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

La dynamique de Deepseek augmente avec la libération de Janus-Pro

La startup de l'IA chinoise Deepseek ne laisse certainement pas son élan décliner. Hot sur les talons de la déstron de chatppt de la première place de l'App Store pour la plupart des applications gratuites téléchargées, la société a dévoilé sa dernière innovation, le modèle de texte multimodal de Janus-Pro-Im, lundi. Tout comme son modèle phare, R1, Janus-Pro est disponible sous une licence MIT open source, ce qui le rend non seulement librement accessible mais aussi commercialement viable. Les amateurs et les développeurs peuvent le télécharger à partir de HuggingFace et GitHub.

Aussi: J'ai mis les compétences de codage R1 et V3 de Deepseek à l'épreuve, et bien qu'il y ait de la place à l'amélioration, il est clair que nous ne sommes pas encore confrontés à AI apocalypse.

Après les pas de R1, Deepseek ne s'est pas arrêté dans 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 Heftain, surpasse les générateurs d'images bien connus comme la diffusion stable et Dall-E sur les repères Geneval et DPG Bench. L'entreprise vante l'utilisation par Janus-PRO d'un "cadre autorégressif" qui prétend "dépasse" des modèles unifiés.

S'appuyer sur le succès: les capacités de Janus-Pro

Janus-Pro évolue de son prédécesseur, Janus, qui a été publié l'année dernière. Ce nouveau modèle crée non seulement mais analyse également les images. Cependant, il y a une prise avec les modèles de plus petit paramètre; Ils sont limités à l'analyse des images à une résolution de 384 x 384, ce qui pourrait être un facteur limitant pour certains utilisateurs.

Malgré cela, Janus-PRO tient son terrain de manière impressionnante, en particulier compte tenu des coûts de formation apparents de Deepseek par rapport à ceux de ses homologues américains. Un document de recherche de décembre a déclaré que leur modèle V3 avait été développé pour seulement 5,6 millions de dollars, un chiffre qui pâlit par rapport aux budgets des principaux modèles de Google et d'Openai. Les sceptiques remettent en question l'exhaustivité de cette estimation des coûts, soulignant les exclusions potentielles comme la R&D, les données et les dépenses de personnel.

Impact de l'industrie et perspectives d'avenir

Même Nvidia a sonné, un porte-parole disant à CNBC que Janus-Pro représente "une excellente progression de l'IA". Compte tenu du cycle de libération rapide de Deepseek, la rétroaction initiale sur Janus-Pro a été mitigée mais largement positive. Au fur et à mesure que les utilisateurs mettent la main dessus et le comparent avec d'autres modèles d'images, ces impressions peuvent évoluer.

Aussi: Le secret de la réussite de Deepseek AI a été découvert par les chercheurs d'Apple, mettant en lumière leur approche innovante.

ZDNET enquête actuellement sur les affirmations selon lesquelles les méthodes de Deepseek sont plus économes en énergie que celles de ses concurrents américains. Si cela est vrai, cela pourrait changer la donne pour l'industrie de l'IA et la façon dont les investissements sont dirigés. Le lancement de Janus-Pro soulève également des questions sur la nécessité de projets grandioses comme Stargate, une collaboration de 500 milliards de dollars entre plusieurs géants de l'IA, qui a été promu par l'administration Trump. Avec des modèles d'IA compétitifs comme Janus-Pro, la nécessité de l'échelle énergétique et massive des centres de données proposés par Stargate est en question.