Настъпването на 2025 година стана свидетел на сеизмично събитие в сферата на изкуствения интелект (AI): представянето на DeepSeek-R1 от китайския екип DeepSeek. Този open-source езиков модел с 671 милиарда параметри бързо се утвърди като сериозен конкурент, съперничейки на водещите модели на OpenAI в ключови области като математика, програмиране и логическо разсъждение. Способността на DeepSeek-R1 да се справя със сложни проблеми беше особено забележителна, благодарение на използването на reinforcement learning. Лицензът MIT на модела допълнително наруши пейзажа, премахвайки търговските бариери. Последиците от дебюта на DeepSeek-R1 се усетиха в целия технологичен свят и дори на финансовите пазари, като според съобщенията предизвикаха значителен спад в акциите на AI в рамките на седмица след пускането му.
DeepSeek-R1 отбеляза значителен скок напред за китайското open-source AI движение в областта на high-end езиковите модели. Това непредвидено предизвикателство стимулира глобалните AI лидери от Съединените щати и Китай да ускорят своите инициативи, разкривайки стратегиите си както в технологиите, така и в пазарното позициониране. Това даде начало на AI надпревара около модела DeepSeek-R1.
Нека разгледаме как основните играчи на AI арената – Meta, Google, OpenAI, Anthropic, Alibaba и Baidu – отговориха на тази нова конкуренция.
Meta: Използване на мащаб и ефективност с LLaMA 4
Meta, водещ играч в open-source моделната общност, отговори на DeepSeek R1, като представи LLaMA 4. През април 2025 г. Meta пусна LLaMA 4, най-мощният си модел към днешна дата, предоставяйки API достъп чрез платформи като Cloudflare. LLaMA 4 използва Mixture-of-Experts (MoE) архитектура, която разделя модела на подмодели и активира само малка част от тях по време на всяка inference. Този дизайн балансира широкомащабните параметри с ефективността на inference.
Серията LLaMA 4 включва няколко подмодела, включително “Scout,” със 109 милиарда общи параметри и само 17 милиарда активни параметри, което му позволява да работи на единична H100 карта. Моделът “Maverick” има 400 милиарда общи параметри (128 експерти), но все още само 17 милиарда активни параметри, изискващи DGX клъстер. Този дизайн позволява на LLaMA 4 да поддържа context windows до 10 милиона tokens, което го прави сред първите open-source модели, предлагащи тази възможност. Това е особено полезно за обобщаване на дълги документи и анализиране на големи кодови хранилища.
LLaMA 4 поддържа бързо време за реакция и поддържа multimodal inputs за изображения, аудио и видео, благодарение на своята MoE архитектура. Meta избра стратегия за ефективност, укрепвайки своите multimodal възможности и рационализирайки операциите си, за да затвърди позицията си в open-source сектора, докато DeepSeek се фокусира върху възможностите за inference.
Google: Еволюцията на Gemini към автономни интелигентни агенти
Изправена пред комбинирания натиск от OpenAI и DeepSeek, Google избра стратегия на технологични иновации. През февруари 2025 г. Google представи серията Gemini 2.0, включваща версиите Flash, Pro и Lite, сигнализирайки за преминаване към възможности за “интелигентен агент”.
Агентските възможности на Gemini 2.0 представляват значителен напредък. Моделът може да разбира множество модалности и активно да използва търсачки, code sandboxes и web browsing. Проектът Mariner на Google позволява операции на Chrome браузър, задвижвани от AI, позволявайки на AI да попълва формуляри и да щрака бутони.
Google също така представи Agent2Agent протокола, който позволява на различни интелигентни агенти да комуникират и да работят заедно, за да подкрепи своята агентска екосистема. В допълнение, тя създаде Agent Garden, инструмент и комплект за разработка, за да насърчи участието на разработчици от трети страни.
Google предефинира основните сценарии на следващата ера, като се концентрира върху сътрудничеството на интелигентни агенти, тъй като AI се развива към базирани на инструменти и автономни възможности, за разлика от фокусирането върху надпреварата с параметри с DeepSeek и OpenAI. Еволюцията на Gemini представлява стратегическа промяна, а не просто надграждане на модел.
OpenAI: Итериране на модели и интегриране на екосистеми за надеждност и лидерство
OpenAI ускори своите итерации на модели и внедряване на продукти в отговор на DeepSeek R1. През февруари 2025 г. OpenAI пусна GPT-4.5, междинна версия на GPT-4, която подобрява логическата консистентност и фактическата точност, като същевременно проправя пътя за GPT-5.
GPT-4.5 се счита за последният голям модел, който не включва chain-of-thought reasoning. GPT-5 ще комбинира характеристиките на експерименталния модел за разсъждение o3-mini и серията GPT, за да създаде унифициран “общ когнитивен модел”. OpenAI също така заяви, че GPT-5 ще има силно регулируеми нива на интелигентност и възможности за използване на инструменти.
OpenAI реши да позволи на безплатните потребители на ChatGPT да използват основната версия на GPT-5, докато платените потребители ще имат достъп до по-разширени функции, за да намалят риска потребителите да преминат към open-source алтернативи. Тази стратегия има за цел да ангажира потребителите с широко покритие.
OpenAI също така интегрира възможности като plugins, browsers и code executors в основния модел GPT, за разлика от това да ги държи отделни, за да създаде “пълнофункционален AI.” OpenAI отговаря на предизвикателството на R1 чрез систематично интегриране и увеличаване на плътността на интелигентността.
Anthropic: Засилване на надеждната интелигентност със смесени разсъждения и мисловни бюджети
Anthropic представи Claude 3.7 Sonnet през февруари 2025 г., който се фокусира върху “смесени разсъждения” и “мисловни бюджети.” Потребителите могат да избират “standard mode” за бързи отговори или да активират “extended mode” за по-задълбочено, step-by-step мислене.
Този метод е подобен на “да мислиш повече”, когато хората са изправени пред трудни задачи, тъй като позволява на AI да отдели повече време за разсъждение, за да подобри точността. Anthropic също така позволява на потребителите да задават “thinking time”, за да балансират дълбочината на разсъжденията и разходите за обаждания.
Claude 3.7 превъзхожда своя предшественик, 3.5, в предизвикателни задачи като програмиране и разсъждения, и е един от малкото модели в индустрията, който се фокусира върху прозрачността на процеса на разсъждение. Неговите code възможности също постигнаха 70,3% точност в най-новите оценки.
Claude 3.7 демонстрира ангажимента на Anthropic към “controllable intelligence”, като се фокусира върху създаването на модели с обясними, стабилни и персонализируеми мисловни модели, за разлика от преследването на parameter stacking. Anthropic непрекъснато напредва със собствено темпо в “състезанието за разсъждения”, задвижвано от R1.
Alibaba: Изграждане на китайска Open-Source екосистема с Qwen
Академията Damo на Alibaba бързо актуализира своето Qwen моделно семейство само седмица след пускането на DeepSeek R1, пускайки серията Qwen 2.5 през февруари 2025 г. и новата серия Qwen 3 в края на април, демонстрирайки силна продуктова отзивчивост и стратегическа визия.
Серията Qwen 3 включва моделни версии, вариращи от 600 милиона до 235 милиарда параметри. Той използва MoE архитектура, за да поддържа производителността на модела, като същевременно използва по-малко изчислителни ресурси. Флагманският модел, Qwen3-235B-A22B, изисква само четири високопроизводителни GPU-та за разгръщане чрез оптимизиране на активационните параметри, което значително понижава бариерата за навлизане за бизнеса за внедряване на големи модели. В няколко стандартни теста цялостната производителност на Qwen 3 надвишава тази на водещи международни модели като DeepSeek R1, OpenAI o1 и Gemini 2.5 Pro.
Alibaba поставя силен акцент върху изграждането на open-source екосистема, в допълнение към технологичната конкурентоспособност. Qwen 3 е напълно open-source под лиценза Apache 2.0, с отворени weights, training code и deployment tools, поддържащи многоезични (119 езика) и multimodal приложения, с цел създаване на основополагащ модел, който може да се използва и персонализира директно от глобални разработчици.
Стратегията на Alibaba “технология + екосистема” допълва лекия пробивен стил на DeepSeek. Едната подчертава бързата итерация и водещата inference, докато другата подчертава изграждането на екосистема и балансирането на мащаба и разнообразието. Qwen постепенно се утвърждава като “екосистемен център” на open-source големи модели на вътрешния пазар, стабилен отговор на индустриалните сътресения, причинени от DeepSeek.
Baidu: Подобряване на Multimodality и Plugin Tools с надграждането на ERNIE Bot
Baidu значително надстрои своя водещ модел, ERNIE Bot, през март, пускайки ERNIE Bot 4.5 и ERNIE X1 за публично тестване. ERNIE X1 е позициониран като “deep thinking модел,” фокусиран върху подобряване на способността на AI да разбира, планира и изпълнява сложни задачи.
ERNIE 4.5 е първият native multimodal голям модел на Baidu, поддържащ съвместно моделиране на текст, изображения, аудио и видео. Тази версия също така значително намалява генерирането на халюцинации и подобрява code разбирането и логическото разсъждение, надминавайки нивата на GPT-4.5 в множество китайски сценарийни задачи.
Baidu изгражда “AI tool ecosystem,” която е по-полезна. Моделът X1 може да използва търсене, Q&A на документи, четене на PDF, изпълнение на code, разпознаване на изображения, web access и функции за заявки за бизнес информация, за да реализира истински “практическата способност” на AI, отразявайки агентския маршрут на Google Gemini.
Baidu също така обяви, че ще open-source някои параметри на модела ERNIE до края на юни 2025 г. и допълнително ще разшири интеграцията на приложения с корпоративни клиенти. Серията ERNIE преминава от продукт със затворен цикъл към платформена екосистема, привличайки разработчици и фирми чрез API и plugin системи.
Вместо да се конкурира директно с R1 и Qwen в open-source пространството, Baidu използва дълбокото си натрупване в китайско съдържание, услуги за търсене и knowledge graphs, за да интегрира дълбоко модела с продуктови сценарии като търсене, офис и информационен поток, създавайки по-локализирано AI продуктово портфолио.
В обобщение, пускането на DeepSeek R1 беше повече от просто технологичен пробив; това беше катализатор в глобалната AI арена. Това принуди гигантите да подобрят производителността на inference, стимулира вътрешните компании да се конкурират за open source и подтикна американските компании да ускорят развитието на agents, integration и multimodality.
Въпреки че отговорите на китайските и американските AI гиганти се различават, целите им са еднакви: да създадат по-силни, по-надеждни и по-гъвкави големи модели и да спечелят тройната конкуренция на технологии, екосистема и потребители. Този процес далеч не е приключил. Тъй като GPT-5, Gemini 3, Claude 4 и дори DeepSeek R2 и Qwen 4 се пускат един след друг, глобалният AI навлиза в нов етап на “спираловидно издигане.”
За корпоративни потребители и разработчици тази конкуренция ще донесе повече избор, по-ниски разходи и по-мощни инструменти за големи модели. Глобалните AI възможности се разпространяват и демократизират с безпрецедентна скорост и следващият решителен технологичен пробив може би вече е на път.