Deepseeks neues Bildmodell: Ein Sieg für erschwingliche KI?

Deepseeks Dynamik übersteigt mit Janus-Pro-Veröffentlichung

Das chinesische KI -Startup Deepseek lässt seinen Schwung nicht nachlassen. Das Unternehmen war am Montag auf den Fersen von entthrontem Chatgpt vom ersten Platz im App Store, für die meisten kostenlosen kostenlosen Apps, das jüngste Innovation, das Janus-Pro Multimodal Text-to-Image-KI-Modell, vorgestellt. Ähnlich wie bei seinem Flaggschiff-Modell R1 ist Janus-Pro unter einer Open-Source-MIT-Lizenz erhältlich, sodass es nicht nur frei zugänglich, sondern auch kommerziell rentabel ist. Enthusiasten und Entwickler können es von Huggingface und Github herunterladen.

Außerdem: Ich habe Deepseeks R1- und V3 -Codierungsfähigkeiten auf die Probe gestellt, und obwohl es Raum für Verbesserungen gibt, ist es klar, dass wir noch keine AI -Apokalypse gegenüberstehen.

Nach den Fußstapfen von R1 hörte Deepseek nicht nur bei einer Version von Janus-Pro auf. Sie haben mehrere Iterationen eingeführt, die von 1B und 7B -Parametern reichen. Nach den internen Tests von Deepseek übertrifft Janus-Pro-7b, das Heftier-Modell, bekannte Bildgeneratoren wie stabile Diffusion und Dall-e auf den Geneval- und DPG-Bench-Benchmarks. Die Firma wirbt mit Janus-Pros Verwendung eines "autoregressiven Rahmens", das sie behaupten, einheitliche Modelle zu übertreffen.

Aufbau auf Erfolg: Janus-Pros Fähigkeiten

Janus-Pro entwickelt sich von seinem Vorgänger Janus, der letztes Jahr veröffentlicht wurde. In diesem neuen Modell wird nicht nur Bilder erstellt, sondern auch analysiert. Es gibt jedoch einen Haken mit den Modellen mit kleineren Parametern. Sie sind darauf beschränkt, Bilder mit einer Auflösung von 384 x 384 zu analysieren, was für einige Benutzer ein begrenzter Faktor sein könnte.

Trotzdem hält Janus-Pro eindrucksvoll, insbesondere angesichts der Berichten zufolge von Deepseeks niedrigeren Schulungskosten im Vergleich zu den US-amerikanischen Kollegen. In einer Forschungsarbeit vom Dezember wurde festgestellt, dass ihr V3 -Modell für nur 5,6 Millionen US -Dollar entwickelt wurde, eine Zahl, die im Vergleich zu den Budgets von Google und OpenAIs führenden Modellen verblasst. Skeptiker stellen jedoch die Vollständigkeit dieser Kostenschätzung in Frage, wobei potenzielle Ausschlüsse wie F & E, Daten und Personalkosten aufmerksam werden.

Branchenauswirkungen und Zukunftsaussichten

Sogar Nvidia hat sich eingeleitet, und ein Sprecher erzählte CNBC, dass Janus-Pro "einen hervorragenden KI-Fortschritt" darstellt. Angesichts des schnellen Freisetzungszyklus von Deepseek wurde das erste Feedback zu Janus-Pro gemischt, aber weitgehend positiv. Da mehr Benutzer es in die Hände bekommen und es mit anderen Bildmodellen vergleichen, können sich diese Eindrücke entwickeln.

Außerdem: Das Geheimnis des Erfolgs von Deepseek Ai wurde von Apple -Forschern aufgedeckt und beleuchtet ihren innovativen Ansatz.

ZDNET untersucht derzeit die Behauptungen, dass die Methoden von Deepseek energieeffizienter sind als die der US-Wettbewerber. Wenn dies zutrifft, könnte dies ein Spielveränderer für die KI-Branche sein und wie Investitionen gerichtet sind. Der Start von Janus-Pro wirft auch Fragen zur Notwendigkeit von grandiosen Projekten wie Stargate auf, einer 500-Milliarden-Dollar-Zusammenarbeit zwischen mehreren KI-Giganten, die von der Trump-Administration gefördert wurde. Mit wettbewerbsfähigen KI-Modellen wie Janus-Pro stellt sich die Notwendigkeit der energieintensiven und massiven Auswahl der vorgeschlagenen Rechenzentren von Stargat in Frage.