infa.lt

DeepSeek bendrauja lietuvių kalba, tiesa, kartais daro klaidų.

Kinijos dirbtinio intelekto (DI) kūrėjai sumažino atsilikimą nuo JAV konkurentų iki rekordiškai mažo lygio. „Bloomberg Intelligence“ skaičiavimais, geriausi Kinijos modeliai pagal standartizuotų testų rezultatus dabar nuo savo JAV analogų atsilieka maždaug 3% – palyginimui – gegužę šis skirtumas siekė 9%, o 2026 m. pradžioje – 15 proc.

Vyresnysis „Bloomberg Intelligence“ analitikas Robertas Lee šį našumo skirtumo sumažėjimą sieja su rugsėjį pristatytu „DeepSeek V4.1 Flash“ modeliu.

„LiveBench“ reitingų lentelėje šis modelis surinko 81,1 balo ir užėmė šeštąją vietą – tai geriausias Kinijoje sukurto modelio rezultatas.

Geriausias „Anthropic“ modelis surinko 83,4 balo. Tarp 15 geriausių „LiveBench“ reitinguojamų modelių trys buvo sukurti Kinijoje.

„LiveBench“ vertina DI modelius pagal užduotis, kurioms atlikti reikia atsakyti į klausimus, spręsti problemas bei galvosūkius ir analizuoti savo pačių pateiktus atsakymus.

R. Lee mano, kad „DeepSeek“ rezultatai rodo, jog Kinijos modeliai dabar veikia taip pat efektyviai, kaip ir pirmaujančios „Anthropic“ bei „OpenAI“ sistemos.

Kinijos kūrėjų pažangą jis sieja su augančia kompetencija DI srityje ir gebėjimu pritaikyti modelius vietinei techninei įrangai. Tai ypač svarbu atsižvelgiant į JAV taikomus pažangių lustų (įskaitant „Nvidia“ spartintuvus) eksporto apribojimus, kuriais siekta sulėtinti Kinijos DI industrijos plėtrą.

Technologinio atsilikimo mažinimas galėtų sustiprinti Kinijos įmonių pozicijas tiek vidaus, tiek tarptautinėse rinkose. Mažesnės kainos Kinijos modeliai jau konkuruoja su JAV produktais pagal naudotojų skaičių, tuo tarpu „OpenAI“ ir „Anthropic“ orientuojasi į aukštą savo sistemų našumą ir ruošiasi galimiems pirminiams viešiesiems akcijų siūlymams (IPO).

Vis dėlto Kinijos DI pramonė dar susiduria su pajamų generavimo iššūkiais. Daugelis Kinijos pokalbių modelių, įskaitant „DeepSeek“ ir „Tencent“ produktus, išlieka nemokami.

Pasak R. Lee, dėl kainų konkurencijos ir mažų modelių naudojimo maržų ši industrijos šaka gali išlikti nuostolinga iki pat 2030 metų.

Norint pasiekti tvarų pelningumą Kinijos DI rinkoje, reikės sumažinti konkurenciją, konsoliduoti industriją ir taikyti racionalesnę kainodarą.

Kartu su tuo, atsilikimo nuo JAV sumažėjimas iki vos 3% kelia klausimų dėl ilgalaikio JAV Dirbtinio intelekto įmonių technologinio pranašumo tvarumo.