Новая модель изображения DeepSeek: победа для доступного ИИ?

Импульс DeepSeek набирает обороты с выпуском Janus-Pro

Китайский стартап в области ИИ DeepSeek определённо не теряет своей динамики. Вскоре после того, как компания обогнала ChatGPT, заняв первое место в App Store среди наиболее загружаемых бесплатных приложений, в понедельник она представила свою последнюю инновацию — мультимодальную модель ИИ Janus-Pro, преобразующую текст в изображения. Как и её флагманская модель R1, Janus-Pro доступна под открытой лицензией MIT, что делает её не только свободно доступной, но и коммерчески жизнеспособной. Энтузиасты и разработчики могут скачать её с HuggingFace и GitHub.

Также: Я протестировал навыки программирования моделей R1 и V3 от DeepSeek, и хотя есть куда стремиться, очевидно, что мы пока не столкнулись с ИИ-апокалипсисом.

Следуя по стопам R1, DeepSeek не ограничился выпуском лишь одной версии Janus-Pro. Компания представила несколько итераций, от 1B до 7B параметров. Согласно внутренним тестам DeepSeek, модель Janus-Pro-7B, более мощная версия, превосходит известные генераторы изображений, такие как Stable Diffusion и DALL-E, по бенчмаркам GenEval и DPG-Bench. Компания подчёркивает использование в Janus-Pro "авторегрессионной архитектуры", которая, по их утверждению, "превосходит" унифицированные модели.

Развитие успеха: возможности Janus-Pro

Janus-Pro развивает своего предшественника, модель Janus, выпущенную в прошлом году. Эта новая модель не только создаёт, но и анализирует изображения. Однако у моделей с меньшим количеством параметров есть ограничение: они могут анализировать изображения с разрешением только 384 x 384, что может быть ограничивающим фактором для некоторых пользователей.

Несмотря на это, Janus-Pro впечатляюще держится, особенно с учётом того, что, по сообщениям, затраты на обучение DeepSeek ниже, чем у их американских конкурентов. В исследовательской статье от декабря указано, что модель V3 была разработана всего за $5,6 миллиона, что бледнеет в сравнении с бюджетами ведущих моделей Google и OpenAI. Однако скептики ставят под сомнение полноту этой оценки затрат, указывая на возможное исключение расходов на исследования и разработки, данные и персонал.

Влияние на индустрию и перспективы на будущее

Даже Nvidia высказалась по этому поводу: представитель компании сообщил CNBC, что Janus-Pro представляет собой "отличное достижение в области ИИ". Учитывая быстрый цикл выпуска DeepSeek, начальные отзывы о Janus-Pro были смешанными, но в основном положительными. По мере того как всё больше пользователей будут работать с моделью и сравнивать её с другими моделями изображений, эти впечатления могут измениться.

Также: Секрет успеха DeepSeek AI был раскрыт исследователями Apple, которые пролили свет на их инновационный подход.

ZDNET в настоящее время изучает утверждения, что методы DeepSeek более энергоэффективны, чем у их американских конкурентов. Если это правда, это может стать переломным моментом для индустрии ИИ и направлений инвестиций. Запуск Janus-Pro также вызывает вопросы о необходимости грандиозных проектов, таких как Stargate, сотрудничество стоимостью $500 миллиардов между несколькими гигантами ИИ, которое продвигалось администрацией Трампа. С конкурентоспособными моделями ИИ, такими как Janus-Pro, необходимость в энергоёмких и масштабных дата-центрах, предложенных для Stargate, ставится под сомнение.