Шум вокруг DeepSeek, «глубокий ресерч» от OpenAI, новые LLM от Google

Шум вокруг DeepSeek

Публикация языковых моделей DeepSeek-V3 и DeepSeek-R1 произвела фурор на рынке ИИ. Ранее мы рассказывали, что стоимость обучения третьей версии LLM от DeepSeek, по заявлениям компании, в десятки раз ниже, чем у конкурирующих компаний, включая OpenAI, Meta* и Anthropic. При этом модель DeepSeek-R1 не только сопоставима с лучшими решениями по основным метрикам, но и доступна для коммерческого использования всем желающим. После выпуска приложение DeepSeek быстро заняло первое место в App Store, обогнав приложение ChatGPT. 

Выход DeepSeek-R1, способной генерировать развернутые рассуждения для улучшения качества итоговых ответов, вместе с техническим описанием процесса ее разработки существенно сократил разрыв между open-source-моделями и разработками крупных технологических компаний.

Низкая стоимость и эффективность обучения DeepSeek-V3 поставили под сомнение необходимость наращивания вычислительных мощностей для создания новых моделей. Это привело к резкому падению акций компаний, разрабатывающих чипы для обучения нейросетей. В частности, к 28 января акции производителя видеокарт (GPU, на которых обучают нейросети) Nvidia упали на 17%.

На фоне ускорения гонки ИИ, отмеченной анонсом проекта Stargate и успехом китайского DeepSeek, Франция и ОАЭ объявили о совместных инвестициях 30–50 млрд евро в разработку нового дата-центра.

Автономный исследователь от OpenAI

OpenAI представила Deep Research — агента, способного самостоятельно проводить комплексные исследования по заданным темам. Сервис, работающий на основе нейросетей, может анализировать рынки, обрабатывать научные запросы, помогать в поиске книг и фильмов по описанию, а также подбирать товары по заданным параметрам.

Пользователи могут делать разнообразные запросы: от анализа аудитории мобильных приложений определенной тематики с формированием сводных таблиц до подбора сноуборда с конкретными характеристиками в определенном ценовом диапазоне. Используя поисковую систему и рассуждающую языковую модель GPT o3, сервис проводит исследование в течение 5–30 минут и предоставляет структурированный отчет с результатами.

Сейчас Deep Research доступен только пользователям с подпиской ChatGPT Pro, а со следующего месяца станет доступен и владельцам ChatGPT Plus.

Google обновила модель Gemini

Google представила вторую версию семейства языковых моделей Gemini, включающую три варианта:

1. Gemini 2.0 Pro — флагманская модель премиум-класса, у которой лучшие показатели в семействе в задачах генерации кода и решении сложных логических и математических задач. В настоящее время находится в стадии Preview.
2. Gemini 2.0 Flash — модель общего назначения для массового пользователя с более доступной ценой: 10 центов за 1 млн токенов (частей слов или целых слов).
3. Gemini 2.0 Flash-Lite — наиболее экономичная версия с ценой 7,5 центов за 1 млн токенов.

Все модели, кроме Flash-Lite, способны работать с внешними инструментами (поисковиками, средами выполнения кода, браузерами) и генерировать не только текстовый контент, но также изображения и аудио.

Ранее мы рассказывали о релизе рассуждающей модели Gemini 2.0 Flash Thinking.

* Meta признана в РФ экстремистской организацией