दीपसेक की नई छवि मॉडल: सस्ती एआई के लिए एक जीत?

जेनस-प्रो रिलीज के साथ दीपसेक की गति बढ़ती है

चीनी एआई स्टार्टअप दीपसेक निश्चित रूप से अपनी गति को कम नहीं कर रहा है। अधिकांश डाउनलोड किए गए मुफ्त ऐप्स के लिए ऐप स्टोर में शीर्ष स्थान से चैट की ऊँची एड़ी के जूते पर गर्म, कंपनी ने सोमवार को अपने नवीनतम नवाचार, जानूस-प्रो मल्टीमॉडल टेक्स्ट-टू-इमेज एआई मॉडल का अनावरण किया। इसके प्रमुख मॉडल की तरह, R1, Janus-Pro एक ओपन-सोर्स MIT लाइसेंस के तहत उपलब्ध है, जिससे यह न केवल स्वतंत्र रूप से सुलभ है, बल्कि व्यावसायिक रूप से व्यवहार्य भी है। उत्साही और डेवलपर्स इसे हगिंगफेस और गिथब से डाउनलोड कर सकते हैं।

इसके अलावा: मैंने डीपसेक के आर 1 और वी 3 कोडिंग कौशल को परीक्षण के लिए रखा है, और जब सुधार के लिए जगह है, तो यह स्पष्ट है कि हम अभी तक एआई सर्वनाश का सामना नहीं कर रहे हैं।

R1 के नक्शेकदम पर चलने के बाद, DeepSeek Janus-Pro के सिर्फ एक संस्करण पर नहीं रुका। उन्होंने 1 बी से 7 बी मापदंडों तक, कई पुनरावृत्तियों को रोल किया है। दीपसेक के आंतरिक परीक्षण के अनुसार, जेनस-प्रो-7 बी, हेफ्टियर मॉडल, जीनिवल और डीपीजी-बेंच बेंचमार्क पर स्थिर प्रसार और डल-ई जैसे प्रसिद्ध छवि जनरेटर को बेहतर ढंग से बताता है। कंपनी जनस-प्रो के "ऑटोरेग्रेसिव फ्रेमवर्क" के उपयोग को टाल देती है, जिसका दावा है कि वे "एकीकृत मॉडल को पार करते हैं"।

सफलता पर भवन: जानूस-प्रो की क्षमताएं

जानूस-प्रो अपने पूर्ववर्ती, जानूस से विकसित होता है, जो पिछले साल जारी किया गया था। यह नया मॉडल न केवल बनाता है, बल्कि छवियों का विश्लेषण भी करता है। हालांकि, छोटे-पैरामीटर मॉडल के साथ एक कैच है; वे 384 x 384 के संकल्प पर छवियों का विश्लेषण करने तक सीमित हैं, जो कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए एक सीमित कारक हो सकता है।

इसके बावजूद, जानूस-प्रो ने अपनी जमीन को प्रभावशाली ढंग से पकड़ लिया, विशेष रूप से अपने अमेरिकी समकक्षों की तुलना में डीपसेक की कथित तौर पर कम प्रशिक्षण लागत पर विचार किया। दिसंबर के एक शोध पत्र में कहा गया है कि उनके V3 मॉडल को केवल $ 5.6 मिलियन के लिए विकसित किया गया था, एक आंकड़ा जो Google और Openai के प्रमुख मॉडल के बजट की तुलना में है। स्केप्टिक्स, हालांकि, इस लागत अनुमान की पूर्णता पर सवाल उठाते हैं, जो कि आर एंड डी, डेटा और कर्मियों के खर्च जैसे संभावित बहिष्करणों को इंगित करते हैं।

उद्योग प्रभाव और भविष्य की संभावनाएं

यहां तक ​​कि Nvidia ने CNBC को बताने वाले एक प्रवक्ता के साथ कहा कि Janus-Pro "एक उत्कृष्ट AI उन्नति" का प्रतिनिधित्व करता है। दीपसेक के तेजी से रिलीज चक्र को देखते हुए, जानूस-प्रो पर प्रारंभिक प्रतिक्रिया मिश्रित है, लेकिन काफी हद तक सकारात्मक है। जैसा कि अधिक उपयोगकर्ता इस पर अपना हाथ रखते हैं और अन्य छवि मॉडल के साथ इसकी तुलना करते हैं, ये इंप्रेशन विकसित हो सकते हैं।

यह भी: दीपसेक एआई की सफलता के पीछे के रहस्य को एप्पल के शोधकर्ताओं द्वारा उजागर किया गया है, जो उनके अभिनव दृष्टिकोण पर प्रकाश डालते हैं।

ZDNet वर्तमान में दावों की जांच कर रहा है कि डीपसेक के तरीके इसके अमेरिकी प्रतियोगियों की तुलना में अधिक ऊर्जा-कुशल हैं। यदि सच है, तो यह एआई उद्योग के लिए गेम-चेंजर हो सकता है और कैसे निवेश का निर्देशन किया जाता है। जानूस-प्रो का लॉन्च स्टारगेट जैसी भव्य परियोजनाओं की आवश्यकता के बारे में भी सवाल उठाता है, कई एआई दिग्गजों के बीच $ 500 बिलियन का सहयोग, जिसे ट्रम्प प्रशासन द्वारा प्रचारित किया गया था। जनस-प्रो जैसे प्रतिस्पर्धी एआई मॉडल के साथ, स्टारगेट के प्रस्तावित डेटा केंद्रों के ऊर्जा-गहन और बड़े पैमाने पर बड़े पैमाने पर आवश्यकता के बारे में सवाल आता है।