DeepSeek V3.1 – Сигналізація для OpenAI та Co: китайський штучний інтелект з відкритим кодом створює нові виклики для відомих постачальників

### Тривога для OpenAI та компанії: Новий ШІ Китаю такий же потужний – але дуже дешевий. Що за ним стоїть? ### DeepSeek V3.1: Тиха атака ШІ, яка зараз перевертає світ технологій з ніг на голову ### Забудьте про дорогий ШІ: Чому ця китайська модель з відкритим кодом змінює все ### Новий супер ШІ Китаю: Як Пекін тисне на Захід за допомогою радикально вільної стратегії ### Кращий і дешевший за конкурентів? Що насправді може зробити новий диво-ШІ Китаю ###

DeepSeek V3.1 (знову) революціонізує ландшафт штучного інтелекту

Китайський штучний інтелект стає серйозним викликом для американських технологічних гігантів. Стартап DeepSeek з Ханчжоу досяг значного прориву зі своєю останньою моделлю V3.1, яка фундаментально кидає виклик традиційним уявленням про розробку та фінансування ШІ. Модель з відкритим кодом досягає продуктивності провідних власницьких систем за частку вартості розробки, прокладаючи шлях до майбутнього штучного інтелекту.

Підходить для цього:

• DeepSeek: Китайська революція AI під тінню спостереження – суворі звинувачення у Вашингтоні

Технічні інновації з гібридною архітектурою

DeepSeek V3.1 базується на вдосконаленій архітектурі змішаних експертів із загальною кількістю 685 мільярдів параметрів, з яких 37 мільярдів активуються на кожен токен. Ця технологія дозволяє значно ефективніше використовувати ресурси, ніж традиційні моделі, без шкоди для продуктивності.

Видатною особливістю нової моделі є її гібридна архітектура логічного висновку, яка може перемикатися між «режимом мислення» та «режимом не мислення». У режимі мислення система розвиває глибші внутрішні процеси мислення та ідеально підходить для вирішення складних проблем, що потребують багаторівневого логічного мислення. З іншого боку, режим не мислення надає прямі та лаконічні відповіді для завдань, де швидкість має вирішальне значення.

Ще одним технічним удосконаленням є розширене контекстне вікно на 128 000 токенів, що еквівалентно приблизно 96 000 слів або двом романам по 200 сторінок. Така ємність дозволяє обробляти надзвичайно довгі документи, розуміти цілі репозиторії коду та багатоетапні діалогові сценарії.

Подальший розвиток було досягнуто завдяки двофазному підходу до розширення контексту. Фазу з 32 000 токенів було розширено в десять разів до 630 мільярдів токенів, тоді як фазу зі 128 000 токенів було розширено в 3,3 раза до 209 мільярдів токенів. Крім того, модель використовує формат даних UE8M0 FP8 для оптимальної сумісності із сучасними апаратними архітектурами.

Вражаючі параметри продуктивності та тести

У стандартизованих тестах DeepSeek V3.1 досягає вражаючих результатів. У відомому бенчмарку кодування Aider модель досягла балу 71,6 відсотка – балу, який може конкурувати з провідними моделями OpenAI та Anthropic. Цей показник особливо вражає, враховуючи, що він досягнутий за значно нижчої вартості.

У математичних завданнях DeepSeek V3.1 навіть перевершує відомих конкурентів. У тесті Math 500 модель досягла 90,2 відсотка, тоді як GPT-4o впоралася лише з 74,6 відсотка. У тесті MMLU-Pro система покращила свій результат на 5,3 бала до 81,2, а в бенчмарку GPQA вона досягла вражаючих 9,3 бала до 68,4.

Особливої уваги заслуговує покращення в задачах багатоетапного мислення, де V3.1 виконує завдання на 43 відсотки краще, ніж її попередниця. Програмні можливості моделі дозволяють їй створювати безпомилковий код довжиною до 700 рядків – продуктивність, яка може конкурувати з дорогими пропрієтарними рішеннями.

Революційна економічна ефективність

Структура витрат DeepSeek V3.1 перевертає попередні уявлення про розробку штучного інтелекту з ніг на голову. У той час як завдання програмування з V3.1 коштує близько одного долара, аналогічні системи стягують майже 70 доларів за аналогічні завдання. Це різке зниження вартості робить передові технології штучного інтелекту доступними для менших компаній та розробників.

За даними компанії, витрати на розробку базової моделі V3 становили лише приблизно 5,6 мільйона доларів – це лише частина сотень мільйонів доларів, витрачених американськими компаніями на аналогічні проекти. Такої ефективності було досягнуто завдяки інноваційним методам навчання та використанню менш потужного, але більш економічно ефективного обладнання.

Ціноутворення API DeepSeek значно нижче, ніж у конкурентів. Модель чату коштує $0,07 за мільйон вхідних токенів з кеш-попаданнями та $1,10 за мільйон вихідних токенів. Модель міркування коштує $0,14 за вхідний токен та $2,19 за вихідний токен. Для порівняння, OpenAI стягує близько $2-$2,50 за мільйон вихідних токенів, тоді як ціна DeepSeek становить $0,014.

Стратегічне значення для глобальної конкуренції у сфері штучного інтелекту

Успіхи DeepSeek мають далекосяжні наслідки для світового ландшафту штучного інтелекту. Компанія демонструє, що передова продуктивність штучного інтелекту більше не вимагає величезних ресурсів та власних підходів, які характеризували розвиток американського штучного інтелекту до сьогодні. Цей розвиток ставить під сумнів основи сучасних бізнес-моделей.

Керівництво Китаю надає DeepSeek великого стратегічного значення, що підтверджується прийомом, влаштованим засновнику Лян Веньфену прем'єр-міністром Лі Цяном. Компанія розглядається як ключовий елемент у амбіціях Китаю стати світовим лідером у галузі штучного інтелекту до 2030 року.

Стратегія відкритого коду DeepSeek дозволяє іншим компаніям та дослідникам у всьому світі спиратися на її прогрес та розробляти власні інновації. Це сприяє децентралізованому розвитку технологій штучного інтелекту та зменшує залежність від окремих технологічних гігантів.

Історія та структура компанії

Компанія DeepSeek була заснована в Ханчжоу у 2023 році Ляном Веньфенгом і повністю фінансується китайським хедж-фондом High-Flyer. Веньфен, який народився в 1985 році в сім'ї вчителя початкової школи, зацікавився застосуванням штучного інтелекту у фінансовому секторі під час навчання в Університеті Чжецзян.

У 2016 році Веньфен заснував High-Flyer, хедж-фонд, який використовує машинне навчання для кількісних торгових стратегій. До 2021 року компанія повністю перейшла на торгові підходи на основі штучного інтелекту та перетворилася на один з провідних квантових фондів Китаю з активами під управлінням понад 100 мільярдів юанів.

Ще до заснування DeepSeek, Веньфен почав закуповувати тисячі графічних процесорів Nvidia – спочатку це висміювали як ексцентричне хобі мільярдера. Ця далекоглядна інвестиція в апаратне забезпечення згодом дозволила компанії розробити конкурентоспроможні моделі штучного інтелекту, незважаючи на експортні обмеження США.

Незалежні платформи штучного інтелекту як стратегічна альтернатива для європейських компаній – Зображення: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Найбільш гнучка платформа AI – кременовані рішення, що зменшують витрати, покращують свої рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа AI: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Швидка інтеграція AI: індивідуальні рішення AI для компаній у години чи дні замість місяців
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Найвища безпека даних: Використання в юридичних фірмах - це безпечні докази
• Використовуйте в широкому спектрі джерел даних компанії
• Вибір власних або різних моделей AI (DE, EU, США, CN)

Детальніше про це тут:

• Незалежні платформи штучного інтелекту проти гіперскейлерів: яке рішення підходить саме вам?

Вплив експортного контролю США

Успіх DeepSeek особливо вражає, враховуючи обмеження США на експорт потужних чіпів штучного інтелекту до Китаю. Хоча санкції мали на меті обмежити здатність Китаю розробляти передові системи штучного інтелекту, DeepSeek демонструє, що інноваційні програмні підходи та ефективне використання ресурсів можуть подолати ці обмеження.

Компанія використовувала менш потужні чіпи H800, схвалені для експорту до Китаю, але все ж досягла найвищої продуктивності завдяки оптимізованим алгоритмам та ефективним методам навчання. Такий підхід ставить під сумнів ефективність технологічних санкцій та висвітлює альтернативні шляхи розвитку штучного інтелекту.

Експерти розглядають прорив DeepSeek як поворотний момент, який може докорінно змінити існуючі оцінки можливостей та потенціалу ШІ в Китаї. Ця розробка свідчить про те, що інновації в оптимізації програмного забезпечення можуть бути важливішими, ніж чиста перевага в апаратному забезпеченні.

Підходить для цього:

• Китайський улов у штучному інтелекті: випадок DeepSeek та стратегічне використання даних

Відкритий код як конкурентна перевага

Стратегія DeepSeek з відкритим кодом пропонує кілька стратегічних переваг. Розробники та компанії по всьому світу можуть запускати модель локально, налаштовувати її та інтегрувати у власні проекти, не покладаючись на хмарні сервіси. Це особливо важливо для додатків, що працюють з даними, та компаній, які хочуть контролювати свою інформацію.

Розробка на основі спільноти дозволяє швидше виправляти помилки, постійно вдосконалюватися та мати широку базу учасників. Водночас, підхід з відкритим кодом демократизує доступ до передових технологій штучного інтелекту та сприяє інноваціям, навіть серед невеликих компаній та країн, що розвиваються.

На відміну від власницьких моделей, доступних лише через API або хмарні платформи, штучний інтелект з відкритим кодом пропонує довгострокову доступність та незалежність від окремих постачальників. Користувачам не потрібно турбуватися про підвищення цін, обмеження доступу чи припинення надання послуг.

Технологічні прориви та інновації

DeepSeek V3.1 інтегрує кілька новаторських технологій, що забезпечують його виняткову ефективність. Багатоголова архітектура латентної уваги стискає кеші ключ-значення за допомогою латентних векторів, зменшуючи споживання пам'яті та обчислювальні витрати під час виведення.

Метод прогнозування кількох токенів дозволяє кожному токену одночасно передбачати кілька майбутніх токенів. Це долає значне вузьке місце традиційних авторегресивних моделей та підвищує як точність, так і швидкість виведення.

Використання 8-бітного навчання значно знижує вимоги до пам'яті та витрати без шкоди для точності. Цей метод довгий час вважався проблематичним, але DeepSeek показує, що за умови правильного впровадження він призводить до результатів, порівнянних з традиційними методами.

Реакції та вплив ринку

Анонс DeepSeek V3.1 викликав бурхливу реакцію на фінансових ринках. Nvidia втратила понад 600 мільярдів доларів ринкової капіталізації – найбільша окрема втрата в історії фондового ринку США. Інші компанії, що розробляють апаратне забезпечення штучного інтелекту, також зафіксували значне падіння цін на акції.

Інвестори та аналітики переглядають свої оцінки індустрії штучного інтелекту. Успіх DeepSeek ставить під сумнів припущення, що масштабні інвестиції в апаратне забезпечення та власні розробки є необхідними передумовами для передового штучного інтелекту.

Західні компанії вже тестують моделі DeepSeek у своїх робочих процесах. Одним із яскравих прикладів є Merck, чий директор з обробки даних публічно продемонстрував інтеграцію DeepSeek як одного з кількох варіантів штучного інтелекту у внутрішні процеси.

Майбутній розвиток та перспективи

DeepSeek позиціонує V3.1 як перший крок до «ери агентів» штучного інтелекту. Модель була спеціально оптимізована для покращеного використання інструментів та багатоетапних завдань агентів. Оптимізація після навчання призвела до значних покращень у використанні зовнішніх інструментів та складних завдань пошуку.

Швидкість розробки DeepSeek свідчить про те, що модель V4 може бути випущена до наступного релізу R2 від OpenAI. Цей імпульс може пришвидшити традиційні цикли розробки в галузі штучного інтелекту та встановити нові стандарти частоти оновлень.

Успіхи DeepSeek вже надихають інші китайські компанії та дослідників у сфері штучного інтелекту в усьому світі. Моделі з відкритим кодом дедалі частіше розглядаються як дієва альтернатива власницьким рішенням, що може призвести до більш диверсифікованого та конкурентного ландшафту штучного інтелекту.

Виклики та критики

Незважаючи на вражаючу продуктивність, DeepSeek також стикається з критикою. Як і інші китайські моделі штучного інтелекту, DeepSeek підлягає певним цензурним заходам, які можуть використовуватися в політично чутливих сферах. Однак ці обмеження часто можна обійти за допомогою технічних налаштувань.

Прозорість щодо даних та методів навчання обмежена. Існують припущення, що навчання частково базується на відповідях ChatGPT, оскільки DeepSeek іноді стверджує, що це сам ChatGPT. Ця неоднозначність викликає питання щодо оригінальності та потенційних проблем з авторським правом.

Швидкий розвиток і низька ціна моделей DeepSeek також викликають занепокоєння щодо сталості бізнес-моделі. Критики ставлять під сумнів, чи можуть надзвичайно низькі ціни підтримуватися в довгостроковій перспективі, чи вони є частиною стратегічного прагнення до проникнення на ринок.

Глобальні наслідки для індустрії штучного інтелекту

DeepSeek V3.1 знаменує собою поворотний момент у світовому розвитку штучного інтелекту. Модель доводить, що інноваційні підходи до програмного забезпечення та ефективне використання ресурсів можуть бути важливішими, ніж масштабні капіталовкладення та доступ до найновішого обладнання. Це розуміння вплине на стратегії всіх великих компаній, що займаються штучним інтелектом.

Демократизація передових технологій штучного інтелекту за допомогою моделей з відкритим кодом може призвести до більш рівномірного розподілу можливостей штучного інтелекту по всьому світу. Країни та компанії, які раніше були виключені через високі витрати або технічні бар'єри, отримають доступ до передових технологій.

Водночас, успіх DeepSeek ставить під сумнів ефективність технологічних санкцій та експортного контролю. Здатність досягти продуктивності світового класу з обмеженими ресурсами може спонукати інші країни застосовувати аналогічні підходи та розвивати власні екосистеми штучного інтелекту.

DeepSeek V3.1 являє собою більше, ніж просто ще одну модель штучного інтелекту – вона символізує фундаментальний зсув у способі розробки, фінансування та поширення штучного інтелекту. Поєднання технічних інновацій, економічно ефективної розробки та доступності відкритого коду створює нові можливості та ставить серйозні виклики перед визнаними лідерами ринку. Подальший розвиток покаже, чи цей підхід сформує майбутнє індустрії штучного інтелекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus