DeepSeek взрывает AI-сообщество

Перевод

Ещё недавно Deepseek R1 был всего лишь сторонним проектом, а теперь его возможности сопоставимы с лидерами индустрии, но при этом:

✅ В разы дешевле
✅ Открытый исходный код

Этот прорыв может кардинально изменить ландшафт AI и стать ключевым катализатором для DePIN-инициатив, таких как @ionet.

Давайте разберёмся в деталях 🧵👇

📌 Что такое Deepseek?

Deepseek — это подразделение High-Flyer's, крупного китайского хедж-фонда.

Основатель High-Flyer's Лян Вэньфэнь (Liang Wenfen) возглавляет разработку open-source языковых моделей, нацеленных на оптимизацию логического вывода и доступность.

Главная особенность Deepseek — использование архитектуры Mixture-of-Experts (MoE).

💡 Что даёт MoE?

Высокая производительность
Активация только части параметров на каждый токен
Снижение вычислительных и финансовых затрат

Этот подход устанавливает новый стандарт разработки доступного AI.

💎 Deepseek AI идеально сбалансирован между:
✔ Мощностью
✔ Доступностью
✔ Глубокими логическими задачами

📊 Краткое сравнение:

🔹 Параметры моделей

Deepseek: 671B параметров
Meta (Llama 3.1): 70B параметров
GPT-4o: ~триллионы параметров

🔹 Затраты на обучение

Deepseek: $5.58M
OpenAI GPT-4: $78.4M
GoogleAI PaLM: $12.4M
Современные модели скрывают стоимость обучения, но предполагается, что она значительно выше (в 8-9 раз больше Deepseek).

🔹 Стоимость API

💰 Цена за ввод / вывод (на 1M токенов)

DeepSeek V3: $0.21 (вход), $0.89 (выход) (в 29.8 раз дешевле!)
GPT-4o: $6.24 (вход), $25.92 (выход)

🔹 Производительность (HumanEval / MMLU)

Модель HumanEval MMLU Deepseek V3 90.3% 88.4% GPT-4o 90.2% 86.5% Llama 3.1 81.7% 82.8%

Эти поразительные показатели усиливают конкуренцию, которая движет инновации в AI-индустрии.

📈 Это именно та точка, где проекты DePIN, такие как @ionet, могут запустить следующий виток развития AI, усиливая конкурентную борьбу. 🚀

📌 Слияние DePIN x AI

С доступом к одной из самых передовых и эффективных open-source AI-моделей давайте рассмотрим, как ее можно интегрировать с децентрализованными физическими инфраструктурными сетями (DePIN).

Deepseek требует гораздо меньше вычислительных ресурсов для обучения и вывода, в то время как IONet демонстрирует мощь DePIN, объединяя неиспользуемые GPU-ресурсы различных участников по минимальной цене через токен $IO.

💡 IONet также предлагает динамическое масштабирование ресурсов, подбирая точное количество GPU-мощности в любой момент времени, снижая избыточные расходы и оптимизируя затраты.

Для AI-проектов в криптоиндустрии это означает, что они могут легко использовать open-source модели, такие как Deepseek, либо создавать кастомные версии на их основе.

Где появляется синергия?

Каждый, кто хочет усовершенствовать AI-модели, может выиграть от:

🔹 Дешёвого обучения

Deepseek уже отличается низкими затратами, а использование DePIN (например, IONet) может ещё больше удешевить процесс.
Такой подход позволяет обучать AI-модели дешевле, чем на централизованных облачных платформах.

🔹 Масштабируемости и гибкости

IONet объединяет GPU-ресурсы по всему миру, обеспечивая масштабируемость без дорогостоящих дата-центров.
Это идеально подходит для Deepseek, позволяя демократизировать AI-исследования и снизить барьеры входа.

🔹 Взрывного роста инноваций

Снижение затрат и более широкий доступ могут привести к настоящему взрыву инноваций.
Чем больше разработчиков и исследователей получат доступ к мощным AI-ресурсам, тем быстрее будут решаться сложные задачи в сфере AI.

📌 Вывод

Объединение эффективных open-source AI-моделей Deepseek с DePIN GPU-проектами, такими как @ionet, может не только сделать разработку AI более доступной, но и масштабируемой, инклюзивной и инновационной.

Это переформатирует AI-индустрию в сторону децентрализованного, совместного будущего, где каждый сможет внести вклад в развитие искусственного интеллекта. 🚀