Mô hình hình ảnh mới của Deepseek: Một chiến thắng cho AI giá cả phải chăng?

Động lực của Deepseek tăng lên với bản phát hành Janus-Pro

Khởi nghiệp AI của Trung Quốc Deepseek chắc chắn không để đà của nó suy yếu dần. Nổi bật trên đỉnh của Chatcing Tatgpt từ vị trí hàng đầu trong App Store cho hầu hết các ứng dụng được tải xuống hầu hết, công ty đã tiết lộ sự đổi mới mới nhất của mình, mô hình AI đa phương thức Janus-Pro, vào thứ Hai. Giống như mô hình hàng đầu của nó, R1, Janus-Pro có sẵn theo giấy phép MIT nguồn mở, khiến nó không chỉ có thể truy cập tự do mà còn khả thi về mặt thương mại. Những người đam mê và nhà phát triển có thể tải xuống từ Huggingface và GitHub.

Ngoài ra: Tôi đã đưa các kỹ năng mã hóa R1 và V3 của Deepseek vào thử nghiệm, và trong khi có chỗ để cải thiện, thì rõ ràng chúng ta chưa đối mặt với AI Apocalypse.

Theo bước chân của R1, Deepseek đã không dừng lại ở một phiên bản của Janus-Pro. Họ đã tung ra một số lần lặp, từ 1B đến 7B tham số. Theo thử nghiệm nội bộ của Deepseek, Janus-Pro-7b, mô hình Heftier, vượt trội so với các trình tạo hình ảnh nổi tiếng như khuếch tán ổn định và Dall-E trên các điểm chuẩn của Geneval và DPG. Công ty chào hàng sử dụng "khung tự động" của Janus-Pro mà họ tuyên bố "vượt qua" các mô hình hợp nhất.

Dựa trên thành công: Khả năng của Janus-Pro

Janus-Pro phát triển từ người tiền nhiệm của nó, Janus, được phát hành năm ngoái. Mô hình mới này không chỉ tạo ra mà còn phân tích hình ảnh. Tuy nhiên, có một sự bắt giữ với các mô hình tham số nhỏ hơn; Chúng được giới hạn trong việc phân tích hình ảnh ở độ phân giải 384 x 384, đây có thể là yếu tố hạn chế đối với một số người dùng.

Mặc dù vậy, Janus-Pro giữ vững lập trường ấn tượng, đặc biệt là xem xét chi phí đào tạo thấp hơn của Deepseek so với các đối tác của Hoa Kỳ. Một bài nghiên cứu từ tháng 12 tuyên bố rằng mô hình V3 của họ đã được phát triển chỉ với 5,6 triệu đô la, một con số tương đương với ngân sách của các mô hình hàng đầu của Google và Openai. Tuy nhiên, những người hoài nghi đặt câu hỏi về tính đầy đủ của ước tính chi phí này, chỉ ra các loại trừ tiềm năng như R & D, dữ liệu và chi phí nhân sự.

Tác động của ngành và triển vọng tương lai

Ngay cả Nvidia cũng đã tham gia, với một phát ngôn viên nói với CNBC rằng Janus-Pro đại diện cho "một tiến bộ AI xuất sắc". Với chu kỳ phát hành nhanh chóng của Deepseek, phản hồi ban đầu về Janus-Pro đã được trộn lẫn nhưng phần lớn là tích cực. Khi nhiều người dùng có được điều đó và so sánh nó với các mô hình hình ảnh khác, những ấn tượng này có thể phát triển.

Ngoài ra: Bí mật đằng sau thành công của Deepseek AI đã được các nhà nghiên cứu của Apple phát hiện ra, làm sáng tỏ cách tiếp cận sáng tạo của họ.

ZDNet hiện đang điều tra các tuyên bố rằng các phương pháp của Deepseek tiết kiệm năng lượng hơn so với các đối thủ của Hoa Kỳ. Nếu đúng, đây có thể là một công cụ thay đổi trò chơi cho ngành công nghiệp AI và cách đầu tư được định hướng. Sự ra mắt của Janus-Pro cũng đặt ra câu hỏi về sự cần thiết của các dự án hoành tráng như Stargate, sự hợp tác trị giá 500 tỷ đô la giữa nhiều người khổng lồ AI, được thúc đẩy bởi chính quyền Trump. Với các mô hình AI cạnh tranh như Janus-Pro, nhu cầu về quy mô lớn và lớn về năng lượng của các trung tâm dữ liệu được đề xuất của Stargate.