בשנת 2025, עולם הבינה המלאכותית עבר טלטלה משמעותית עם חשיפת DeepSeek-R1 על ידי צוות DeepSeek הסיני. מודל שפה זה, בקוד פתוח עם 671 מיליארד פרמטרים, ביסס את עצמו במהירות כמתחרה רציני, שהשתווה למודלים המובילים של OpenAI בתחומים חשובים כמו מתמטיקה, תכנות וחשיבה לוגית. יכולתו של DeepSeek-R1 להתמודד עם בעיות מורכבות הייתה ראויה לציון במיוחד, בזכות השימוש שלו בלמידת חיזוק. רישיון ה-MIT של המודל שיבש עוד יותר את הנוף על ידי הסרת מחסומים מסחריים. ההד של הופעת DeepSeek-R1 הורגש בכל רחבי עולם הטכנולוגיה ואפילו בשווקים הפיננסיים, וגרם לירידה משמעותית במניות הבינה המלאכותית תוך שבוע מהשחרור שלו.
DeepSeek-R1 סימן קפיצת מדרגה משמעותית עבור תנועת הבינה המלאכותית בקוד פתוח בסין בתחום מודלי השפה היוקרתיים. אתגר בלתי צפוי זה דרבן את מנהיגי הבינה המלאכותית הגלובליים מארצות הברית ומסין להאיץ את היוזמות שלהם, ולחשוף את האסטרטגיות שלהם הן בטכנולוגיה והן במיצוב שוק. זה התחיל מרוץ בינה מלאכותית סביב מודל DeepSeek-R1.
בואו נבחן כיצד השחקנים הגדולים בזירת הבינה המלאכותית – Meta, Google, OpenAI, Anthropic, Alibaba ו-Baidu – הגיבו לתחרות החדשה הזו.
Meta: מינוף קנה מידה ויעילות עם LLaMA 4
Meta, חברה מובילה בקהילת המודלים בקוד פתוח, הגיבה ל-DeepSeek R1 על ידי הצגת LLaMA 4. באפריל 2025, Meta השיקה את LLaMA 4, המודל החזק ביותר שלה עד כה, ומספקת גישת API באמצעות פלטפורמות כמו Cloudflare. LLaMA 4 משתמשת בארכיטקטורת Mixture-of-Experts (MoE), המחלקת את המודל למודלי משנה ומפעילה רק חלק קטן מהם במהלך כל הסקה. עיצוב זה מאזן פרמטרים בקנה מידה גדול עם יעילות הסקה.
סדרת LLaMA 4 כוללת מספר מודלי משנה, כולל “Scout”, עם 109 מיליארד פרמטרים בסך הכל ורק 17 מיליארד פרמטרים פעילים, מה שמאפשר לה לפעול על כרטיס H100 בודד. למודל “Maverick” יש 400 מיליארד פרמטרים בסך הכל (128 מומחים), אך עדיין רק 17 מיליארד פרמטרים פעילים, הדורשים אשכול DGX. עיצוב זה מאפשר ל-LLaMA 4 לתמוך בחלונות הקשר של עד 10 מיליון טוקנים, מה שהופך אותו לאחד מהמודלים הראשונים בקוד פתוח שמציעים יכולת זו. זה שימושי במיוחד לסיכום מסמכים ארוכים וניתוח מאגרי קוד גדולים.
LLaMA 4 שומרת על זמני תגובה מהירים ותומכת בכניסות מרובות אופנים עבור תמונות, אודיו ווידאו, הודות לארכיטקטורת MoE שלה. Meta בחרה באסטרטגיה של יעילות, חיזוק היכולות הרב-מודאליות שלה וייעול הפעולות שלה, כדי לבסס את מעמדה במגזר הקוד הפתוח, בעוד DeepSeek מתמקדת ביכולות הסקה.
Google: האבולוציה של Gemini לעבר סוכנים אינטליגנטיים אוטונומיים
מול הלחץ המשולב מ-OpenAI ומ-DeepSeek, גוגל בחרה באסטרטגיה של חדשנות טכנולוגית. בפברואר 2025, גוגל הציגה את סדרת Gemini 2.0, הכוללת גרסאות Flash, Pro ו-Lite, המאותתות על מעבר ליכולות של “סוכן אינטליגנטי”.
יכולות הסוכן של Gemini 2.0 מייצגות התקדמות משמעותית. המודל יכול להבין מספר אופנויות ולהשתמש באופן פעיל במנועי חיפוש, ארגזי חול של קוד וגלישה באינטרנט. פרויקט Mariner של גוגל מאפשר פעולות דפדפן Chrome מונעות בינה מלאכותית, ומאפשר לבינה מלאכותית למלא טפסים וללחוץ על כפתורים.
גוגל הציגה גם את פרוטוקול Agent2Agent, המאפשר לסוכנים אינטליגנטיים שונים לתקשר ולעבוד יחד, על מנת לתמוך במערכת האקולוגית של הסוכנים שלה. בנוסף, היא יצרה את Agent Garden, כלי וערכת פיתוח לעידוד מפתחי צד שלישי להשתתף.
גוגל מגדירה מחדש את תרחישי הליבה של העידן הבא על ידי התמקדות בשיתוף פעולה של סוכנים אינטליגנטיים ככל שהבינה המלאכותית מתפתחת לעבר יכולות מבוססות כלים ואוטונומיות, בניגוד להתמקדות במירוץ הפרמטרים עם DeepSeek ו-OpenAI. האבולוציה של Gemini מייצגת שינוי אסטרטגי ולא רק שדרוג מודל.
OpenAI: חזרה על מודלים ושילוב מערכות אקולוגיות לאמינות ומנהיגות
OpenAI האיצה את חזרות המודלים ופריסות המוצרים שלה בתגובה ל-DeepSeek R1. בפברואר 2025, OpenAI השיקה את GPT-4.5, גרסת ביניים של GPT-4, המשפרת את העקביות הלוגית והדיוק העובדתי, תוך סלילת הדרך ל-GPT-5.
GPT-4.5 נחשב למודל הגדול האחרון שאינו כולל חשיבה מסוג שרשרת מחשבות. GPT-5 ישלב את התכונות של מודל החשיבה הניסיוני o3-mini וסדרת GPT כדי ליצור “מודל קוגניטיבי כללי” מאוחד. OpenAI גם הצהירה של-GPT-5 יהיו רמות אינטליגנציה הניתנות להתאמה רבה ויכולות שימוש בכלים.
OpenAI החליטה לאפשר למשתמשים החינמיים של ChatGPT להשתמש בגרסה הבסיסית של GPT-5, בעוד שלמשתמשים בתשלום תהיה גישה לתכונות מתקדמות יותר על מנת להפחית את הסיכון שמשתמשים יעברו לחלופות קוד פתוח. אסטרטגיה זו נועדה לשמור על מעורבות משתמשים עם כיסוי רחב.
OpenAI משלבת גם יכולות כמו תוספים, דפדפנים ומבצעי קוד לתוך מודל הליבה GPT, בניגוד לשמירה עליהם נפרדים, על מנת ליצור “בינה מלאכותית מלאה”. OpenAI מגיבה לאתגר של R1 על ידי שילוב ו הגדלת צפיפות האינטליגנציה באופן שיטתי.
Anthropic: העמקת אינטליגנציה חזקה עם הנמקה מעורבת ותקציבי חשיבה
Anthropic הציגה את Claude 3.7 Sonnet בפברואר 2025, המתמקדת ב”הנמקה מעורבת” ו”תקציבי חשיבה”. משתמשים יכולים לבחור “מצב סטנדרטי” לתגובות מהירות או להפעיל “מצב מורחב” לחשיבה מעמיקה יותר, צעד אחר צעד.
שיטה זו דומה ל”לחשוב יותר” כאשר אנשים מתמודדים עם משימות קשות, מכיוון שהיא מאפשרת לבינה מלאכותית לקחת יותר זמן לחשוב כדי לשפר את הדיוק. Anthropic גם מאפשרת למשתמשים להגדיר “זמן חשיבה” כדי לאזן בין עומק ההנמקה לעלויות השיחה.
Claude 3.7 עולה על קודמו, 3.5, במשימות מאתגרות כמו תכנות והנמקה, והוא אחד המודלים הבודדים בתעשייה המתמקדים בשקיפות של תהליך ההנמקה. יכולות הקוד שלו השיגו גם שיעור דיוק של 70.3% בהערכות האחרונות ביותר.
Claude 3.7 מדגים את המחויבות של Anthropic ל”אינטליגנציה ניתנת לשליטה” על ידי התמקדות ביצירת מודלים עם דפוסי חשיבה ניתנים להסבר, יציבים וניתנים להתאמה אישית, בניגוד למרדף אחר ערימת פרמטרים. Anthropic מתקדמת בהתמדה בקצב שלה ב”מרוץ הנימוקים” המונע על ידי R1.
Alibaba: בניית מערכת אקולוגית סינית בקוד פתוח עם Qwen
אקדמיית Damo של עליבאבא עדכנה במהירות את משפחת מודלי Qwen שלה רק שבוע לאחר שחרור DeepSeek R1, ושחררה את סדרת Qwen 2.5 בפברואר 2025 ואת סדרת Qwen 3 החדשה בסוף אפריל, והדגימה תגובתיות מוצר חזקה וחזון אסטרטגי.
סדרת Qwen 3 כוללת גרסאות מודל הנעות בין 600 מיליון ל-235 מיליארד פרמטרים. הוא משתמש בארכיטקטורת MoE כדי לשמור על ביצועי המודל תוך שימוש בפחות משאבי מחשוב. מודל הדגל, Qwen3-235B-A22B, דורש רק ארבעה GPU בעלי ביצועים גבוהים לפריסה על ידי אופטימיזציה של פרמטרי הפעלה, מה שמוריד מאוד את מחסום הכניסה לעסקים ליישם מודלים גדולים. במספר בדיקות סטנדרטיות, הביצועים הכוללים של Qwen 3 עולים על אלה של מודלים בינלאומיים מובילים כמו DeepSeek R1, OpenAI o1 ו-Gemini 2.5 Pro.
עליבאבא שמה דגש חזק על בניית מערכת אקולוגית בקוד פתוח, בנוסף לתחרותיות טכנולוגית. Qwen 3 הוא קוד פתוח לחלוטין תחת רישיון Apache 2.0, עם משקולות פתוחות, קוד אימון וכלי פריסה, התומכים ביישומי ריבוי שפות (119 שפות) וריבוי מודלים, במטרה ליצור מודל בסיסי שניתן להשתמש בו ולהתאים אותו ישירות על ידי מפתחים גלובליים.
האסטרטגיה של עליבאבא “טכנולוגיה + מערכת אקולוגית” משלימה את סגנון הפריצה קל המשקל של DeepSeek. אחד מדגיש איטרציה מהירה והסקה מובילה, בעוד השני מדגיש בניית מערכת אקולוגית ואיזון בין קנה מידה ומגוון. Qwen מבססת את עצמה בהדרגה כ”מרכז המערכת האקולוגית” של מודלים גדולים בקוד פתוח בשוק המקומי, תגובה יציבה לשיבוש התעשייה שנגרם על ידי DeepSeek.
Baidu: שיפור רב-מודאליות וכלי תוסף עם השדרוג של ERNIE Bot
Baidu שדרגה באופן משמעותי את מודל הדגל שלה, ERNIE Bot, במרץ, ושחררה את ERNIE Bot 4.5 ו-ERNIE X1 לבדיקות פומביות. ERNIE X1 ממוקם כ”מודל חשיבה עמוקה”, המתמקד בשיפור היכולת של הבינה המלאכותית להבין, לתכנן ולבצע משימות מורכבות.
ERNIE 4.5 הוא מודל רב-מודאלי גדול מקורי ראשון של Baidu, התומך במודל משותף של טקסט, תמונות, אודיו ווידאו. גרסה זו גם מפחיתה באופן משמעותי את יצירת ההזיות ומשפרת את הבנת הקוד וההנמקה הלוגית, ועולה על רמות GPT-4.5 במשימות תרחיש סיניות מרובות.
Baidu בונה “מערכת אקולוגית של כלי בינה מלאכותית” שהיא שימושית יותר. מודל X1 יכול להשתמש בחיפוש, שאלות ותשובות על מסמכים, קריאת PDF, ביצוע קוד, זיהוי תמונות, גישה לאינטרנט ופונקציות שאילתת מידע עסקי כדי לממש באמת את “יכולת המעשית” של הבינה המלאכותית, המהדהדת את מסלול הסוכן של Google Gemini.
Baidu גם הודיעה כי היא תפתח קוד פתוח של כמה פרמטרים של מודל ERNIE עד סוף יוני 2025 ותמשיך להרחיב את שילוב היישומים עם לקוחות ברמת הארגון. סדרת ERNIE עוברת ממוצר במעגל סגור למערכת אקולוגית של פלטפורמה, ומושכת מפתחים ועסקים באמצעות ממשקי API ומערכות תוספים.
במקום להתחרות ישירות עם R1 ו-Qwen במרחב הקוד הפתוח, Baidu ממנפת את הצטברות העמוקה שלה בתכנים סיניים, שירותי חיפוש וגרפי ידע כדי לשלב עמוקות את המודל עם תרחישי מוצרים כגון חיפוש, משרד וזרימת מידע, ויוצרת תיק מוצרי בינה מלאכותית מקומי יותר.
לסיכום, שחרור DeepSeek R1 היה יותר מסתם פריצת דרך טכנולוגית; זה היה זרז בזירת הבינה המלאכותית הגלובלית. זה אילץ ענקיות לשפר את ביצועי ההסקה, דרבן חברות מקומיות להתחרות על קוד פתוח, והניע חברות אמריקאיות להאיץ את הפיתוח של סוכנים, אינטגרציה וריבוי מודלים.
למרות שהתגובות של ענקיות הבינה המלאכותית הסיניות והאמריקאיות שונות, המטרות שלהן זהות: ליצור מודלים גדולים חזקים, אמינים וגמישים יותר ולנצח בתחרות המשולשת של טכנולוגיה, מערכת אקולוגית ומשתמשים. תהליך זה רחוק מלהסתיים. כאשר GPT-5, Gemini 3, Claude 4, ואפילו DeepSeek R2 ו-Qwen 4 משוחררים בזה אחר זה, הבינה המלאכותית הגלובלית נכנסת לשלב חדש של “עלייה ספירלית”.
עבור משתמשי ארגונים ומפתחים, תחרות זו תביא יותר אפשרויות, עלויות נמוכות יותר וכלי מודל גדולים וחזקים יותר. יכולות הבינה המלאכותית הגלובלית מתפשטות ומודמוקרטיות בקצב חסר תקדים, ופריצת הדרך הטכנולוגית המכריעה הבאה אולי כבר בדרך.