DeepSeek V3.1 – Alarm dla OpenAI i spółki: chińskie oprogramowanie open source do sztucznej inteligencji stawia nowe wyzwania przed uznanymi dostawcami

### Alarm dla OpenAI i spółki: Nowa chińska sztuczna inteligencja jest równie potężna – ale tania jak barszcz. Co za tym stoi? ### DeepSeek V3.1: Cichy atak sztucznej inteligencji, który teraz wywraca świat technologii do góry nogami ### Zapomnij o drogiej sztucznej inteligencji: Dlaczego ten chiński model open source zmienia wszystko ### Nowa chińska supersztuczna inteligencja: Jak Pekin wywiera presję na Zachód radykalną, wolną strategią ### Lepsza i tańsza od konkurencji? Co tak naprawdę potrafi nowa chińska cudowna sztuczna inteligencja ###

DeepSeek V3.1 rewolucjonizuje krajobraz sztucznej inteligencji (po raz kolejny)

Chińska sztuczna inteligencja staje się poważnym wyzwaniem dla amerykańskich gigantów technologicznych. Startup DeepSeek z siedzibą w Hangzhou dokonał znaczącego przełomu dzięki swojemu najnowszemu modelowi, V3.1, który podważa tradycyjne założenia dotyczące rozwoju i finansowania sztucznej inteligencji. Model open source osiąga wydajność wiodących systemów zastrzeżonych przy ułamku kosztów rozwoju, torując drogę przyszłości sztucznej inteligencji.

Nadaje się do:

• Deepseek: Chińska rewolucja AI pod cieniem nadzoru – poważne zarzuty z Waszyngtonu

Innowacje techniczne z architekturą hybrydową

DeepSeek V3.1 opiera się na zaawansowanej architekturze opartej na połączeniu ekspertów, z łączną liczbą 685 miliardów parametrów, z czego 37 miliardów jest aktywowanych na token. Technologia ta umożliwia znacznie efektywniejsze wykorzystanie zasobów niż tradycyjne modele, bez obniżania wydajności.

Cechą wyróżniającą nowy model jest hybrydowa architektura wnioskowania, która może przełączać się między trybem „Think Mode” a trybem „Non-Think Mode”. W trybie „Think Mode” system rozwija głębsze, wewnętrzne procesy myślowe i idealnie nadaje się do rozwiązywania złożonych problemów wymagających wielopoziomowego rozumowania logicznego. Tryb „Non-Think Mode” z kolei dostarcza bezpośrednich i zwięzłych odpowiedzi w przypadku zadań, w których szybkość ma kluczowe znaczenie.

Kolejnym udoskonaleniem technicznym jest rozszerzone okno kontekstowe o 128 000 tokenów, co odpowiada około 96 000 słowom lub dwóm 200-stronicowym powieściom. Ta pojemność umożliwia przetwarzanie bardzo długich dokumentów, zrozumienie całych repozytoriów kodu oraz wieloetapowe scenariusze dialogowe.

Dalszy rozwój został osiągnięty dzięki dwufazowemu podejściu do rozbudowy kontekstu. Faza 32 000 tokenów została rozszerzona dziesięciokrotnie do 630 miliardów tokenów, a faza 128 000 tokenów – 3,3-krotnie do 209 miliardów tokenów. Dodatkowo, model wykorzystuje format danych UE8M0 FP8 dla optymalnej kompatybilności z nowoczesnymi architekturami sprzętowymi.

Imponujące parametry wydajności i testy porównawcze

W standardowych testach DeepSeek V3.1 osiąga znakomite rezultaty. W renomowanym teście kodowania Aider model uzyskał wynik 71,6% – wynik porównywalny z wiodącymi modelami OpenAI i Anthropic. Wydajność ta jest szczególnie imponująca, biorąc pod uwagę, że została osiągnięta przy znacznie niższych kosztach.

W zadaniach matematycznych DeepSeek V3.1 przewyższa nawet uznanych konkurentów. W teście Math 500 model osiągnął 90,2%, podczas gdy GPT-4o uzyskał zaledwie 74,6%. W teście MMLU-Pro system poprawił się o 5,3 punktu do 81,2, a w benchmarku GPQA osiągnął imponujące 9,3 punktu do 68,4.

Na szczególną uwagę zasługuje poprawa w zadaniach rozumowania wieloetapowego, w których wersja 3.1 radzi sobie o 43 procent lepiej niż jej poprzedniczka. Możliwości programistyczne tego modelu pozwalają mu tworzyć bezbłędny kod o długości do 700 wierszy – wydajność dorównującą drogim rozwiązaniom autorskim.

Rewolucyjna efektywność kosztowa

Struktura kosztów DeepSeek V3.1 całkowicie zmienia dotychczasowe założenia dotyczące rozwoju sztucznej inteligencji. Podczas gdy zadanie programistyczne w wersji 3.1 kosztuje około jednego dolara, porównywalne systemy wymagają prawie 70 dolarów za podobne zadania. Ta radykalna redukcja kosztów sprawia, że zaawansowana technologia sztucznej inteligencji staje się dostępna dla mniejszych firm i deweloperów.

Według firmy, koszty rozwoju bazowego modelu V3 wyniosły zaledwie około 5,6 miliona dolarów – ułamek setek milionów dolarów wydanych przez amerykańskie firmy na porównywalne projekty. Tę wydajność osiągnięto dzięki innowacyjnym metodom szkoleniowym i wykorzystaniu mniej wydajnego, ale bardziej ekonomicznego sprzętu.

Ceny API DeepSeek znacząco przewyższają konkurencję. Model czatu kosztuje 0,07 USD za milion tokenów wejściowych z trafieniami do pamięci podręcznej i 1,10 USD za milion tokenów wyjściowych. Model wnioskowania kosztuje 0,14 USD za token wejściowy i 2,19 USD za token wyjściowy. Dla porównania, OpenAI pobiera około 2–2,50 USD za milion tokenów wyjściowych, podczas gdy cena DeepSeek wynosi 0,014 USD.

Strategiczne znaczenie dla globalnej konkurencji w dziedzinie sztucznej inteligencji

Sukcesy DeepSeek mają dalekosiężne implikacje dla globalnego krajobrazu sztucznej inteligencji. Firma udowadnia, że zaawansowana wydajność sztucznej inteligencji nie wymaga już ogromnych zasobów i zastrzeżonych podejść, które charakteryzowały dotychczas amerykański rozwój sztucznej inteligencji. Ten rozwój podważa fundamenty obecnych modeli biznesowych.

Chińskie władze przywiązują ogromną wagę strategiczną do DeepSeek, o czym świadczy przyjęcie założyciela Liang Wenfenga przez premiera Li Qianga. Firma jest postrzegana jako kluczowy element chińskich ambicji, aby stać się światowym liderem w dziedzinie sztucznej inteligencji do 2030 roku.

Strategia open source firmy DeepSeek umożliwia innym firmom i badaczom na całym świecie czerpanie z jej osiągnięć i rozwijanie własnych innowacji. Promuje to zdecentralizowany rozwój technologii sztucznej inteligencji i zmniejsza zależność od pojedynczych gigantów technologicznych.

Informacje ogólne i struktura firmy

Firma DeepSeek została założona w Hangzhou w 2023 roku przez Lianga Wenfenga i jest w całości finansowana przez chiński fundusz hedgingowy High-Flyer. Wenfeng, urodzony w 1985 roku jako syn nauczyciela szkoły podstawowej, zainteresował się zastosowaniem sztucznej inteligencji w sektorze finansowym podczas studiów na Uniwersytecie Zhejiang.

W 2016 roku Wenfeng założył High-Flyer, fundusz hedgingowy wykorzystujący uczenie maszynowe do strategii handlu ilościowego. Do 2021 roku firma w pełni przeszła na metody handlu oparte na sztucznej inteligencji i stała się jednym z wiodących chińskich funduszy ilościowych, zarządzając aktywami o wartości ponad 100 miliardów juanów.

Jeszcze przed założeniem DeepSeek, Wenfeng zaczął kupować tysiące kart graficznych Nvidia – początkowo wyśmiewanych jako ekscentryczne hobby miliardera. Ta dalekowzroczna inwestycja w sprzęt umożliwiła później firmie opracowanie konkurencyjnych modeli sztucznej inteligencji, pomimo ograniczeń eksportowych nałożonych przez USA.

Niezależne platformy AI jako strategiczna alternatywa dla europejskich firm – Zdjęcie: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Najbardziej elastyczna platforma AI – rozwiązania dostosowane do krawat, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Więcej na ten temat tutaj:

• Niezależne platformy AI kontra hiperskalery: które rozwiązanie jest dla Ciebie odpowiednie?

Wpływ kontroli eksportu w USA

Sukces DeepSeek jest szczególnie godny uwagi, biorąc pod uwagę amerykańskie ograniczenia eksportu zaawansowanych układów scalonych AI do Chin. Chociaż sankcje miały na celu ograniczenie możliwości Chin w zakresie rozwoju zaawansowanych systemów AI, DeepSeek pokazuje, że innowacyjne podejście do oprogramowania i efektywne wykorzystanie zasobów mogą przezwyciężyć te ograniczenia.

Firma korzystała z mniej wydajnych chipów H800 dopuszczonych do eksportu do Chin, ale mimo to osiągnęła najwyższą wydajność dzięki zoptymalizowanym algorytmom i skutecznym metodom szkolenia. Takie podejście podważa skuteczność sankcji technologicznych i wskazuje alternatywne ścieżki rozwoju sztucznej inteligencji.

Eksperci postrzegają przełom DeepSeek jako punkt zwrotny, który może fundamentalnie zmienić dotychczasowe szacunki dotyczące możliwości i potencjału Chin w dziedzinie sztucznej inteligencji. Wyniki sugerują, że innowacje w optymalizacji oprogramowania mogą być ważniejsze niż sama przewaga sprzętowa.

Nadaje się do:

• Chin's Catch -up w sztucznej inteligencji: sprawa Deepseek i strategiczne wykorzystanie danych

Open source jako przewaga konkurencyjna

Strategia open source firmy DeepSeek oferuje szereg strategicznych korzyści. Programiści i firmy na całym świecie mogą uruchamiać ten model lokalnie, dostosowywać go i integrować z własnymi projektami bez konieczności korzystania z usług chmurowych. Jest to szczególnie ważne w przypadku aplikacji wrażliwych na dane oraz firm, które chcą zachować kontrolę nad swoimi informacjami.

Rozwój oparty na społeczności umożliwia szybsze naprawianie błędów, ciągłe udoskonalanie i szeroką bazę współpracowników. Jednocześnie podejście open source demokratyzuje dostęp do zaawansowanych technologii AI i promuje innowacyjność, nawet wśród mniejszych firm i w krajach rozwijających się.

W przeciwieństwie do modeli zastrzeżonych, do których dostęp jest możliwy wyłącznie za pośrednictwem interfejsów API lub platform chmurowych, sztuczna inteligencja typu open source oferuje długoterminową dostępność i niezależność od poszczególnych dostawców. Użytkownicy nie muszą martwić się o podwyżki cen, ograniczenia dostępu ani zaprzestanie świadczenia usług.

Przełomy technologiczne i innowacje

DeepSeek V3.1 integruje kilka przełomowych technologii, które zapewniają jego wyjątkową wydajność. Wielogłowicowa architektura uwagi ukrytej kompresuje pamięć podręczną wartości kluczowych za pomocą wektorów ukrytych, zmniejszając zużycie pamięci i narzut obliczeniowy podczas wnioskowania.

Metoda predykcji wielotokenowej pozwala każdemu tokenowi przewidywać wiele przyszłych tokenów jednocześnie. To eliminuje istotne wąskie gardło tradycyjnych modeli autoregresyjnych i poprawia zarówno dokładność, jak i szybkość wnioskowania.

Użycie 8-bitowego trenowania znacząco zmniejsza zapotrzebowanie na pamięć i koszty bez obniżania dokładności. Technika ta od dawna uważana jest za problematyczną, ale DeepSeek pokazuje, że po prawidłowym wdrożeniu prowadzi do wyników porównywalnych z metodami konwencjonalnymi.

Reakcje i wpływ rynku

Ogłoszenie DeepSeek V3.1 wywołało silne reakcje na rynkach finansowych. Nvidia straciła ponad 600 miliardów dolarów kapitalizacji rynkowej – największą pojedynczą stratę w historii amerykańskiego rynku akcji. Inne firmy produkujące sprzęt AI również odnotowały znaczne spadki cen akcji.

Inwestorzy i analitycy weryfikują swoje oceny branży sztucznej inteligencji. Sukces DeepSeek podważa założenie, że masowe inwestycje w sprzęt i rozwój opatentowany są niezbędnymi warunkami wstępnymi dla rozwoju najnowocześniejszej sztucznej inteligencji.

Firmy zachodnie już testują modele DeepSeek w swoich procesach pracy. Jednym z wybitnych przykładów jest firma Merck, której dyrektor ds. danych publicznie zademonstrował integrację DeepSeek jako jednej z kilku opcji sztucznej inteligencji w procesach wewnętrznych.

Przyszłe wydarzenia i perspektywy

DeepSeek pozycjonuje wersję 3.1 jako pierwszy krok w kierunku „ery agentów” w sztucznej inteligencji. Model został specjalnie zoptymalizowany pod kątem lepszego wykorzystania narzędzi i wieloetapowych zadań agentów. Optymalizacje po szkoleniu doprowadziły do znacznej poprawy w zakresie wykorzystania narzędzi zewnętrznych i złożonych zadań wyszukiwania.

Tempo rozwoju DeepSeek sugeruje, że model V4 może zostać wydany przed kolejną wersją OpenAI R2. Ten trend może przyspieszyć tradycyjne cykle rozwoju w branży AI i wyznaczyć nowe standardy częstotliwości aktualizacji.

Sukcesy DeepSeek już inspirują inne chińskie firmy i badaczy z branży sztucznej inteligencji na całym świecie. Modele open source są coraz częściej postrzegane jako wartościowa alternatywa dla rozwiązań zastrzeżonych, co może prowadzić do bardziej zróżnicowanego i konkurencyjnego środowiska AI.

Wyzwania i krytyka

Pomimo imponującej wydajności, DeepSeek spotyka się również z krytyką. Podobnie jak inne chińskie modele sztucznej inteligencji, DeepSeek podlega pewnym środkom cenzury, które mogą być stosowane w obszarach wrażliwych politycznie. Jednak ograniczenia te często można obejść poprzez modyfikacje techniczne.

Przejrzystość danych i metod szkoleniowych jest ograniczona. Istnieją spekulacje, że szkolenie jest częściowo oparte na odpowiedziach z ChatGPT, ponieważ DeepSeek czasami podaje się za samego ChatGPT. Ta niejasność rodzi pytania o oryginalność i potencjalne problemy z prawami autorskimi.

Szybki rozwój i niska cena modeli DeepSeek budzą również obawy o trwałość tego modelu biznesowego. Krytycy zastanawiają się, czy wyjątkowo niskie ceny można utrzymać w dłuższej perspektywie, czy też są one elementem strategicznego dążenia do penetracji rynku.

Globalne implikacje dla branży AI

DeepSeek V3.1 to punkt zwrotny w globalnym rozwoju sztucznej inteligencji. Model ten dowodzi, że innowacyjne podejście do oprogramowania i efektywne wykorzystanie zasobów mogą być ważniejsze niż masowe inwestycje kapitałowe i dostęp do najnowszego sprzętu. Ta wiedza wpłynie na strategie wszystkich czołowych firm z branży sztucznej inteligencji.

Upowszechnienie zaawansowanej technologii AI poprzez modele open source może doprowadzić do bardziej równomiernego rozłożenia możliwości AI na całym świecie. Kraje i firmy, które wcześniej były wykluczone z powodu wysokich kosztów lub barier technicznych, zyskają dostęp do najnowocześniejszych technologii.

Jednocześnie sukces DeepSeek podważa skuteczność sankcji technologicznych i kontroli eksportu. Możliwość osiągnięcia światowej klasy wydajności przy ograniczonych zasobach może zachęcić inne kraje do stosowania podobnych rozwiązań i rozwijania własnych ekosystemów sztucznej inteligencji.

DeepSeek V3.1 to coś więcej niż tylko kolejny model sztucznej inteligencji – symbolizuje fundamentalną zmianę w sposobie rozwoju, finansowania i rozpowszechniania sztucznej inteligencji. Połączenie innowacji technicznych, opłacalnego rozwoju i dostępności oprogramowania open source stwarza nowe możliwości i stawia poważne wyzwania przed uznanymi liderami rynku. Dalszy rozwój pokaże, czy to podejście ukształtuje przyszłość branży sztucznej inteligencji.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Można znaleźć więcej na: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus