DeepSeek, китайский стартап в области искусственного интеллекта, усилил свою конкуренцию с американскими AI-гигантами, такими как OpenAI, запустив первое обновление своей широко известной модели рассуждений R1. Это обновление, представленное в первые часы четверга, сигнализирует о значительном прогрессе в возможностях DeepSeek и подчеркивает все более конкурентный ландшафт глобальной индустрии AI.
R1-0528: Шаг вглубь рассуждений
DeepSeek объявила через платформу для разработчиков Hugging Face, что обновление R1-0528, хотя и характеризуется как незначительное обновление версии, вносит существенные улучшения в возможности модели в области рассуждений и выводов. Эти улучшения приводят к улучшению обработки сложных задач, позволяя R1-0528 приблизиться к показателям производительности, установленным моделями рассуждений o3 от OpenAI и Gemini 2.5 Pro от Google.
Первоначальная модель R1, запущенная в январе, вызвала мировой ажиотаж, повлияв на стоимость технологических акций за пределами Китая и бросив вызов общепринятому мнению относительно ресурсных потребностей масштабирования AI. Успех R1 зависел от ее способности достигать впечатляющих результатов без необходимости огромной вычислительной мощности и непомерных инвестиций. С момента ее выпуска несколько китайских технологических титанов, включая Alibaba и Tencent, представили свои собственные модели, каждая из которых утверждает, что превосходит достижения DeepSeek.
В отличие от подробного запуска оригинальной R1, который сопровождался обширным академическим исследованием, анализирующим стратегии фирмы, обновление R1-0528 первоначально было представлено с минимальной информацией. Мировое AI-сообщество внимательно изучило оригинальную статью, чтобы понять стратегии фирмы.
Позже фирма из Ханчжоу подробно рассказала об улучшениях, предлагаемых R1-0528, в кратком посте в X, подчеркнув улучшенную производительность. Более подробное объяснение в WeChat показало, что частота “галлюцинаций”, или ложных и вводящих в заблуждение результатов, была снижена примерно на 45-50% в таких задачах, как перефразирование и суммирование.
Обновление также открывает новые творческие возможности, позволяя модели генерировать эссе, романы и другие литературные жанры. Кроме того, она обладает улучшенными навыками в таких областях, как генерация фронтенд-кода и ролевые игры.
DeepSeek уверенно утверждает, что обновленная модель демонстрирует исключительную производительность по ряду эталонных оценок, включая математику, программирование и общую логику.
Бросая вызов доминированию США в AI
Успех DeepSeek поставил под сомнение предположения о том, что американский экспортный контроль препятствует прогрессу AI Китая. Способность компании разрабатывать AI-модели, которые конкурируют с ведущими в отрасли моделями в США или превосходят их, при этом работая с меньшими затратами, нарушила установившийся порядок. Это достижение подчеркивает растущую силу Китая в области искусственного интеллекта.
В четверг стартап сообщил, что вариант обновления R1-0528 был создан путем применения процесса рассуждений модели к базовой модели Qwen 3 8B от Alibaba. Этот процесс, известный как дистилляция, привел к увеличению производительности более чем на 10% по сравнению с оригинальной моделью Qwen 3.
DeepSeek считает, что цепочка умозаключений, полученная из DeepSeek-R1-0528, будет важна как для академических исследований моделей рассуждений, так и для промышленной разработки, ориентированной на небольшие модели.
Реакция отрасли и будущие перспективы
Bloomberg сообщил об обновлении в среду, процитировав представителя DeepSeek, который заявил в группе WeChat, что компания завершила “незначительное пробное обновление” и что пользователи могут начать его тестирование.
AI-индустрия и наблюдатели за технологиями внимательно следят за волнами от достижений DeepSeek, поскольку они продолжают бросать вызов статус-кво и расширять границы возможностей AI.
В ответ на растущую конкуренцию со стороны Deepseek, Gemini от Google представила уровни с дисконтированным доступом, в то время как OpenAI снизила цены и выпустила модель o3 Mini, которая требует меньшей вычислительной мощности. Эти шаги показывают, что американские компании признают растущую угрозу китайской конкуренции и корректируют свои стратегии соответственно.
Ожидается, что DeepSeek все еще выпустит R2. Reuters сообщил в марте со ссылкой на источники, что выпуск R2 изначально планировался на май. DeepSeek также выпустила обновление своей большой языковой модели V3 в марте.
Основные выводы из достижений DeepSeek
Обновление модели R1 от DeepSeek знаменует собой важную веху в контексте глобального развития AI, и поднимает несколько важных моментов для рассмотрения:
Переосмысление затрат на разработку AI
Традиционно считалось, что разработка передовых AI-моделей требует огромного капитала и значительной вычислительной мощности. Успех DeepSeek с оригинальной R1 и теперь с обновлением R1-0528 бросает вызов этому понятию. Компания продемонстрировала, что значительные достижения возможны даже без массивных инвестиций в ресурсы, обычно связанных с разработкой AI, открывая новые пути для инноваций и конкуренции.
Трансформация глобального ландшафта AI
Рост DeepSeek демонстрирует меняющуюся динамику глобального ландшафта AI. В то время как США традиционно доминировали в AI-секторе, появление грозных конкурентов, таких как DeepSeek, подчеркивает растущее значение Китая в этой области.
Сущность моделей рассуждений
Модели рассуждений являются критически важной областью развития AI, позволяющей машинам обрабатывать информацию, делать выводы и принимать решения способом, более похожим на человеческий интеллект. Модели R1 от DeepSeek, особенно R1-0528, продемонстрировали впечатляющие возможности рассуждений, влияя на области, от генерации кода до творческого письма.
Промышленная реализация
Достижения DeepSeek имеют значительные последствия для различных отраслей. Улучшенная производительность модели R1-0528 имеет потенциальные применения в таких областях, как обслуживание клиентов, создание контента и разработка программного обеспечения, где AI можно использовать для повышения эффективности и производительности.
Философия цепочки умозаключений
Акцент DeepSeek на подходе цепочки умозаключений, о чем свидетельствует использование модели R1-0528 для улучшения базовой модели Qwen 3 8B от Alibaba, заслуживает внимания. Это подчеркивает важность структурированных рассуждений в разработке AI, где модели предназначены для систематического анализа информации и приходят к логическим выводам.
Смягчение галлюцинаций
Сокращение “галлюцинаций”, достигнутое DeepSeek в обновлении R1-0528, является значительным шагом вперед. Галлюцинации, когда AI-модели генерируют ложную или вводящую в заблуждение информацию, являются общей проблемой в разработке AI. Успех DeepSeek в смягчении галлюцинаций подчеркивает ее приверженность производству надежных и точных результатов AI.
Открытая конкуренция и сотрудничество
Реакция AI-индустрии на достижения DeepSeek, характеризующаяся снижением цен и введением небольших моделей такими компаниями, как Google и OpenAI, указывает на открытый и конкурентный характер сектора.
Модели рассуждений и AI-ландшафт
Усилия DeepSeek имеют далеко идущие уроки для более широкой области AI и заключаются не просто в превосходстве над отраслевыми титанами или снижении цен. Акцент компании на улучшении моделей рассуждений подчеркивает необходимость сосредоточиться на фундаментальных исследованиях, которые улучшат способность AI понимать и реагировать на нюансированные входные данные и производить точные и полезные результаты.
Возможности рассуждений в AI относятся к способности AI-системы участвовать в логическом умозаключении, критическом мышлении и решении проблем способами, имитирующими человеческое познание. Эти возможности жизненно важны для эффективной работы AI-систем в сложных, реальных сценариях. Вот некоторые ключевые аспекты и приложения возможностей рассуждений в AI:
Логический вывод
Логический вывод включает в себя способность AI-системы делать выводы на основе набора предпосылок или фактов. Это часто достигается с использованием формальных логических систем, таких как логика высказываний, логика предикатов или более продвинутые формы, такие как логика описаний.
Абдуктивное рассуждение
Абдуктивное рассуждение - это тип логического вывода, который начинается с наблюдения, а затем ищет самое простое и наиболее вероятное объяснение.
Причинно-следственное рассуждение
Причинно-следственное рассуждение фокусируется на понимании причинно-следственных связей. AI-системы, которые могут выполнять причинно-следственное рассуждение, могут предсказывать последствия вмешательств, диагностировать проблемы и разрабатывать вмешательства для достижения конкретных результатов.
Рассуждение здравого смысла
Рассуждение здравого смысла включает в себя способность понимать и применять общие знания о мире для решения проблем. Это одна из самых сложных областей в AI, поскольку она требует, чтобы система имела огромный запас неявных знаний, которые люди приобретают через повседневный опыт.
Временное рассуждение
Временное рассуждение включает в себя понимание и рассуждение о времени и событиях, которые происходят с течением времени. Это критически важно для таких приложений, как планирование, составление расписаний и понимание исторических событий.
Пространственное рассуждение
Пространственное рассуждение - это способность понимать и рассуждать о пространственных отношениях между объектами. Это используется в робототехнике, автономной навигации и виртуальной реальности.
Аналогическое рассуждение
Аналогическое рассуждение включает в себя выявление сходства между различными ситуациями или концепциями и использование этих сходств для того, чтобы сделать выводы. Это полезно для обучения, решения проблем и творческих задач.
Представление знаний
Эффективное рассуждение требует структурированного представления знаний. Различные методы могут использоваться для представления знаний в AI-системах, в том числе:
- Семантические сети: Представляют знания как граф взаимосвязанных концепций.
- Онтологии: Формальные представления знаний, которые определяют концепции, их свойства и отношения.
- Графы знаний: Крупномасштабные сети сущностей и отношений, которые