DeepSeek — китайская компания, специализирующаяся на разработке моделей искусственного интеллекта и конкурент OpenAI и GPT. В октябре компания представила DeepSeek V3 — языковую модель с открытым исходным кодом, содержащую 671 миллиард параметров и обученную на 14,8 триллионах токенов. В ходе тестирования нейронная сеть превзошла Openai gpt 4o, Llama 3 и Claude 3.5 Sonnet в задачах программирования и обработки текста. Особенностью новой модели является полностью открытый исходный код, что позволяет разработчикам не только использовать технологию, но и адаптировать ее для решения конкретных задач в области искусственного интеллекта.
Содержание
Основные особенности
Новая китайская модель глубокого поиска обладает революционными особенностями, которые выделяют ее среди других решений на рынке:
- Масштабная архитектура. Обеспечивает эффективную работу модели и экономию ИТ-ресурсов.
- Объем обучающих данных. Обучение с использованием передовых методов искусственного интеллекта обеспечило глубокое понимание контекста.
- Превосходство в программировании. В тестах Aider Polyglot модель DeepSeek достигла 48,4% успешно решенных задач, значительно опередив GPT и другие нейронные сети.
- Расширенный контекст. Окно на 128 000 токенов обеспечивает качественную обработку данных любого масштаба: от коротких запросов до многостраничных документов.
- Многоязычие высокого уровня. Глубокое знание китайского и английского языков позволяет работать с текстами, не теряя качества перевода и смысловых нюансов.
Тестирование и производительность
DeepSeek V3 прошел серию комплексных испытаний, продемонстрировав исключительные результаты в ключевых областях:
- Тестирование полиглотного кода Help. Нейронная сеть достигла 48,4% успешного решения задач, превзойдя производительность gpt 4o и Qwen 2. Модель успешно работает с шестью языками программирования, включая Python, Java и C++.
- Тесты по математике CNMO 2024. Китайская модель глубокого поиска набрала 43,2 балла по сравнению с 10,8 балла GPT, продемонстрировав высокую точность в алгебре, геометрии и исчислении. Это особенно важно для приложений в области искусственного интеллекта и научных вычислений.
- Алгоритмические проблемы Codeforces. Модель показала возможность не только писать, но и оптимизировать код, находя более эффективные решения. Открытый исходный код позволяет разработчикам проводить собственные тесты и адаптировать систему к конкретным требованиям проекта.
Эффективность развития и обучения
Команда Deepseek смогла обучить модель всего за два месяца, используя графические процессоры NVIDIA H800. Стоимость составила 5,5 миллионов долларов, что значительно ниже, чем 78 миллионов долларов, которые OpenAI потратила на обучение GPT. Это достижение особенно значимо, учитывая ограничения Китая на доступ к передовым технологиям обработки данных.
Для тебя подарок! Доступно бесплатно до конца месяца
Получить подборку файлов
Для увеличения продаж вашего сайта
Контрольный список для выбора подрядчика по SEO
5 шагов к быстрому росту
конверсии вашего сайта
Как проверить репутацию вашего бренда
Чек-лист для проверки рекламы
в Яндекс-Директ
Открытый доступ и сравнение версий
DeepSeek предлагает несколько вариантов доступа к своей технологии:
- Открытые модели. Компания поддерживает политику открытого исходного кода, которая позволяет разработчикам загружать, изучать и управлять кодом модели. Это принципиально отличает Deepseek от проприетарных решений вроде GPT.
- Бесплатная версия. Доступно через веб-интерфейс со всплывающим окном до 32 000 токенов. Даже в базовой версии нейросеть демонстрирует высокую производительность при решении задач программирования и анализа данных.
- API для коммерческого использования. Обеспечивает полный доступ к функциям DeepSeek V3, включая расширенную контекстуализацию. Стоимость существенно ниже аналогичных предложений от OpenAI.
- Локальное развертывание. Шаблон исходного кода можно установить на собственные серверы, что особенно важно для китайских компаний и организаций, работающих с конфиденциальными данными.
По сравнению с конкурентами модель сочетает в себе преимущества открытых технологий и высокую производительность закрытых систем. В отличие от GPT, Deepseek позволяет разработчикам полностью контролировать процесс обработки информации.
Практическое применение
DeepSeek V3 уже активно внедряется в различных отраслях, демонстрируя свою универсальность и эффективность. Благодаря открытому исходному коду организации могут адаптировать модель к своим конкретным потребностям, что особенно важно при работе с конфиденциальными данными.
- Здравоохранение. Модель анализирует медицинские обследования, помогает в интерпретации радиологических изображений и обрабатывает клинические данные для подтверждения диагноза. Значительно ускоряет работу с медицинской документацией и анамнезом.
- Финансовый сектор. DeepSeek V3 выполняет комплексный анализ тенденций рынка, оценивает инвестиционные риски и автоматизирует обработку финансовых документов. Система отслеживает новости и оценивает их потенциальное влияние на рынок.
- Образование. Создает персонализированные учебные материалы в зависимости от уровня учащихся и является одним из самых мощных решений для разработки систем адаптивного тестирования. Автоматически генерирует программу и особенно эффективен при обучении языкам благодаря расширенным многоязычным возможностям.
- Научные исследования. Автоматизирует обработку экспериментальных данных, анализирует научную литературу и помогает в планировании исследований. Значительно ускоряет процесс написания научных статей и подготовки публикаций.
Модель постоянно находит новые применения благодаря своей гибкости и способности адаптироваться под конкретные задачи. Это делает DeepSeek V3 универсальным инструментом для цифровой трансформации бизнеса и научных исследований.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Каковы системные требования для локального запуска Deepseek?
Базовая версия требует графического процессора с 24 ГБ памяти. Полная версия нейронной сети оптимально работает на графических процессорах NVIDIA серии A100/H100 с 80 ГБ памяти для обработки больших объемов данных.
Можно ли использовать шаблон в коммерческих целях?
Да, DeepSeek V3 имеет открытый исходный код и лицензирован для использования в коммерческих проектах. При этом компания оказывает техническую поддержку корпоративным клиентам.
Как получить доступ к API?
Компания предлагает гибкие цены на доступ к API, начиная с 0,001 доллара США за 1000 токенов. В отличие от GPT, здесь нет обязательной ежемесячной подписки.
Поддерживается ли он для языков, отличных от английского и китайского?
Да, модель Deepseek хорошо работает при работе с основными европейскими языками. Качество перевода и обработки текста сравнимо с качеством специализированных систем.
Как обеспечивается безопасность данных?
При локальном развертывании все данные обрабатываются на серверах клиента. Облачная версия использует методы искусственного интеллекта для анонимизации конфиденциальной информации.
Планируется ли обновление моделей?
Открытая архитектура позволяет разработчикам самостоятельно совершенствовать модель. Официальные обновления от команды DeepSeek выходят каждые 3-4 месяца.
Сопутствующие новости отрасли
В сфере искусственного интеллекта происходят существенные изменения. Microsoft совместно с OpenAI устанавливает новые стандарты для нейронных сетей и планирует достичь полноценного ИИ к 2029 году. Nvidia укрепляет свои позиции в области машинного обучения, завершив приобретение за 700 миллионов долларов у израильского стартапа Run:ai.
- Новые игроки на рынке. Французская компания Mistral AI представила серию конкурентоспособных моделей, обученных в рекордно короткие сроки. Meta продолжает разработку Llama 3, уделяя особое внимание доступности технологии. Китайские компании успешно адаптируют свои решения для крупномасштабной обработки данных, несмотря на экспортные ограничения.
- Прогресс в тестировании. Разработчики смогли работать с кодом и модифицировать его для проведения собственных тестов. Google DeepMind добился значительного прогресса в применении ИИ в научных исследованиях.
- Развитие инфраструктуры. AMD и Intel представили новые процессоры для задач искусственного интеллекта, конкурирующие с решениями NVIDIA. Фонды венчурного капитала активно инвестируют в этические и бесплатные модели, способные конкурировать с такими гигантами, как OpenAI. IBM представила квантовый процессор с рекордным количеством кубитов.
Регуляторы по всему миру разрабатывают новые стандарты в области искусственного интеллекта, начиная от всеобъемлющего закона об искусственном интеллекте и заканчивая специализированными нормативными актами. Это создает новые возможности для развития открытых технологий и увеличивает финансирование объяснимых проектов машинного обучения.
