők ezt a monopóliumok és oligopóliumok megelőzésével a valódi sokszínűség és az innováció előmozdításának lehetőségének tekintik a mesterséges intelligencia területén.

Utánzásról vagy stratégiai, házon belüli fejlesztésről van szó?

A kelet-nyugati mesterséges intelligencia verseny visszatérő témája: vajon Kína csupán az amerikai megközelítéseket másolja, vagy valóban a sajátját fejleszti? Valóban, a DeepSeek R1 és az R1 Zero számos párhuzamot mutat az OpenAI o1 működésével. Például mindkettő megerősítéses tanulást használ a folyamatok optimalizálásához. A gondolatlánc beépítésének ötlete a többlépéses feladatok logikai feldolgozásába szintén korán felmerült a nyugati kutatásokban. Ezért ésszerű feltételezni, hogy a DeepSeek is profitált ezekből a felismerésekből, és bizonyos tekintetben hasonló paradigmát valósít meg.

Az ilyen hasonlóságokat azonban nem szabad elhamarkodottan plágiumként vagy puszta utánzásként értelmezni. A mesterséges intelligencia kutatása és fejlesztése egy globálisan vezérelt terület, ahol az új ötletek gyorsan terjednek. Továbbá, a tudományos publikációk elmélyítik a haladást az egész területen, lehetővé téve a kutatók számára világszerte, hogy ugyanarra az alapra építkezzenek. Az is könnyen lehet, hogy a DeepSeek függetlenül finomította a megerősítéses tanulási megközelítését olyan szintre, hogy egyes referenciaértékekben még versenytársait is felülmúlja.

Versenylehetőségek és kockázatok

Lenyűgöző teljesítményüknek köszönhetően a DeepSeek R1 és R1-Zero felkelti a befektetők, kutatóintézetek és technológiai vállalatok érdeklődését. Bárki, aki költséghatékony, nagy teljesítményű és nyílt megoldást keres, aligha hagyhatja figyelmen kívül a DeepSeeket. „Nincs sok olyan szolgáltató, amely ilyen magas szintű teljesítményt kínál, miközben ilyen mértékű nyitottságot is biztosít” – ez az általános vélemény egyes iparági szakértők körében.

Ennek ellenére továbbra is fennállnak kockázatok. Egyes potenciális ügyfelek vonakodnak az „1-es verziójú” modellek bevezetésétől, mivel a mesterséges intelligencia rendszerek gyakran csak több iteráció után érik el a piaci érettséget. Továbbá nem világos, hogy a DeepSeek garantálni tudja-e a szükséges stabilitást és megbízhatóságot a támogatási folyamataiban, amelyek kulcsfontosságúak a nagy ügyfelek számára. A garanciákkal, a megbízhatósággal, az adatvédelemmel és a biztonsággal kapcsolatos kérdések is lényegesek. Különösen az érzékeny adatok kezelésekor nemcsak a műszaki teljesítmény döntő fontosságú, hanem az is, hogy a mesterséges intelligencia megoldás megfelel-e a nemzetközi vállalatok biztonsági követelményeinek.

Etikai és geopolitikai vonatkozások

A Kína és az USA közötti technológiai szektorban fennálló geopolitikai feszültségek egyre inkább kivetülnek a mesterséges intelligencia szektorra. Sok vállalat kérdezi magától: „Kiben bízhatunk, ha érzékeny adatokról és új mesterséges intelligencia ágensek fejlesztéséről van szó?” A nyugati oldalon szkepticizmus tapasztalható a kínai mesterséges intelligencia rendszerekkel szemben, mivel félnek a kormányzati szervek esetleges beavatkozásától. Ezzel szemben Kínában fenntartások vannak az amerikai dominanciával és a saját fejlesztésű rendszerekbe való esetleges hátsó ajtókkal kapcsolatban.

Ez a konfliktus tükröződik abban a kérdésben, hogy a DeepSeek valóban független innovációt képvisel-e, vagy csupán egy „Kínában készült” másolat. Ha be lehetne bizonyítani, hogy a DeepSeek R1 és R1-Zero új minőségi szabványokat állít fel, Kína birtokolná az egyik vezető MI-rendszert, ami geopolitikai szempontból az ország gyors technológiai felemelkedését szimbolizálná. Ezzel szemben az OpenAI o1-jének sikere és folyamatos fejlesztése az Egyesült Államokban biztosíthatná, hogy az amerikai MI-vállalatok megtartsák dominanciájukat a piac alakításában.

Lehetséges alkalmazási forgatókönyvek

1. Tudományos kutatás és matematika

Mind a DeepSeek-R1, mind az o1 a kutatók, diákok és oktatási intézmények érdeklődésére tarthat számot a matematikai problémákban nyújtott kiváló teljesítményük miatt. Az olyan területeken elért magas pontossági pontszámoknak köszönhetően, mint az AIME és a MATH-500, ezek a modellek alkalmasak összetett algebrai, geometriai és analitikai problémák megoldására. Eszközként is szolgálhatnak tudományos szövegek kinyerésére és összefoglalására.

2. Programozás és szoftverfejlesztés

Ezek a modellek a szoftverfejlesztésben is hasznosnak bizonyulhatnak. A DeepSeek-R1 és az o1 képes értelmezni a forráskódot, azonosítani a hibás részeket, és optimalizálási javaslatokat tenni. A DeepSeek-R1 egy olyan funkciót is tartalmaz, amely lehetővé teszi a kód tesztelését és megjelenítését közvetlenül egy chat felületen. Ez felgyorsítja a fejlesztési ciklusokat és elősegíti a gyors iterációkat. A csapatokban dolgozó fejlesztők így profitálhatnak egy virtuális kód coachból, aki folyamatos visszajelzést ad.

3. Kreatív ötletelés és tartalomkészítés

Mindkét modell képes támogatni a szövegalkotási folyamatokat ötletek generálásával, tartalomszerkezetek javaslatával vagy hosszabb cikkek írásának segítésével. Ez új lehetőségeket nyit meg a szövegírók, újságírók és bloggerek számára a hatékony tartalomkészítésben és a folyamatos friss perspektívák bevezetésében. Azonban továbbra is kulcsfontosságú a kimenet kritikus értékelése, és annak vakon való elfogadása.

A jövőbe tekintés: Vajon a DeepSeek és az OpenAI alakítja majd a mesterséges intelligencia piacát?

A DeepSeek R1 és az R1-Zero további fejlesztése egy globális trendet jelezhet a hatékony, autonóm MI-modellek felé, amelyek önállóan tanulnak és csak korlátozott emberi beavatkozást igényelnek. A megerősítéses tanulásra való fokozott összpontosítás a modern MI-kutatás általános irányát tükrözi. Amint ezek a modellek valós projektekben bizonyítják értéküket, valószínűleg más vállalatok is követni fogják a példájukat.

Az OpenAI a maga részéről arra fog törekedni, hogy megtartsa, vagy akár növelje előnyét. A vállalat az o1 továbbfejlesztett verzióit kutatja, amelyek még pontosabb gondolatlánc-képességeket, továbbfejlesztett párbeszédfelületeket és erősebb biztonsági mechanizmusokat ígérnek. A költségcsökkentés valószínűleg szintén szerepet fog játszani a jövőben, mivel egyre több versenytárs lép be a piacra.

Alkalmas:

• AI & Metaverse: A digitális jövő álomcsapata – A digitalizáció következő szintje

Az innováció és a verseny közötti feszültség

Nem, a DeepSeek az R1 és R1-Zero modelljeivel nem egyszerűen az amerikai technológiák másolata, hanem saját erősségekkel és megközelítésekkel rendelkezik. A stratégiai utánzás feltételezését nem lehet teljesen elvetni, mivel a mesterséges intelligencia világában a kutatási eredményeket jellemzően nyíltan megosztják, és minden szereplő igyekszik a legújabb módszereket alkalmazni. Azonban túlzott leegyszerűsítés lenne a DeepSeeket a "plágium" címkére redukálni. A bemutatott benchmark eredmények és a mesterséges intelligencia modellek nyitottsága más történetet mutatnak.

„A mesterséges intelligencia forradalmának egy új szakaszának kezdetén járunk” – ez egy gyakran hallható kijelentés a Szilícium-völgyben és a kínai innovációs központokban egyaránt. Ez az állítás általánosnak hangzik, de valódi paradigmaváltást tükröz: ebben a forradalomban már nem csak a nagy nevek adják meg az iramot, hanem számos startup és kutatócsoport is, amelyek innovatív ötletekkel és megfizethető megoldásokkal alakítják át a piacot. A DeepSeek R1 és az R1 Zero erre egy olyan példa, amelyet többé nem lehet figyelmen kívül hagyni.

Természetesen továbbra is nyitott kérdés, hogy melyik modell fog végül érvényesülni, vagy hogy mindkettő (és más versengő termékek) kiegészítik-e egymást egy globális MI-ökoszisztéma létrehozása érdekében. Az innováció általános kultúrája szempontjából előnyös lenne egy olyan együttélés, amelyben a fejlesztők választhatnának, hogy amerikai vagy kínai modellekkel (vagy akár ezek kombinációjával) valósítják meg projektjeiket. Mindenesetre a modellek műszaki megalapozottsága és megbízhatósága továbbra is kulcsfontosságú.

Egy dolog már biztos: a DeepSeek R1 és R1 Zero segíthet a mesterséges intelligencia demokratizálásában azáltal, hogy a fejlett modelleket szélesebb közönség számára teszi elérhetővé. Ha a DeepSeek kiváló minőségű, mégis költséghatékony megoldásnak bizonyul, akkor fokozódni fog a nyomás a többi gyártóra, hogy átalakítsák árképzési modelljeiket vagy átláthatóbbá váljanak. Az OpenAI o1-jét ezzel szemben sokan az „aranystandardnak” tartják a minőség, a stabilitás és a közösségi támogatás tekintetében. A kritikusok azonban aggodalmukat is kifejezték, azzal érvelve, hogy az OpenAI megoldásai nem megfizethetőek vagy elég rugalmasak minden felhasználási esethez.

„Véletlen egybeesés vagy stratégiai utánzás a mesterséges intelligencia fejlesztésében?” – Erre a kérdésre valószínűleg nem lehet egyértelműen válaszolni. Sokkal valószínűbb, hogy a DeepSeek és az OpenAI egyaránt közös tudásbázisra épít, és hasonló kutatási eredményekből merít ihletet. Mindkettő saját ötletekkel és innovációkkal járul hozzá, és arra törekszik, hogy felülmúlja a versenytársait bizonyos tudományterületeken. Hosszú távon ez a verseny mindenkinek előnyös lehet, mert emeli a színvonalat, felgyorsítja a technológiai fejlődést, és csökkenti a mesterséges intelligencia alapú szolgáltatások igénybevételének költségeit.

Kína és az Egyesült Államok közötti mesterséges intelligencia verseny folytatódni fog, és ezzel együtt felmerül a kérdés, hogy a már bejáratott iparági szereplők hogyan fognak teljesíteni a feltörekvő új szereplőkhöz képest. Valószínűleg nincs egyszerű válasz arra, hogy ki fog dominálni tíz év múlva. Túl sok tényező – a geopolitikai fejleményektől és a gazdasági helyzettől kezdve a kulturális szempontokig – befolyásolja az általános technológiai tájképet. Ami ma egy ambiciózus startup, az holnap vezető globális szereplő lehet a mesterséges intelligencia területén; ami ma vezetőnek számít, annak holnap erős kihívókkal kell megküzdenie.

Egy dolog biztos: a megerősítéses tanulás, a nyílt licencek, a korrekt árképzési struktúrák és az összetett gondolkodási folyamatok átlátható feltérképezésének képessége a siker és az innováció kulcsfontosságú mozgatórugói. Azok a vállalatok, amelyek ezeket a tényezőket ötvözik, miközben egyidejűleg biztosítják az érzékeny adatok biztonságát és védelmét, jól fogadják a piacot. A DeepSeek R1, az R1 Zero és az OpenAI o1 kiváló példái annak, hogy eljött az ideje egy új fejezetnek a mesterséges intelligencia világában. A világ izgatottan várhatja a következő év és az elkövetkező évtizedek további fejlődését – és azt, hogy vajon az LLM-ek új generációja sikeresen megvalósítja-e a valóban univerzális mesterséges intelligencia vízióját.

Ezzel lezárjuk a DeepSeek R1, R1 Zero, valamint az OpenAI o1-gyel való összehasonlításuk megvitatását. Látjuk, hogy a mesterséges intelligencia világa folyamatosan fejlődik, az új modellek folyamatosan versenyeznek a már beváltakkal. Ezt a fejlődést intenzív kutatás, kölcsönös inspiráció, egészséges verseny és egyre nagyobb kihívások jellemzik, amelyeket együtt kell kezelni. Ahogy ezek a technológiák fejlődnek, egyre érdekesebb lesz látni, hogy Kína és az USA hogyan egyesíti erősségeit, vagy kijátssza őket egymás ellen. Végső soron a társadalom egésze lehet a nyertes, ha az olyan modellek, mint a DeepSeek R1, R1 Zero és o1, olyan innovatív megoldásokat kínálnak, amelyek forradalmasítják az emberek információfeldolgozását, problémamegoldását és kreativitását.

Abban az időben, amikor egy vállalat digitális jelenléte határozza meg sikerét, a kihívás az, hogyan tehetjük ezt a jelenlétet hitelessé, egyénivé és nagy horderejűvé. Az Xpert.Digital egy innovatív megoldást kínál, amely egy iparági központ, egy blog és egy márkanagykövet metszéspontjaként pozícionálja magát. A kommunikációs és értékesítési csatornák előnyeit egyetlen platformon egyesíti, és 18 különböző nyelven teszi lehetővé a publikálást. A partnerportálokkal való együttműködés, a Google Hírekben való cikkek közzétételének lehetősége, valamint a mintegy 8000 újságírót és olvasót tartalmazó sajtóterjesztési lista maximalizálja a tartalom elérhetőségét és láthatóságát. Ez alapvető tényező a külső értékesítésben és marketingben (SMarketing).

Bővebben itt:

• Hiteles. Egyénileg. Globális: Az Xpert.Digital stratégia vállalata számára

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

 

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

 

 

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus