DeepSeek V3.2: Versenyző a GPT-5 és Gemini-3 szinten ÉS lokálisan telepíthető a saját rendszereidre! Vége a gigabites mesterséges intelligencia adatközpontoknak?

Ingyenes és hatékony: Hogyan zuhanhatott le a DeepSeek mesterséges intelligencia árai az „Open Weights” használatával?

A mesterséges intelligencia világa jelenleg egy szeizmikus változáson megy keresztül, amely messze túlmutat egy egyszerű szoftverfrissítésen. A DeepSeek V3.2 megjelenésével egy olyan szereplő lépett a színre, amely nemcsak technológiailag utoléri az iparágvezető OpenAI-t és a Google-t, hanem teljes üzleti modelljüket is megkérdőjelezi. Míg a Nyugat sokáig a saját felhőmodellek babérjain pihent, a DeepSeek most azt bizonyítja, hogy a világszínvonalú teljesítmény nyílt súlyozással is lehetséges a liberális Apache 2.0 licenc alatt.

Ez a modell több mint egy kínai technológiai vívmány; közvetlen válasz az európai vállalatokat érintő legsürgetőbb kérdésekre: Hogyan használhatjuk a legmodernebb mesterséges intelligenciát anélkül, hogy érzékeny adatainkat amerikai szerverekre küldenénk? Az olyan innovatív architektúráknak köszönhetően, mint a Sparse Attention (DSA), és a hatalmas utóképzési beruházásoknak köszönhetően a V3.2 olyan hatékonyságot és pontosságot ér el, amely új mércét állít fel, különösen a programozás és az autonóm ágensek területén.

A következő cikk részletesen megvizsgálja, miért tekinthető a V3.2-es verzió fordulópontnak. Elemzzük a technikai hátteret, összehasonlítjuk a benchmark eredményeket a GPT-5 és a Gemini 3 Pro verziókkal, és megvitatjuk, hogy miért profitálhatnak különösen a német fejlesztési osztályok a helyi bevezetésből. Ismerje meg, miért érhet véget a vitathatatlan amerikai dominancia korszaka, és milyen stratégiai lépéseket kellene most megfontolniuk a vállalatoknak.

Mi a DeepSeek V3.2, és miért olyan jelentős a megjelenése napjainkban?

A DeepSeek V3.2 fordulópontot jelent a mesterséges intelligencia világában, alapvetően megváltoztatva a vállalati szegmens piaci dinamikáját. A modellt az OpenAI GPT-5 teljesítményének elérésére fejlesztették ki, miközben nyílt súlyozású változatban, az Apache 2.0 licenc alatt jelent meg. Ez azt jelenti, hogy a vállalatok lokálisan futtathatják a modellt anélkül, hogy adataikat amerikai felhőinfrastruktúrákba kellene küldeniük. A mai kiadás két transzformatív szempontot ötvöz: egyrészt a Sparse Attention nevű technikai innovációt, amely forradalmasítja a hatékonyságot, másrészt pedig egy licencelt modellt, amely nem ír elő tulajdonosi korlátozásokat. Ez közvetlen kihívást jelent az OpenAI, a Google és más amerikai hiperskálázók üzleti modelljei számára, amelyek korábban zárt és licencelt modelljeiken keresztül generáltak bevételt.

Milyen műszaki újítás áll a V3.2 megnövekedett hatékonysága mögött?

A DeepSeek V3.2 technikai újításának lényege a DeepSeek Sparse Attention, röviden DSA. Ennek megértéséhez először meg kell érteni, hogyan működnek a hagyományos figyelmi mechanizmusok a nagy nyelvi modellekben. A klasszikus transzformátoroknál minden egyes token egy sorozatban figyelmet kell fordítania minden más tokenre, függetlenül attól, hogy az a kapcsolat értelmes vagy releváns-e a válasz szempontjából. Ez kvadratikus számítási erőfeszítéshez vezet, ami gyorsan problémává válik a hosszabb szövegek esetében. A DeepSeek azonosította ezt a hatékonysági pontot, és kifejlesztett egy megoldást, amely szelektíven csak a valóban releváns szövegrészekre figyel.

A DSA technológia úgy működik, hogy a modell egy indexelő rendszert használ annak előzetes kiértékelésére, hogy mely szövegrészekre van valójában szükség az aktuális válaszhoz. A többit figyelmen kívül hagyja. Ezt nem merev mintákon keresztül érik el, hanem egy tanult mechanizmuson keresztül, amely a betanítás során minden egyes figyelmi réteget egy kiválasztási mechanizmussal lát el. Ez a kiválasztási mechanizmus elemzi a bejövő tokeneket, és intelligensen eldönti, hogy mely figyelmi kapcsolatokat kell kiszámítani, és melyeket nem. Ennek az architekturális innovációnak a következményei drámaiak: a számítási erőfeszítés jelentősen csökken, a következtetési idők gyorsabbak, a hosszabb kontextusok skálázhatósága jelentősen javul, és a memóriafogyasztás csökken. Ez a hatékonyságnövekedés különösen akkor szembetűnő, ha akár 128 000 token hosszú dokumentumokat is feldolgozunk. A modell megőrzi a kimenet minőségét, így valódi előrelépést jelent a régebbi architektúrákhoz képest.

Hogyan adaptálta a DeepSeek a betanítási folyamatát ennek a teljesítménynek az eléréséhez?

A DeepSeek felismerte, hogy a világszínvonalú teljesítmény kulcsa a képzési költségvetések nagymértékű átszervezésében rejlik. Míg a nagyvállalatok hagyományosan a képzési költségvetésüknek csak körülbelül egy százalékát fektették be a képzés utáni szakaszba, a DeepSeek ezt az arányt több mint tíz százalékra növelte. Ezt a befektetést az összehangolásra – azaz a modellnek az emberi értékekkel és a gyakorlati követelményekkel való összehangolására –, valamint a megerősítéses tanulásra fordítják.

A specifikus betanítási folyamat a szintetikus betanítási adatok hatalmas skálázásán alapult. A DeepSeek a 3.2-es verziót több mint 4400 szintetikus feladatkörnyezetben tanította. Intelligens módszertant alkalmaztak: speciális tanári modelleket használtak kiváló minőségű betanítási adatok előállítására kifejezetten matematika és programozás területén. Ezek a tanári modellek mélyreható szakértelemmel rendelkeznek ezeken a területeken, és ezért a legmagasabb minőségű betanítási mintákat tudják előállítani. Ez alapvetően eltér az amerikai versenytársak megközelítésétől, akik gyakran nagyobb mennyiségű, általános célú adatra támaszkodnak. A kínai stratégia, amely a betanítás utáni és szintetikus adatokba fektet be jelentős összegeket, erodálja a Szilícium-völgy vezető szerepét, mivel a minőség felülírja a mennyiséget, és ez a stratégia megvalósítható a modern kínai chipekkel.

Hogyan teljesít a DeepSeek V3.2 az elérhető benchmarkokban?

A benchmark eredmények árnyalt képet festenek, feltárva a modell erősségeit és gyengeségeit. Matematikai tesztekben, különösen az AIME 2025 benchmarkban, a V3.2 lenyűgöző 93,1 százalékos pontszámot ér el. Ez meglehetősen közel van a GPT-5 (High) 90,2 százalékos eredményéhez. Vannak azonban olyan területek, ahol a modell lemarad a versenytársak mögött: a HMMT 2025 Matematikai Olimpia benchmarkjában a V3.2 97,5 százalékot ért el, míg a specializált Speciale verzió 99,0 százalékkal felülmúlja a GPT-5-High teljesítményét.

Az igazán figyelemre méltó eredmény azonban az autonóm ágensként való gyakorlati alkalmazásában rejlik. Itt jeleskedik a DeepSeek. Az SWE Multilingual Benchmark teszten, amely valós GitHub problémákat szimulál, és azt méri, hogy ezek közül a problémák közül hányat képes a modell autonóm módon megoldani, a V3.2 lenyűgöző 70,2 százalékot ér el. Összehasonlításképpen, a GPT-5 csak 55,3 százalékot ér el. Ez nem csupán marginális különbség, hanem jelentős teljesítménybeli ugrás. Az SWE Verified Benchmark teszten a V3.2 összesen 2537 problémát old meg, míg a Claude-4.5-Sonnet 2536-ot. A Codeforces tesztben a V3.2 84,8 százalékos pontosságot ér el, szemben a Claude-4.5-Sonnet 84,7 százalékával. Ezek az eredmények a DeepSeeket a legjobb választássá teszik azoknak a fejlesztőknek, akik mesterséges intelligencia alapú ágenseket szeretnének használni összetett szoftverfeladatokhoz. Ez a dominanciája a gyakorlati kódolási területen különösen érdekessé teszi a modellt a német fejlesztési osztályok számára, amelyek a munkafolyamataik automatizálásán dolgoznak.

Milyen különleges szerepet játszik a DeepSeek V3.2 Special Edition?

A standard V3.2-es kiadás mellett létezik a Speciale változat is, amely gyökeresen eltérő optimalizálási stratégiát alkalmaz. Ez a verzió jelentősen enyhébb korlátozásokkal működik az úgynevezett gondolati láncra, azaz a modell által az érvelés során generálható gondolkodási folyamatok hosszára vonatkozóan. A döntés hatása látványos: a 2025-ös Nemzetközi Informatikai Olimpián a Speciale modell arany fokozatú eredményeket ért el, amire csak a legjobb versenyzők képesek.

Ez a rendkívüli pontosság és logikai képesség azonban egyértelműen szembetűnő áron érhető el. A Speciale modell átlagosan 77 000 tokent fogyaszt összetett problémák megoldása során, míg versenytársa, a Gemini 3 Pro hasonló feladatokat mindössze 22 000 tokennel végez el. Ez három és félszeres különbséget jelent a tokenfelhasználásban. Ezen késleltetési problémák és a kapcsolódó magasabb költségek miatt maga a DeepSeek is a hatékonyabb V3.2 főmodell használatát javasolja szabványos használatra termelési környezetben. A Speciale kiadás ezzel szemben olyan speciális alkalmazásokhoz készült, ahol a maximális logikai pontosság kiemelkedő fontosságú, és az idő és a költség másodlagos szempont. Ez releváns lehet például az akadémiai kutatásban, a kritikus rendszerek formális ellenőrzésében vagy a világszínvonalú olimpiákon való részvételben.

Mi teszi az Apache 2.0 licencet és az Open Weights kiadást ennyire forradalmivá?

A 3.2-es verzió Apache 2.0 alatti licencelése Open Weights néven egy stratégiai lépés, amely alapvetően megváltoztatja az erőviszonyokat a vállalati piacon. Jelentőségének megértéséhez először meg kell érteni, mit jelent a Open Weights. Ez nem pontosan ugyanaz, mint a nyílt forráskódú szoftver. A Open Weights esetében a betanított modellsúlyok – azaz a betanított modellt alkotó több milliárd numerikus paraméter – nyilvánosan elérhetővé válnak. Ez lehetővé teszi bárki számára, hogy letöltse és helyben futtatsa a modellt.

Az Apache 2.0 licenc lehetővé teszi mind a kereskedelmi felhasználást, mind a módosításokat, amennyiben az eredeti szerző neve feltüntetésre kerül, és a jogi nyilatkozatokat betartják. Ez konkrétan a német vállalatok számára azt jelenti, hogy letölthetik a 3.2-es verziót saját szervereikre, és helyben futtathatják anélkül, hogy adataikat a kínai DeepSeek, az amerikai OpenAI vagy a Google számára migrálnák. Ez a szabályozott iparágakban működő vállalatok egyik legnagyobb problémáját orvosolja, legyen szó pénzügyi szolgáltatásokról, egészségügyről vagy kritikus infrastruktúráról. Az adatszuverenitás már nem elméleti fogalom, hanem gyakorlati valóság.

Ez alapvetően aláássa az amerikai hiperskálázók üzleti modelljét. Az OpenAI felhőalapú előfizetéseken és a ChatGPT Pro előfizetésein keresztül keres pénzt. A Google a Vertex AI-n és a Gemini felhőintegrációján keresztül keres pénzt. Ha a vállalatoknak most van egy ingyenes, helyben futtatható opciójuk, amely a gyakorlatban ugyanolyan jól vagy jobban működik, mint a drága fizetős szolgáltatások, akkor a licencmodell elveszíti létjogosultságát. A vállalatok drasztikusan csökkenthetnék költségeiket, a felhőalapú előfizetések havi több tízezer eurós költségétől a helyi hardverek mindössze néhány ezer eurójáig.

Hogyan viszonyul a DeepSeek V3.2 közvetlenül a GPT-5-höz és a Gemini 3 Pro-hoz?

Az amerikai versenytársakkal való közvetlen összehasonlítás árnyalt, de összességében a DeepSeek az élen jár. A tisztán logikai feladatokban és a matematikai benchmarkokban a Gemini 3 Pro valamivel jobb. Az AIME 2025-ön a Gemini 3 Pro 95,0 százalékot ér el, míg a 3.2-es verzió 93,1 százalékot. Ez jelentős különbség a nagyon összetett matematikai problémák esetén. A Gemini 3 Pro a HMMT 2025-ön is az élen végzett.

Azonban fontos különbséget kell tenni itt: A nyers érvelés önmagában nem az egyetlen mércéje a mesterséges intelligencia modelleknek a gyakorlatban. A DeepSeek egyértelműen vezető szerepet tölt be az autonóm kódágensek területén, azaz a valós szoftverfejlesztési problémák megoldásának képességében. Ez a gyakorlati fölény gyakran fontosabb a vállalati ügyfelek számára, mint a matematikai olimpiákon elért teljesítmény. Egy olyan modell, amely a valós GitHub-problémák 70 százalékát képes megoldani, míg a versenytárs csak 55 százalékot, sok vállalat számára megváltoztatja a számításokat.

Ezen felül ott van még a licencelési komponens. A GPT-5 és a Gemini 3 Pro saját fejlesztésűek. Felhőalapú előfizetést igényelnek, az adatok amerikai szerverekre kerülnek, és a vállalatoknak nincs beleszólásuk a frissítésekbe vagy a biztonságba. A DeepSeek V3.2 helyben futtatható, az adatok a vállalaton belül maradnak, és az Apache 2.0 licenc még módosításokat is lehetővé tesz. Ez egy hatalmas gyakorlati előny, amely túlmutat a nyers benchmark adatokon.

Milyen konkrét hatással lehet a V3.2 létezése a német fejlesztési osztályokra?

A következmények mélyrehatóak lehetnek. Sok német vállalatnál, különösen a nagyobb technológiai cégeknél és a pénzügyi szolgáltató vállalatoknál az adatvédelem és az adatszuverenitás nemcsak megfelelőségi kérdések, hanem alapvető értékek. A 3.2-es verzióval a fejlesztői osztályok mostantól mesterséges intelligencia támogatást használhatnak a kódgeneráláshoz és a hibák javításához helyben, anélkül, hogy a forráskódot külső partnereknek kellene elküldeniük. Ez számos kritikus rendszer, például a banki vagy az orvostechnológiai rendszerek számára döntő előnyt jelent.

Egy másik gyakorlati szempont a költségstruktúra. Sok középméretű német vállalat eddig elzárkózott a mesterséges intelligencia által fejlesztett kódoló eszközöktől, mivel a felhőköltségek túl magasak voltak. Egy helyben üzemeltetett V3.2-vel, amelynél a kezdeti hardverberuházás után csak az áramköltségek merülnek fel, a gazdasági számítás hirtelen jelentősen kedvezőbbé válik. Egy fejlesztő, aki a V3.2-t helyi társpilótaként használja, növelheti termelékenységét anélkül, hogy rontaná a vállalat teljes költségszámítását.

A fordulópont az lehet, hogy a kérdés már nem az, hogy használjuk-e a ChatGPT Pro-t kódkiegészítéshez, hanem az, hogy megengedhetjük-e magunknak, hogy NEM használjuk a 3.2-es verziót. A technológia bevezetésének akadálya drámaian csökkent. A bevált gyártókra nehezedő nyomás óriási. Az OpenAI kénytelen lesz módosítani árképzési modelljeit, vagy új megkülönböztető tényezőket találni, ha egy ingyenes modell hasonlóan jól teljesít a gyakorlatban.

Globális iparági és üzleti szakértelmünk az üzletfejlesztés, az értékesítés és a marketing területén - Kép: Xpert.Digital

Iparági fókusz: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar

Bővebben itt:

• Szakértői Üzleti Központ

Egy témaközpont betekintésekkel és szakértelemmel:

• Tudásplatform a globális és regionális gazdaságról, az innovációról és az iparágspecifikus trendekről
• Elemzések, impulzusok és háttérinformációk gyűjtése fókuszterületeinkről
• Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
• Témaközpont olyan vállalatok számára, amelyek a piacokról, a digitalizációról és az iparági innovációkról szeretnének többet megtudni

Hogyan változhat a globális mesterséges intelligencia környezete a következő hat hónapban?

Jogos a kérdés, hogy vajon hat hónap múlva még mindig látni lesznek-e saját fejlesztésű modellek a német fejlesztési osztályokon. Két forgatókönyv lehetséges. A valószínűbb forgatókönyv a kettéágazás. A legszigorúbb megfelelőségi követelményekkel rendelkező nagyvállalati ügyfelek V3.2-re vagy hasonló nyílt súlyú modellekre térnek át. A mesterséges intelligencia pontossága már nem az elsődleges megkülönböztető tényező. A kisebb vállalatok és csapatok, amelyeknek nincsenek extrém adatvédelmi követelményeik, továbbra is használhatják a felhőalapú megoldásokat, mivel azok könnyebben kezelhetők és skálázhatók.

Egy másik feltörekvő trend az árverseny. Az OpenAI kénytelen lehet jelentősen csökkenteni az árait. A ChatGPT Plus vagy API költségek jelenlegi árképzési struktúrája csak addig működik, amíg jelentős teljesítménybeli különbség van az ingyenes alternatívákhoz képest. Ha a 3.2-es verzió a gyakorlatban jobbnak bizonyul, ez a különbség tényezővé válik. Az OpenAI így tisztán szolgáltatóvá válhat, amely menedzselt tárhelyet és további funkciókat kínál, ahelyett, hogy elsősorban a modell exkluzivitására összpontosítana.

A nyílt súlyú modellek általi teljes átvétel lehetősége hat hónapon belül irreális. A nagy szervezetek lassan alkalmazkodnak, az átállás pedig időigényes és költséges. Elértük azonban azt a pontot, ahol technikailag vagy gazdaságilag semmi sem akadályozza meg a helyi modellek használatát. Ez egyszerűen a tehetetlenség kérdése. Egy éven belül valószínűleg lényegesen nagyobb arányban fogjuk látni a helyi mesterséges intelligencia bevezetését a német vállalatoknál, mint ma. Az átmenet időzítése a "soha"-ról a "hamarosan"-ra változhatott.

Mi a jelentősége Kína azon stratégiájának, hogy hatalmas összegeket fektet be a képzés utáni képzésekbe és a szintetikus adatokba?

A kínai stratégia paradigmaváltást mutat a mesterséges intelligencia fejlesztésében. Míg a Szilícium-völgy sokáig azt feltételezte, hogy a jobb modellek kulcsa a nagyobb betanítási adatkészletekben és a továbbfejlesztett betanítási technikákban rejlik, a DeepSeek felismerte, hogy a nagyobb előnyök az utólagos betanításban rejlenek. Ez egy olyan paradigmaváltás, amely ellentmond számos hagyományos MI-kutató intuíciójának.

A képzési költségvetés több mint tíz százalékának az utóképzésre való befektetése – szemben a történelmi átlaggal, ami körülbelül egy százalék – hatalmas erőforrás-elosztást jelent. Ezt a szintetikus képzési adatok hatalmas mennyiségű előállítása teszi lehetővé. A szintetikus adatok előnye a valós adatokkal szemben, hogy végtelenül reprodukálhatók, nem jelentenek szerzői jogi problémákat, és tökéletesen kurálhatók. Egy speciális matematikatanári modell több millió kiváló minőségű megoldott matematikai problémát képes generálni, amelyek finomhangolásra használhatók.

Ez a stratégia összeegyeztethető Kína gazdasági körülményeivel is. Míg a számítástechnika betanítása drága az Egyesült Államokban, a speciális MI-chipek, mint például a Huawei Ascend sorozat, megfizethetőbbek Kínában. Ez lehetővé teszi a kínai vállalatok számára, hogy jelentős összegeket fektessenek be a számítástechnikába, miközben költséghatékonyabbak. A kínai stratégia így semmissé teszi az Egyesült Államok előnyét, amely hagyományosan a számítástechnika és az adatok nagyobb rendelkezésre állásán alapult. Ma már nem arról van szó, hogy ki rendelkezik a legjobb infrastruktúrával, hanem arról, hogy ki használja a rendelkezésre álló infrastruktúrát a legintelligensebben.

Milyen gyengeségei vannak a DeepSeek V3.2-nek az amerikai versenytársaihoz képest?

A DeepSeek nyíltan elismeri, hogy a V3.2 nem minden területen éri el a versenytársak szintjét. A tudás szélessége, azaz a modell által feldolgozott tények és információk mennyisége még nem éri el teljesen a GPT-5 vagy a Gemini 3 Pro szintjét. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a V3.2 időnként lemaradhat a versenytársak mögött a nagyon széleskörű általános ismereteket igénylő kérdésekben. Ez a gyengeség azonban nem kritikus, mivel valószínűleg további betanítási iterációkkal csökkenthető.

Egy másik figyelembe veendő szempont az infrastruktúra érettsége. Az OpenAI évtizedek óta API-infrastruktúrával, monitorozó eszközökkel és közösségi támogatással rendelkezik. A DeepSeek még nem építette ki ezt az infrastruktúrát. Azon vállalatok számára, amelyek teljesen új MI-rendszereket szeretnének építeni, az OpenAI infrastrukturális érettsége okot adhat arra, hogy a költségek ellenére is az OpenAI mellett maradjanak. Azonban azoknak a vállalatoknak, amelyek saját infrastruktúrájukat szeretnék irányítani, ez nem jelent problémát.

Egy harmadik szempont a biztonság és a tesztelés. Az OpenAI a több éves Red Team tesztelésnek köszönhetően nagyfokú bizalmat épített ki a ChatGPT biztonságában. A DeepSeeknek hiányzik ez a hosszú távú múltja. Bár a 3.2-es verzióban nincsenek bizonyítékok hátsó ajtókra vagy sebezhetőségekre, a hosszú távú története rövidebb. Az óvatos vállalatok ezt oknak tekinthetik arra, hogy ne térjenek át azonnal a DeepSeekre.

Milyen mértékben növeli a DeepSeek V3.2 az OpenAI-ra nehezedő nyomást, és hogyan reagálhatnak a versenytársak?

Óriási a nyomás az OpenAI-n. Hosszú ideig az OpenAI jelentette a választ arra a kérdésre, hogy „Melyik a legjobb MI-modell?”. A válasz egyértelmű volt: a ChatGPT. Ma már a válasz már nem ilyen egyértelmű. Kódgeneráláshoz és autonóm ágensekhez a DeepSeek a jobb. Az érvelési feladatokhoz a Gemini 3 Pro a jobb. A helyi telepítéshez és az adatvédelemhez a DeepSeek egyedülálló. Ez aláásta az OpenAI piacvezető pozícióját a legjobb modellel.

Az OpenAI többféleképpen is reagálhat. Az első lehetőség az árcsökkentés. A jelenlegi árképzési struktúra csak akkor működik, ha jelentős teljesítménybeli különbség van. Ha ez a különbség nem létezik, az árcsökkentés logikus válasz. A második lehetőség az olyan modellekbe való befektetés, amelyek egyértelműen jobbá teszik az OpenAI-t. Ez azt jelentheti, hogy a GPT-6 hatalmas fejlesztésekkel érkezhet az érvelés, az ágensképességek és a kódgenerálás terén. A harmadik lehetőség a nyílt forráskódú szoftverfejlesztés. Ha az OpenAI rájön, hogy a zárt modellek már nem funkcionálnak megkülönböztető tényezőként, akkor kiadhatja a GPT-5 vagy más modellek nyílt súlyozású verzióit is. Ez az OpenAI, egy „nyílt” szervezet költői iróniájával járna, amely az ellenkező megközelítést alkalmazza.

A legerősebb válasz valószínűleg a következő stratégiák kombinációja lenne: árcsökkentés, infrastruktúra fejlesztése és esetleg a kevésbé kritikus modellek szelektív nyílt forráskódúvá tétele. A piac valószínűleg több szegmensre fog szakadni. Prémium szegmens: A vállalatok a legjobb modellért fizetnek, plusz a teljes infrastrukturális támogatást. Saját fejlesztésű szegmens: A vállalatok helyi, nyitott súlyú modelleket üzemeltetnek. Hibrid szegmens: A vállalatok különböző felhasználási esetekre mind saját, mind nyitott súlyú modelleket használnak.

Hogyan befolyásolhatja a DeepSeek jóváhagyása az európai mesterséges intelligencia stratégiát?

Európa, és különösen Németország, régóta szembesül azzal a problémával, hogy a kulcsfontosságú MI-modelleket amerikai vállalatok ellenőrzik. Ez nemcsak versenykérdés, hanem szuverenitási és biztonsági aggály is volt. A 3.2-es verzió elérhetősége új lehetőségeket nyit meg. A német vállalatok mostantól anélkül építhetnek MI-rendszereket, hogy az amerikai felhőinfrastruktúrától függenének.

Ez Németország számára megerősítheti pozícióját a kritikus iparágakban. Az autóiparban a német autógyártók a V3.2-t használhatnák kódgenerálásra és mérnöki támogatásra anélkül, hogy a forráskódjukat az OpenAI-nak vagy a Google-nek kellene elküldeniük. Ez jelentős előnyt jelent. A bankszektorban a német bankok helyben üzemeltethetnének megfelelőség szempontjából kritikus MI-rendszereket.

Hosszabb távú hatásként az európai vállalatok kevésbé függhetnek az olyan amerikai startupoktól, mint az OpenAI vagy az Anthropic. Ha a kínai nyílt modellek versenyképesek, Európa ösztönözve lehet saját nyílt modellek fejlesztésére. Ez a globális MI-piac széttöredezéséhez vezethet, ahol Európa a saját modelljeit, az USA a saját modelljeit, Kína/Ázsia pedig a sajátjait fogja használni. Hosszú távon ez egészségesebb a versenydinamika szempontjából, és csökkenti az egyes vállalatoktól való függőséget.

Milyen gyakorlati lépéseket kellene most megfontolniuk a német vállalatoknak?

A német vállalatoknak szakaszos értékelési stratégiát kellene követniük. Először is, kísérleti projekteket kellene végrehajtani nem kritikus területeken a 3.2-es verzió tesztelésére. Ez magában foglalhatná a belső dokumentációt, a kódáttekintési támogatást vagy a béta funkciókat, ahol egy hiba nem lenne kritikus. Másodszor, ki kellene számítani az üzemeltetési költségeket. Mekkorák a hardverköltségek, az áramköltségek és az adminisztrációhoz szükséges belső informatikai infrastruktúra költségei a jelenlegi felhőalapú előfizetésekhez képest?

Harmadszor, adatvédelmi értékelést kell végezni. Mely adatok annyira érzékenyek, hogy nem léphetik ki a vállalat határait? Ezekhez az adatokhoz a V3.2 lokálisan is működtethető. Negyedszer, fejleszteni kell a készségeket. A helyi modellek kezelése és finomhangolása olyan új készségeket igényel, amelyekkel jelenleg nem minden német vállalat rendelkezik. Ehhez külső konzultációra vagy képzésre lehet szükség.

A legfontosabb szempont a „minden vagy semmi” csapdájának elkerülése. Sok vállalat számára az optimális beállítás valószínűleg a hibrid: egyes felhasználási esetek lokális V3.2-n futnak, míg mások továbbra is OpenAI-n vagy Google-ön, attól függően, hogy melyik a legértelmesebb. A technológiának kell az üzletet szolgálnia, nem pedig fordítva.

Milyen bizonytalanságok és kockázatok járnak a DeepSeek V3.2 bevezetésével?

Számos bizonytalanság van. Először is, ott van a politikai kockázat. A DeepSeek egy kínai vállalat. Folyamatban vannak a megbeszélések a kínai technológiák biztonságáról a nyugati vállalatoknál. Bár nincsenek egyértelmű bizonyítékok a 3.2-es verzióban található hátsó ajtókra, fennáll annak a veszélye, hogy a jövőbeli verziók vagy maga a vállalat nyomás alá kerülhet. Ez valós kockázatot jelent a kritikus infrastruktúrában működő vállalatok számára.

Másodszor, ott van a hosszú távú kockázat. A DeepSeek viszonylag fiatal. Bár a vállalat lenyűgöző eredményeket ért el, hosszú távú életképessége nem egyértelmű. Vajon öt év múlva is létezni fog a DeepSeek? Az API továbbra is elérhető lesz? Folytatja-e a vállalat a nyílt súlyú modellek kiadását? Ezek a bizonytalanságok nagyobbak, mint a régebb óta működő cégek, mint például az OpenAI vagy a Google esetében.

Harmadszor, ott vannak az infrastrukturális kockázatok. Egy nagyméretű nyelvi modell helyi futtatása speciális hardvert, szoftvercsomagot és üzemeltetési szakértelmet igényel. Nem egyszerű egy 671 milliárd paraméteres modellt saját hardveren futtatni. Ez technikai problémákhoz és költségtúllépésekhez vezethet.

Negyedszer, fennállnak a megfelelési kockázatok. Egyes iparágakban a szabályozó hatóságok szigorú követelményeket támasztanak azzal kapcsolatban, hogy mely rendszerek használhatók. Egy kínai vállalat modellje bizonyos esetekben nem biztos, hogy megfelel az előírásoknak.

Milyen egyéb fejleményekre lehet számítani a következő hónapokban?

Több forgatókönyv is lehetséges. A legvalószínűbb forgatókönyv az, hogy a DeepSeek gyorsan kiad további verziókat, amelyek továbbfejlesztik a 3.2-es verziót, és minden ismert gyengeséget orvosolnak. A tudásbázis bővíthető. A biztonság javítható a további red team teszteléssel. A Google és az OpenAI valószínűleg gyorsan reagál, és kiadja saját nyílt súlyú modelljeit, ami a nyílt súlyú modellek normalizálásához vezet.

Egy másik lehetséges forgatókönyv a geopolitikai eszkaláció. Az Egyesült Államok exportkorlátozásokat vezethet be a DeepSeek modellekre, hasonlóan a chipekre vonatkozóakhoz. Ez korlátozná az elérhetőséget a nyugati országokban. Egy harmadik forgatókönyv a kereskedelmi konszolidáció. Egy nagy technológiai vállalat felvásárolhatja a DeepSeeket, vagy szoros partnerségre léphet vele. Ez megváltoztathatja a vállalat függetlenségét.

Hosszabb távon, ami egy-három éven belül eltarthat, a mesterséges intelligencia iparág a jelenlegi, néhány modellre való összpontosítástól egy sokszínűbb környezetté fejlődhet. Több versenyképes, nyílt modellel, saját fejlesztésű modellel és specializációval a vállalatoknak valódi választási lehetőségeik lehetnek. Ez hosszú távon egészségesebb a verseny és az innováció szempontjából.

A DeepSeek V3.2 valóban az amerikai hiperskálázók végét jelenti?

A válasz: nem egészen. A DeepSeek V3.2 nem az amerikai hiperskálázók végét jelenti, hanem inkább a vitathatatlan dominanciájuk végét. Az OpenAI, a Google és mások továbbra is releváns szereplők maradnak. A piac azonban széttagolt. Kódgeneráláshoz a DeepSeek gyakran jobb. Érveléshez a Gemini néha jobb. Helyi telepítéshez a DeepSeek egyedülálló.

Ami megváltozott, az a vállalatok költségszámítása. A DeepSeek V3.2 előtt gyakran így számoltak: A felhőalapú mesterséges intelligencia drága, de nincs alternatívánk. A DeepSeek V3.2 után a következőképpen számoltak: A felhőalapú mesterséges intelligencia drága, de vannak jó helyi alternatíváink. Ez nyomást gyakorol az árakra, a funkciók fejlesztésére és a szolgáltatás minőségére.

Ez pozitív a német vállalatok számára. A helyi MI-rendszerek üzemeltetésének képessége erősíti az adatszuverenitást, csökkenti az amerikai vállalatoktól való függőséget és a költségeket. Ez a verseny klasszikus esete, amely jobb eredményekhez vezet az ügyfelek számára. A piac valószínűleg egy pluralista rendszerré fog fejlődni, amelyben különböző szolgáltatók működnek, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy a felhasználási esetük és igényeik alapján válasszák ki a legjobb megoldást. Ez nem az amerikai hiperskálázók vége, hanem egy új, sokszínűbb MI-korszak kezdete.

A digitális átalakulás új dimenziója a „menedzselt MI” (mesterséges intelligencia) segítségével – Platform és B2B megoldás | Xpert Consulting - Kép: Xpert.Digital

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform egy átfogó, gondtalan csomag a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök áttekintése:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Biztosítjuk a folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

Bővebben itt:

• A menedzselt mesterséges intelligencia megoldás - Ipari mesterséges intelligencia szolgáltatások: A versenyképesség kulcsa a szolgáltatások, az ipar és a gépészet szektorában

☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német

☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.

Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nagyon várom a közös projektünket.

☑️ 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 üzletfejlesztés / Marketing / PR / Szakkiállítások

Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron