Искусственный интеллект (ИИ) быстро развивался, и различные компании разрабатывали большие языковые модели (LLM) и инструменты на основе ИИ. Одним из последних участников в этой области является ДипСик, китайская компания ИИ, которая привлекла к себе значительное внимание своим подходом с открытым исходным кодом и экономически эффективным обучением моделей. Но чем DeepSeek отличается от других инструментов ИИ, таких как GPT-4 от OpenAI, Gemini от Google или Llama от Meta?
Ниже мы рассмотрим 11 ключевых отличий DeepSeek от других инструментов ИИ.
1. Модели с открытым исходным кодом и проприетарные модели
DeepSeek отличается тем, что использует подход с открытым исходным кодом, предоставляя разработчикам и исследователям свободный доступ к своим моделям ИИ и методикам обучения. В отличие от этого, такие инструменты, как GPT-4 от OpenAI и Gemini от Google, имеют закрытый исходный код, что ограничивает доступ к их базовым алгоритмам и данным обучения.
2. Стоимость обучения
DeepSeek удалось разработать высокоэффективные модели за малую часть стоимости по сравнению с конкурентами. Например, DeepSeek-R1 был обучен всего за 6 миллионов долларов, в то время как OpenAI, как сообщается, потратила более 100 миллионов долларов на GPT-4. Такая экономическая эффективность делает DeepSeek привлекательным вариантом для компаний, желающих использовать ИИ без чрезмерных затрат.
3. Вычислительная эффективность
В отличие от других LLM, требующих огромных вычислительных ресурсов, DeepSeek использует технику «смешивания экспертов» (MoE), где только подмножество модели активируется на запрос. Это значительно снижает вычислительную мощность и делает DeepSeek более энергоэффективным по сравнению с такими моделями, как GPT-4 и Gemini, которые полагаются на полностью активированные архитектуры трансформаторов.
4. Производительность против масштаба
DeepSeek разработан для эффективного баланса производительности и масштабируемости. В то время как GPT-4 и Gemini отдают приоритет масштабированию моделей с многотриллионными параметрами, DeepSeek фокусируется на предоставлении сопоставимых результатов с меньшими ресурсами, что делает его более доступным для широкого использования.
5. Язык и региональная направленность
DeepSeek специально оптимизирован для обработки китайского языка, предлагая превосходную производительность в понимании и генерации китайского текста по сравнению со многими западными инструментами ИИ. В то время как модели OpenAI и Google разработаны для глобальной аудитории, DeepSeek тонко настроен для языкового и культурного контекста Китая.
6. Бизнес-модель
DeepSeek продвигает модель разработки, основанную на сообществе, позволяя предприятиям и разработчикам разрабатывать ее фреймворк с открытым исходным кодом. С другой стороны, OpenAI и Google работают по бизнес-модели на основе подписки, ограниченной API, требуя от компаний платить за доступ API к своим моделям.
7. Зависимость от оборудования
Низкопроизводительная архитектура DeepSeek делает ее более эффективной на стандартных графических процессорах, в то время как GPT-4 и Gemini полагаются на высокопроизводительные графические процессоры NVIDIA, что приводит к более высоким затратам на инфраструктуру. Это различие позволяет большему количеству компаний экспериментировать с моделями DeepSeek без крупных инвестиций в аппаратное обеспечение ИИ.
8. Прозрачность модели ИИ
DeepSeek обеспечивает большую прозрачность в архитектуре модели, процессах обучения и используемых наборах данных, в то время как фирменные модели OpenAI и Google часто подвергаются критике за отсутствие прозрачности в источниках данных и методологиях обучения.
9. Адаптивность и настройка
Поскольку DeepSeek имеет открытый исходный код, компании могут настраивать и изменять модель для конкретных приложений, таких как здравоохранение, финансы или поддержка клиентов. Напротив, изменение GPT-4 или Gemini требует тонкой настройки на основе API, что влечет за собой дополнительные затраты и ограничения.
10. Влияние на рынок и его нарушение
Появление DeepSeek уже нарушило рынок ИИ, существенно повлияв на стоимость акций таких компаний, как NVIDIA, которые ранее извлекли выгоду из бума ИИ. Это говорит о том, что экономически эффективные модели ИИ, такие как DeepSeek, могут бросить вызов существующим игрокам, сделав продвинутый ИИ более доступным.
11. Правительство и нормативно-правовая среда
Будучи разработанным в Китае ИИ, DeepSeek соответствует китайским правилам ИИ, тогда как западные модели, такие как GPT-4 и Gemini, работают в соответствии со строгими требованиями соответствия США и ЕС. Это различие влияет на то, как эти модели развертываются, доступны и цензурируются на разных рынках.
DeepSeek готовится стать мощной альтернативой доминирующим моделям ИИ, предлагая экономическую эффективность, открытую прозрачность и региональную оптимизацию для приложений на китайском языке. Хотя он пока не может превзойти OpenAI GPT-4 или Google Gemini во всех аспектах, его разрушительный потенциал нельзя игнорировать. Поскольку ИИ продолжает развиваться, философия открытого исходного кода DeepSeek и ориентированный на эффективность подход могут повлиять на то, как будущие инструменты ИИ будут разрабатываться и развертываться по всему миру.
