Le nouveau modèle d'image de Deepseek: une victoire pour l'IA abordable?

La dynamique de DeepSeek s'accélère avec la sortie de Janus-Pro

La startup chinoise d'IA DeepSeek ne laisse certainement pas son élan s'essouffler. Juste après avoir détrôné ChatGPT de la première place dans l'App Store pour les applications gratuites les plus téléchargées, l'entreprise a dévoilé sa dernière innovation, le modèle d'IA multimodal texte-image Janus-Pro, lundi. Tout comme son modèle phare, R1, Janus-Pro est disponible sous une licence open-source MIT, ce qui le rend non seulement librement accessible mais aussi commercialement viable. Les passionnés et les développeurs peuvent le télécharger sur HuggingFace et GitHub.

Également : J'ai testé les compétences en codage de R1 et V3 de DeepSeek, et bien qu'il y ait place à l'amélioration, il est clair que nous ne faisons pas encore face à une apocalypse de l'IA.

Suivant les traces de R1, DeepSeek ne s'est pas arrêté à une seule version de Janus-Pro. Ils ont déployé plusieurs itérations, allant de 1B à 7B paramètres. Selon les tests internes de DeepSeek, Janus-Pro-7B, le modèle le plus robuste, surpasse les générateurs d'images bien connus comme Stable Diffusion et DALL-E sur les benchmarks GenEval et DPG-Bench. L'entreprise met en avant l'utilisation par Janus-Pro d'un "cadre autorégressif" qu'ils affirment "dépasse" les modèles unifiés.

Construire sur le succès : les capacités de Janus-Pro

Janus-Pro évolue à partir de son prédécesseur, Janus, qui a été lancé l'année dernière. Ce nouveau modèle ne se contente pas de créer mais analyse également les images. Cependant, il y a une limite avec les modèles à plus petits paramètres ; ils sont restreints à l'analyse d'images à une résolution de 384 x 384, ce qui pourrait être un facteur limitant pour certains utilisateurs.

Malgré cela, Janus-Pro tient bon de manière impressionnante, surtout si l'on considère les coûts de formation soi-disant plus bas de DeepSeek par rapport à ceux de ses homologues américains. Un article de recherche de décembre a indiqué que leur modèle V3 a été développé pour seulement 5,6 millions de dollars, un chiffre dérisoire par rapport aux budgets des modèles leaders de Google et OpenAI. Les sceptiques, cependant, remettent en question l'exhaustivité de cette estimation de coûts, soulignant les éventuelles exclusions comme les dépenses en R&D, données et personnel.

Impact sur l'industrie et perspectives d'avenir

Même Nvidia s'est exprimé, un porte-parole déclarant à CNBC que Janus-Pro représente "une excellente avancée en IA". Compte tenu du cycle de sortie rapide de DeepSeek, les premiers retours sur Janus-Pro ont été mitigés mais largement positifs. À mesure que plus d'utilisateurs l'essaient et le comparent à d'autres modèles d'images, ces impressions pourraient évoluer.

Également : Le secret du succès de DeepSeek AI a été découvert par des chercheurs d'Apple, mettant en lumière leur approche innovante.

ZDNET enquête actuellement sur les affirmations selon lesquelles les méthodes de DeepSeek sont plus écoénergétiques que celles de ses concurrents américains. Si cela est vrai, cela pourrait changer la donne pour l'industrie de l'IA et la manière dont les investissements sont orientés. Le lancement de Janus-Pro soulève également des questions sur la nécessité de projets grandioses comme Stargate, une collaboration à 500 milliards de dollars entre plusieurs géants de l'IA, promue par l'administration Trump. Avec des modèles d'IA compétitifs comme Janus-Pro, le besoin de centres de données à l'échelle massive et énergivore proposés par Stargate est remis en question.