Deepseek vs. Openaai: Ki-Wet Racen wystawia R1 w Chinach tylko kopia lub arcydzieło strategiczne?

Konkurs gigantyczna: Deepseek vs. Openaai-Who dominuje w przyszłości AI?

Chiny i USA od lat znajdują się w centrum globalnego rozwoju technologicznego. Zwłaszcza w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) istnieje intensywny wyścig, w którym duże firmy technologiczne i pojawiające się start-upy szukają innowacyjnych rozwiązań. W tym kontekście chiński startup KI Deepseek i amerykańska firma Openai wywołały poruszenie. Deepseek niedawno zaprezentował dwa niezwykłe modele AI o nazwie Deepseek R1 (w podstawowej wersji „R1”) i Deepseek R1 Zero (często zwane także „R1-Zero”), podczas gdy strona amerykańska z modelem O1 Openai i jego mniejszym wariantem, O1 Mini, czekanie. Wielu obserwatorów zastanawia się, czy modele Deepeek R1 i R1 Zero są jedynie losową imitacją amerykańskich technologii, czy też za nim jest ukierunkowana strategia, która pomoże w przełomie chińskiego sektora AI.

Ten tekst intensywnie dotyczy różnic i podobieństw między systemami AI z Deepseek i Openai. Ponadto jest oświetlony, w jaki sposób uczenie się wzmocnienia jest wykorzystywane w Deepseek R1 Zero i R1 oraz jaki potencjał może to spowodować następną generację modeli AI. W trakcie tych wyjaśnień ponad 2000 słów spotka się, aby umożliwić kompleksowe rozważenie i głębszą analizę. Jednocześnie podjęto próbę przedstawienia tylko treści, które można uznać za godne zaufania. Ten tekst oddziela się od czystej spekulacji i koncentruje się na zrozumiałych trendach, dobrze znanych danych technicznych i stwierdzeniach z obszaru AI.

Nadaje się do:

• Chiny kontra USA w AI: czy DeepSeek R1 (R1 Zero) i OpenAI o1 (o1 mini) naprawdę tak się różnią?

Globalna konkurencja w sektorze AI

Konkurencja między Chinami a USA w dziedzinie AI znacznie wzrosła w ostatnich latach. Obserwatorzy ciągle mówią o obu krajach w prawdziwym wyścigu o supremację w przyszłym technologii KI. Istnieją różne powody, że konkurencja ta jest tak gorsza. Po pierwsze, decyzja polityczna obu narodów widzą potencjał zapewnienia przywództwa innowacyjnego przez nadchodzące dziesięciolecia. Po drugie, duże firmy technologiczne uznały, że rozwiązania AI obiecują ogromne zalety gospodarcze. Po trzecie, zarówno Chiny, jak i Stany Zjednoczone sformułowały obszerne strategie rozwinięcia badań AI.

W Chinach KI od kilku lat postrzegane jest jako ważny element konstrukcyjny dla modernizacji kraju i jako „klucz do międzynarodowej konkurencji”. Rząd promuje start-upy i instytucje badawcze z szerokim zakresem programów i pieniędzy w celu rozszerzenia rozwoju technologii AI. Natomiast Stany Zjednoczone opierają się na sile wolnego rynku, w którym duże i uznane firmy, takie jak Google, Microsoft, Meta i Openai, ale także wielu mniejszych aktorów, konkurują i otrzymują wysokie sumę od inwestorów do postępu w terenie w terenie uczenia maszynowego, aby osiągnąć sieci neuronowe i przetwarzanie języka naturalnego (NLP).

Deepseek i Openai na pierwszy rzut oka

Jako wschodzący gracz z Chin, Deepseek działa teraz jako rodzaj „napiwku poufnego” na globalnej scenie AI. Startup AI jest mniej znany niż wielkie chińskie firmy technologiczne, ale przyciągnęło uwagę w kręgach specjalistycznych, ponieważ wydaje się, że w krótkim czasie rozwija wysokiej jakości duże modele językowe (LLM). Dwa z tych modeli to Deepseek R1 i Deepseek R1 Zero. Z drugiej strony Openai jest firmą z siedzibą w Kalifornii, która jest znana na całym świecie z modeli AI i zwróciła uwagę na wczesnym etapie. Z O1 i jego mniejszą siostrą, O1 Mini, Openai pokazuje swoje skupienie się na wysokiej jakości i jednocześnie skalowalnym systemom AI.

Modele Deepseek R1 i R1 Zero ostatnio osiągnęły wyniki w testach porównawczych, które można zmierzyć za pomocą OpenAis O1 Mini i silniejszym modelem O1. W branży, w której innowacje często dominują ze znanych amerykańskich korporacji, Chińczycy Deepeek nagle stał się poważnym konkurentem. Niektórzy analitycy zastanawiają się, w jakim stopniu Deepseek został zainspirowany podejściami USA i tym, czy tylko skopiowane są tylko strategie, czy też wprowadzane są nowe podejścia.

Podstawy techniczne Deepseek R1 i R1 Zero

1. Deepseek-R1-Zero: Uczenie się wzmocnienia bez nadzoru ludzkiego

DeepSeek-R1-Zero szczególnie czule wzbudza, ponieważ ten model całkowicie opiera się na uczeniu się wzmocnienia (RL) bez wcześniej korzystania z ludzkich informacji zwrotnych lub klasycznego nadzorowanego tuningu płetw. Podejście to jest uważane za godne uwagi, ponieważ większość zaawansowanych aplikacji AI wykorzystuje przynajmniej w kilku fazach do wykorzystania danych anotowanych przez człowieka lub informacji zwrotnych z prawdziwych testów.

Deepseek-R1-Zero idzie inną ścieżką. Model został zaprojektowany w taki sposób, że rozwija zdolność rozpoznawania dużych i złożonych relacji i niezależnych poprawy. Konsekwentnie wykorzystując informacje zwrotne RL, R1-Zero nabył pewne umiejętności, które są szczególnie ważne w obszarze tak zwanego „rozumowania”. Należą do nich:

• Self -sprawa: Model sprawdza swoje pośrednie kroki (jego „wewnętrzny monolog”), zanim nastąpi ostateczna odpowiedź na odkrycie błędów.
• Refleksja: Zamiast wyjść jedną odpowiedź, model odzwierciedla różne opcje odpowiedzi, podobnie jak dana osoba rozważa możliwe rozwiązania ze sobą.
• Generowanie długich łańcuchów myśli: R1-Zero pokazuje, że może również generować pośrednie kroki dla złożonych zadań, które wykorzystuje elastycznie, jeśli chodzi o rozwiązanie.

Sprawdzanie siebie i ponowne uruchomienie, jeśli rozpoznajesz ślepy zaułek, to umiejętność, która jest uważana za kluczową dla przyszłych przełomów w badaniach AI. Ponieważ im bardziej złożony problem, tym ważniejsza zdolność do organizowania myśli i poprawienia nieprawidłowych podejść.

2. Deepseek-R1: Połączenie uczenia się wzmocnienia i klasycznego dostrojenia

Model siostrzany Deepseek-R1 łączy potencjał uczenia się wzmocnienia z bardziej tradycyjnym podejściem do nadzorowanego dostrojenia. Tłem tej strategii jest to, że uczenie się wzmocnienia może prowadzić do szczególnie kreatywnych i eleganckich rozwiązań, ale czasami eksportuje ludzkie oczekiwania w odniesieniu do zrozumienia i znaczenia. Aby temu przeciwdziałać, programiści Deepseek zastosowali również metody dostrajania, w których wykorzystywane są ludzkie informacje zwrotne i wyselekcjonowane dane treningowe.

Według testów wewnętrznych i niektórych publicznie dostępnych testów porównawczych Deepseek-R1 wykazuje silne usługi w różnych dyscyplinach. Obejmuje to:

• Matematyka: średnie wartości 79,8 % dokładności AIME i 97,3 % dla MATH-500.
• Programowanie: Model przewyższa około 96,3 % innych uczestników w konkursach kodowych, takich jak kodeks.
• Wiedza ogólna: Tutaj DeepSeek-R1 świeci o wartości 90,8 % w MMLU i 71,5 % w Diamencie GPQA.

Fakt, że Deepseek-R1 jest tańszy, ale jednocześnie osiąga doskonałe wartości w wielu dyscyplinach, wzbudził ciekawość obserwatorów. „Czy to początek nowej epoki, w którym start-upy rzucają wyzwanie wysoce finansowanemu gigantom USA?” Niektórzy komentatorzy zadają sobie pytanie.

O1 Openai: Tło, filozofia i usługi

Od samego początku Openaai podtrzymuje roszczenie o rozwój „bezpiecznej i przydatnej sztucznej inteligencji dla dobra ludzkości”. Ten leitmotyf znajduje odzwierciedlenie w wielu decyzjach, w tym w połączeniu uczenia się wzmocnienia i informacji zwrotnych ludzkich (RLHF). Chodzi o to, że model uczy się udzielać odpowiedzi poprzez interakcję z ludzkimi dostawcami informacji zwrotnych, którzy są nie tylko formalnie poprawne, ale jednocześnie zrozumiałe, pomocne i etycznie uzasadnione.

RLHF zapobiega możliwym niepożądanym osiągnięciom, na przykład, jeśli model może generować nieodpowiednią treść. Wymaga to jednak dodatkowych zasobów, ponieważ wsparcie i szkolenie modelu, w tym egzaminy ludzkie i procesy informacji zwrotnej, jest kosztowne. Koszty często znajdują odzwierciedlenie w wyższych opłatach za subskrypcję lub użytkowanie. W przypadku O1 często wymieniane są stosunkowo wysokie ceny API, podczas gdy inni dostawcy, tacy jak Deepseek, oferują niższe bariery dostępu.

Jeśli chodzi o testy wydajności, O1 Openai jest potężnym systemem, który można zastosować do szerokiej gamy zadań. Począwszy od matematyki do programowania do procesów twórczych tekstowych, O1 był wielokrotnie wykazywany, że działa on na wysokim poziomie. Jego odczyt łańcucha jest szczególnie dobrze znany, w którym model dzieli złożone pytania na kroki pośrednie i zapewnia bardzo precyzyjne wyniki. Na przykład, jeśli wykonasz matematyczne zadanie tekstowe, możesz zrozumieć, jak działa proces myślenia w wielu przypadkach. Model nie pokazuje każdego kroku przezroczystego, ale zwykle wydaje stopniowy argument, który prowadzi do wyraźnie zrozumiałego rozwiązania.

Porównaj dwa systemy: Deepseek-R1 vs. O1

1.

W testach matematycznych doniesiono, że Deepseek-R1 osiągnął dokładność 79,8 % w AIME, podczas gdy O1 wynosi 79,2 %. Jest to minimalna różnica, która ma jednak efekt psychologiczny, ponieważ Deepseek przedstawia model równy technicznie lub nawet nieco lepszy. W obszarze obszaru programowania stwierdza, że ​​Deepseek-R1 osiągnął około 96,3 % w teście kodeksów, podczas gdy O1 ma wynosić nieco ponad 96,6 %. Różnica ta jest również niska, ale pokazuje, że oba modele działają na poziomie oczu.

2. Koszty i dostępność

Zasadniczym punktem jest inna struktura kosztów. Podczas gdy OpenAai za O1, częściowo stosunkowo wysokie opłaty, Deepseek-R1 rzekomo współpracuje ze znacznie niższymi cenami: „do 95 % tańsze” jest w niektórych prezentacjach biznesowych z Deepseek. Takie stwierdzenia muszą zostać weryfikowane w praktyce, ale jeśli ta przewaga kosztowa jest prawdziwa, może to okazać się dużą przewagą konkurencyjną dla Deepseek. Dotyczy to w szczególności klientów korporacyjnych, którzy muszą przetwarzać ogromne ilości danych, a zatem wybierają rozwiązanie, które w dłuższej perspektywie zaoszczędzi koszty.

Ponadto, zgodnie z samozilistką, DeepSeek-R1 jest dostępny w ramach wspólnoty, co umożliwia bezpłatne użycie i modyfikację masy i wyjściowych modelu. W czasach, gdy coraz więcej programistów i firm opiera się na open source, może to być kluczowy plus. „Dla nas promując innowacje, otwartość oznacza promowanie nas” to stwierdzenie, które jest wielokrotnie przekazywane przez Deepseek. Za pośrednictwem rozwiązań open source programiści mogą spojrzeć bezpośrednio w kod, dokonywać korekt i zintegrować model z własnymi projektami, nie wchodząc w zamknięty przymus ekosystemu.

Nadaje się do:

• Modele AI w liczbach: 15 najlepszych dużych modeli językowych – 149 modeli podstawowych / „modeli podstawowych” – 51 modeli uczenia maszynowego
• Modele językowe AI BERT i GPT. Które firmy za tym stoją, czym dokładnie potrafią i jakie są różnice?

3. Umiejętności specjalne

Zarówno Deepseek-R1, jak i O1 charakteryzują się zaawansowanym rozumowaniem. Deepseek-R1 rozwinął wyraźną zdolność do odzwierciedlenia samokrytycznego odbicia poprzez RL, skoordynowanych etapów pośrednich i „długich łańcuchów”. Z drugiej strony O1 Openai świeci w łańcuchu, co opisuje zdolność do stopniowego i logicznie zrozumiałych rozwiązań. Oba modele są zatem w stanie nie tylko przedstawić wyniki natychmiast, ale także w celu wyjaśnienia ich rozważań w pewnym stopniu. Zwiększa to identyfikowalność i zaufanie do wydatków.

Deepseek-R1 Zero: Specjalizacje i perspektywy

1. Skoncentruj się na uczeniu się wzmocnienia

Deepseek-R1 Zero jest w sposób radykalnej wersji modelu R1, ponieważ rezygnuje z klasycznych ludzkich informacji zwrotnych. Podczas gdy R1 częściowo opiera się na nadzorowanym dostrajaniu, R1-Zero całkowicie polega na RL. Z punktu widzenia badań AI jest to ekscytujący eksperyment: „Potencjał uczenia się wzmocnienia jest tutaj skrajny”, mówi niektórzy obserwatorzy. Uczenie się wzmacniające naśladuje zasadę eksperymentu i błędu, w którym model otrzymuje sygnały nagrody dla prawidłowych kroków pośrednich lub wyników końcowych.

Centralnym elementem R1-Zero jest umiejętność myślenia o myśleniu. Jeśli konkretny problem zostanie sklasyfikowany jako trudniejszy, model wykorzystuje więcej cykli obliczeniowych, aby poszukać odpowiedniego rozwiązania. To podejście komputerowe adaptacyjnego może spowolnić reakcję modelu, ale ma tendencję do zwiększania jakości wyników. „Wolniej, ale bardziej inteligentne” można streścić.

2. Wyzwania

Jednak radykalne podejście RL ma również ciemne strony. Deepseek-R1 zero powinno czasem nagle przełączać się między różnymi językami lub generować wydatki mylące z perspektywy użytkownika. Ta niekontrolowana zmiana języka może wynikać z faz eksploracji wariantu w procesie uczenia się wzmocnienia. Do tej pory nie było również jasne, w jaki sposób metodologia uczenia się wzmocnienia jest w scenariuszach prawdziwego użycia w perspektywie długoterminowej, w których tolerancja błędów jest czasem węższa, a wymagania regulacyjne są wysokie.

R1-Zero nie może obecnie uruchamiać rozszerzonych funkcji dialogowych, edycji JSON ani specjalnego „wywoływania funkcji”. Jeśli rozwiązanie AI ma być zintegrowane ze środowiskami biznesowymi, takie funkcje są często niezbędne, na przykład w przypadku automatycznych procesów procesowych. Deepseek ogłosił, że pracują nad aktualizacjami, które mają stopniowe dodawanie tych funkcji. Jednak okaże się, czy pojawią się te aktualizacje.

Demokratyzacja sztucznej inteligencji według open source?

Deepseek nie tylko opublikował swoje duże modele R1 i R1-Zero, ale także publicznie zapewnia sześć mniejszych odgałęzień. Modele te zostały częściowo przeszkolone z danymi wyodrębnionymi z większych modeli. Celem jest zapewnienie programistów AI na całym świecie prostych narzędzi do budowania własnych projektów AI. „Chcemy, aby rewolucja AI dotarła do wszystkich, nie tylko dużych firm lub instytutów badawczych” - mówi Deepseek.

Takie kroki mogą naprawdę zmienić krajobraz AI. Jeśli potężne modele są otwarcie dostępne, start-upy i niezależni programiści nie muszą nawet wypełniać kosztownych umów licencyjnych z dużymi dostawcami USA, ale mogą bezpośrednio modyfikować i używać własnych wariantów modeli Deepseek. Niektórzy eksperci widzą to okazję do promowania prawdziwej różnorodności i innowacji w obszarze AI poprzez unikanie monopoli lub oligopolis.

Czy jest imitacja czy strategiczna w rozwoju domów?

Powtarzającym się tematem w sporze bukmacherskim na zachodnim wschodzie jest: Chiny po prostu kopie podejścia z USA, czy jest to autentyczny rozwój? W rzeczywistości Deepseek R1 i R1 Zero pokazują wiele podobieństw do działających metod O1 Openai. Na przykład zarówno optymalizacja procesu uczenia się wzmocnienia. Pomysł zintegrowania łańcucha myśli (łańcucha) z logicznym przetwarzaniem zadań wieloetapowych również pojawił się na początku badań zachodnich. Pod tym względem oczywiste jest, że Deepseek również skorzystał z tej wiedzy i czasami wdrażał podobny paradygmat.

Jednak takie podobieństwo nie powinno być oceniane jako dowód plagiatu lub łagodnej imitacji. Badania i rozwój w sztucznej inteligencji to dziedzina napędzana na całym świecie, w której nowe pomysły szybko mówią. Ponadto publikacje naukowe pogłębiają postępy w całym obszarze, tak że naukowcy na całym świecie nadal budują na tej samej podstawie. Może się więc być również tak, że Deepseek niezależnie udoskonalił podejście do uczenia się wzmocnienia do punktu, które nawet wykracza poza konkurencję w niektórych odniesieniach.

Konkurencyjne możliwości i ryzyko

Ze względu na ich imponujące wyniki Deepseek R1 i R1-Zero pobudzają pragnienia inwestorów, instytucji badawczych i firm technologicznych. Jeśli szukasz niedrogiego, mocnego i otwartego rozwiązania jednocześnie, Deepseek nie może być w stanie uniknąć. „Nie ma wielu dostawców, którzy mają tak wysoki poziom, a jednocześnie oferują ten stopień otwartości” to ocena niektórych ekspertów branżowych.

Istnieją jednak ryzyko. Niektóre zainteresowane strony wahają się przed przyjęciem „modeli wersji 1”, ponieważ systemy AI często osiągają dojrzałość rynku dopiero po kilku iteracjach. Nie jest również jasne, czy Deepseek może zagwarantować niezbędną stabilność i niezawodność w procesach wsparcia, które są kluczowe dla głównych klientów. Niezbędne są również pytania dotyczące gwarancji, wiarygodności, ochrony danych i bezpieczeństwa. Zwłaszcza jeśli chodzi o poufne dane, nie tylko wydajność techniczna ma kluczowe znaczenie, ale także pytanie, czy rozwiązanie AI spełnia wymagania bezpieczeństwa międzynarodowych firm.

Implikacje etyczne i geopolityczne

Napięcia geopolityczne między Chinami a USA w sektorze technologicznym są rzutowane na sektor AI z rosnącą intensywnością. „Kogo należy ufać, jeśli chodzi o poufne dane i rozwój nowych agentów AI?” Po stronie zachodniej istnieje sceptycyzm wobec chińskich systemów AI, ponieważ istnieje obawa przed potencjalnymi interwencjami agencji rządowych. I odwrotnie, istnieją zastrzeżenia przeciwko dominacji amerykańskiej i wszelkich tylnych drzwi (backdoors) w systemach zastrzeżonych w Chinach.

Konflikt ten znajduje odzwierciedlenie w kwestii, czy Deepseek naprawdę reprezentuje niezależną innowację, czy tylko kopia „wyprodukowana w Chinach”. Jeśli możliwe jest udowodnienie, że Deepseek R1 i R1-Zero ustalili nowe standardy jakości, Chiny miałyby jeden z wiodących systemów AI, który byłby symbolem szybkiego rozwoju technologicznego kraju z perspektywy geopolitycznej. I odwrotnie, sukces O1 Openai i ciągły rozwój w Stanach Zjednoczonych może prowadzić do faktu, że amerykańskie firmy AI nadal utrzymują suwerenność nad rynkiem.

Potencjalne scenariusze aplikacji

1. Badania naukowe i matematyka

Zarówno Deepseek-R1, jak i O1 są interesujące dla badaczy, studentów i instytucji edukacyjnych ze względu na ich dobre wyniki w zadaniach matematycznych. Dzięki wartościom wysokiej dokładności w obszarach takich jak AIME lub Math-500 modele są odpowiednie do rozwiązywania złożonych zadań algebraicznych, geometrycznych lub analitycznych. Mogą również służyć jako asystent, jeśli chodzi o ekstrakcję i podsumowanie specjalistycznych tekstów naukowych.

2. Programowanie i tworzenie oprogramowania

Modele mogą również rozwinąć swoje korzyści w dziedzinie inżynierii oprogramowania. DeepSeek-R1 i O1 mogą interpretować kod źródłowy, identyfikować nieprawidłowe fragmenty i sugerować optymalizację. Deepseek-R1 integruje również funkcję, która umożliwia testowanie i renderowanie kodu bezpośrednio w interfejsie czatu. Przyspiesza to cykle rozwoju i promuje szybkie iteracje. Deweloperzy, którzy pracują w zespołach, mogą polegać na wirtualnym trenerze kodu, który nieustannie przekazuje informacje zwrotne.

3. Twórcze burzy mózgów i tworzenie treści

Oba modele mogą obsługiwać procesy pozycji tekstu, generując pomysły, proponując struktury treści lub pomagając w pisaniu dłuższych artykułów. Dla tekstów reklamowych, dziennikarzy lub blogerów istnieją nowe możliwości efektywnego tworzenia treści i ponownego wprowadzania świeżych perspektyw. Jednak pozostaje ważne, aby krytycznie sprawdzić wyniki, a nie ślepo przyjmować.

Widok przyszłości: czy Deepseek i OpenAai będą kształtować rynek AI?

Dalszy rozwój Deepseek R1 i R1-Zero może być sygnałem dla globalnego trendu w kierunku potężnych, autonomicznych modeli AI, które uczą się niezależnie i są jedynie zależne od interwencji ludzkich. Podejście do zwiększenia uczenia się relimatu odpowiada ogólnej orientacji współczesnych badań AI. Gdy tylko modele te pokazują swoje korzyści w prawdziwych projektach, inne firmy prawdopodobnie będą wcześniej naciskać w podobnych kierunkach.

Ze swojej strony Openaai będzie starał się utrzymać prowadzenie lub ewentualnie się rozwijać. Firma bada dalsze rozwinięte wersje O1, które obiecują jeszcze bardziej precyzyjne umiejętności łańcucha, lepsze interfejsy dialogowe i silniejsze mechanizmy bezpieczeństwa. Temat obniżenia kosztów powinien również odgrywać rolę w przyszłości, ponieważ coraz więcej konkurentów dąży na rynku.

Nadaje się do:

• AI i Metaverse: Zespół marzeń cyfrowej przyszłości – Kolejny poziom cyfryzacji

Obszar napięcia między innowacjami a konkurencją

Nie, Deepseek z modelami R1 i R1-Zero nie jest czystą kopią amerykańskich technologii, ale ma swoje mocne i podejścia. Założenie strategicznej imitacji nie jest całkowicie odrzucone, ponieważ wiedza badawcza w świecie sztucznej inteligencji jest zwykle podzielona otwarcie, a każdy aktor opiera się na najnowszych metodach. Byłoby jednak zbyt krótkie, aby zmniejszyć Deepeek do etykiety „plagiat”. Pokazane wyniki porównawcze i otwartość modeli AI mówią w innym języku.

„Stoimy na początku nowej fazy rewolucji AI” to stwierdzenie, które często można usłyszeć w Dolinie Krzemowej, a także w chińskich ośrodkach innowacyjnych. To zdanie brzmi ogólnie, ale odzwierciedla prawdziwą zmianę paradygmatu: w tej rewolucji nie jest już tylko wielkie nazwiska, które określają rytm, ale także różnorodne start-upy i zespoły badawcze, które zmieniają rynek dzięki innowacyjnym pomysłom i pozytywnym Rozwiązania. Deepseek R1 i R1 Zero są tego przykładem, którego nie można już ignorować.

Oczywiście pytanie pozostaje otwarte, który model zwycięży na widoku lub czy zarówno (i inne produkty konkurencyjne) uzupełniają się globalny ekosystem AI. Współistnienie, w którym programiści mają możliwość wdrożenia swojego projektu z nami lub chińskimi modelami (lub nawet kombinacji), byłoby korzystne dla kultury innowacji. W każdym razie ważna jest powaga techniczna i niezawodność modeli.

Jedno jest już pewne: Deepseek R1 i R1 Zero mogą pomóc w rozwoju demokratyzacji sztucznej inteligencji, udostępniając zaawansowane modele szerszej publiczności. Jeśli w praktyce potwierdzono, że Deepseek faktycznie zapewnia wysoką jakość, a jednocześnie niedrogie rozwiązania, presja na innych dostawców wzrośnie, przeprojektować ich modele cenowe lub wykazać większą otwartość. Z drugiej strony O1 Openai służy jako „złoty standard” pod względem jakości, stabilności i wsparcia społeczności. Niemniej jednak krytycy skomentowali tutaj również, którzy narzekają, że rozwiązania Openaai nie są wystarczająco przystępne ani elastyczne w każdej dziedzinie zastosowań.

„Czy to przypadek, czy strategiczna naśladowanie w rozwoju AI?” - Nie można ostatecznie wyjaśnić tego pytania. Jest o wiele bardziej prawdopodobne, że Deepseek i OpenAai każda opiera się na fundacji powszechnej wiedzy i są inspirowane podobnymi wynikami badań. Oba przynoszą własne pomysły i innowacje, jak i starają się przekroczyć konkurenta w niektórych dyscyplinach. Konkurs ten może być używany w perspektywie długoterminowej, ponieważ zwiększa standardy, przyspiesza postęp technologiczny i obniża koszty korzystania z usług opartych na AI.

Wyścig między Chinami a USA w obszarze AI będzie kontynuowany, a wraz z nimi pytanie, w jaki sposób „klasyczni” gracze branżowi pokonali się w porównaniu z nowymi przybyszami. Jest bardzo prawdopodobne, że nie ma łatwej odpowiedzi na to, kto dominuje od dziesięciu lat. Zbyt wiele czynników - od rozwoju geopolitycznego po sytuację gospodarczą po aspekty kulturowe - wpływa na ogólny proces technologiczny. To, co jest dziś ambitnym start-upem, może jutro być wiodącym globalnym graczem w rejonie AI; To, co jest dziś uważane za lidera, musi jutro stać się przeciwko silnym pretendentom.

Jedno jest pewne: uczenie się wzmocnienia, otwarte licencje, uczciwe struktury cen i możliwość przejrzystego mapowania złożonych myśli to czynniki sukcesu i innowacji. Firmy, które łączą te czynniki, a jednocześnie zapewniają bezpieczeństwo i ochrona wrażliwych danych, są pozytywnie wchłaniane przez rynek. Deepseek R1, R1 Zero i O1 Openai są doskonałymi przykładami, że nadszedł czas na nowy rozdział w sztucznej inteligencji. Świat może spodziewać się, jakie dalsze postępy przyniesie następny rok i nadchodzące dziesięciolecia - i czy nowe pokolenie LLM będzie w stanie zrealizować wizję naprawdę uniwersalnej sztucznej inteligencji.

To zamyka wersje do Deepeek R1, R1 Zero i ich porównania z Openai O1. Widzimy, że krajobraz AI jest w stałej zmianie i nowe modele ze starymi targami handlowymi. Rozwój charakteryzuje się intensywnymi badaniami, wzajemną inspiracją, zdrową konkurencją i coraz większymi wyzwaniami, które należy wspólnie opanować. Im dalej rozwijają się technologie, tym bardziej ekscytujące staje się, czy i w jaki sposób Chiny i USA łączą swoje mocne strony lub grają przeciwko sobie. Ostatecznie całe społeczeństwo może być zwycięzcą, jeśli modele takie jak Deepseek R1, R1 Zero i O1 dostarczają innowacyjne rozwiązania, które zmieniają sposób przetwarzania informacji, rozwiązywają problemy i stają się kreatywne.

Od lokalnego do globalnego: MŚP podbijają rynek globalny dzięki sprytnym strategiom - Zdjęcie: Xpert.Digital

W czasach, gdy obecność cyfrowa firmy decyduje o jej sukcesie, wyzwaniem jest to, jak uczynić tę obecność autentyczną, indywidualną i dalekosiężną. Xpert.Digital oferuje innowacyjne rozwiązanie, które pozycjonuje się jako skrzyżowanie centrum branżowego, bloga i ambasadora marki. Łączy zalety kanałów komunikacji i sprzedaży w jednej platformie i umożliwia publikację w 18 różnych językach. Współpraca z portalami partnerskimi oraz możliwość publikowania artykułów w Google News oraz lista dystrybucyjna prasy obejmująca około 8 000 dziennikarzy i czytelników maksymalizuje zasięg i widoczność treści. Stanowi to istotny czynnik w sprzedaży zewnętrznej i marketingu (SMmarketing).

Więcej na ten temat tutaj:

• Autentyczny. Indywidualnie. Globalnie: Strategia Xpert.Digital dla Twojej firmy

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

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ 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.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus