В мире искусственного интеллекта (ИИ) конкуренция накаляется: каждый хочет обойти легендарные системы вроде ChatGPT и GPT-4o. Китайские гиганты и стартапы бросают все силы на создание собственных языковых моделей, способных тягаться с западными разработками. На первый план выходят две ключевые платформы — Qwen2.5-Max (или «qwen ai») от Alibaba и различные версии DeepSeek (включая deepseek ai, DeepSeek V3, DeepSeek R1, nvidia deepseek и т. д.). Но в стороне не остаются и janus-pro-7b, и midjourney. Давайте разберёмся, кто сейчас лидирует, и какие нюансы стоит учесть.
Не забудьте поставить лайк и подписаться на канал!
1. Гигантские масштабы Qwen2.5-Max
Суть модели
Qwen2.5-Max — это крупномасштабная языковая модель от Alibaba, обученная на 20 триллионах токенов. Токены — это «фрагменты» текста, на которых учится алгоритм, чтобы понимать контекст и формировать осмысленные ответы. Чаще всего токенами являются отдельные слова или части слов.
- Архитектура MoE (Mixture-of-Experts). Это значит, что модель разделена на несколько «экспертов», каждый из которых специализируется на определённых задачах. При входе нового текста активируется только небольшой поднабор таких «экспертов», что снижает нагрузку и повышает точность.
- SFT (Supervised Fine-Tuning) и RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Проще говоря, разработчики дополнительно обучают модель на конкретных заданиях под наблюдением человека, затем «откалибровывают» результат, ориентируясь на человеческую обратную связь.
- Доступна через облако Alibaba, однако исходный код закрыт — это означает, что сообщество не может самостоятельно вносить правки в ядро модели.
Преимущества и ограничения
Разработчики заявляют, что Qwen2.5-Max превосходит DeepSeek V3 и даже GPT-4o по скорости и точности в ряде задач. Но важно учитывать и недостатки:
- Высокая цена использования: тарифы на запросы к модели через API могут быть неподъёмными для небольших команд.
- Ограниченная проверка сообществом: закрытый исходный код не позволяет сторонним специалистам детально проверить работу алгоритмов на уязвимости.
2. DeepSeek R1 и DeepSeek V3: старые и новые версии
DeepSeek AI
DeepSeek AI — это масштабный проект, о котором заговорили как о «убийце ChatGPT». Основная идея — сделать модель, способную самообучаться и работать на относительно доступном оборудовании.
DeepSeek V3: по официальным данным, обучение этой модели обошлось примерно в 6 миллионов долларов. Впечатляющие результаты, модель стала крайне популярной в США.
DeepSeek R1 (или «r1 deepseek»): более новая итерация с упором на экономичность и масштабируемость. По некоторым слухам, её создание стоило порядка 15 миллионов долларов, но плата за API здесь существенно ниже, чем у Qwen2.5-Max.
Nvidia DeepSeek
Помимо этого, существует ветка nvidia deepseek, ориентированная на оптимизацию под видеокарты NVIDIA. Благодаря этому, модель может работать быстрее на специализированных серверах, что привлекает компанию разработчиков, которые уже используют NVIDIA.
3. Цена и экономическая эффективность
Если сравнить стоимость обслуживания:
Qwen2.5-Max: по неофициальным данным, её обучение могло стоить около $8,2 млн. Но главная проблема — высокая абонентская плата, которая может достигать десятков долларов за миллион токенов.
DeepSeek R1: хотя суммарные затраты на разработку были выше, модель предлагает более доступные тарифы — иногда упоминается, что она дешевле Qwen2.5-Max в 95 раз.
Таким образом, если вы смотрите на долгосрочную экономию, DeepSeek кажется более привлекательным выбором.
4. Логика, безопасность и скрытые угрозы
Тесты и результаты
- Qwen2.5-Max хорошо справляется с STEM-задачами (Science, Technology, Engineering, Mathematics) и показывает высокие результаты в тестах вроде MMLU-Pro.
- DeepSeek (включая R1 и V3) в ряде случаев даёт более надёжные ответы на вопросы, требующие логики. При этом модели DeepSeek обычно более устойчивы к атакам вида RAG-Thief — это особые методики, позволяющие злоумышленникам «подменять» информацию в момент выполнения запроса.
Конфиденциальность и цензура
- DeepSeek обвиняли в сборе и передаче пользовательских данных. Это требует тщательной проверки настроек конфиденциальности.
- Китайские модели в целом (включая Qwen2.5-Max) могут подвергаться дополнительной цензуре в связи с государственными требованиями.
5. Janus Pro и Midjourney: куда смотреть дальше?
На рынке есть и другие интересные платформы:
- janus pro, в частности janus-pro-7b и экспериментальный проект janus pro 7b deepseek, где технологии Janus Pro объединены с некоторыми наработками DeepSeek.
- midjourney — наиболее известна в сфере генерации изображений, но постепенно расширяет функционал и в текстовом направлении.
Эти решения позволяют комбинировать языковые модели с визуальными системами, что открывает новые горизонты для разработки приложений.
6. Оценка перспектив и главный вывод
1. Китай готов инвестировать огромные средства в ИИ, поддерживая стремление к мировому лидерству в данной сфере.
2. Qwen2.5-Max — мощная, но дорогая и закрытая модель.
3. DeepSeek (R1, V3, nvidia deepseek и др.) — более гибкие решения, привлекающие тем, что стоят дешевле в долгосрочной перспективе и позволяют легче менять оборудование.
4. Janus Pro (например, janus pro 7b) и его связка с DeepSeek могут привести к появлению гибридных моделей, оптимизированных и под задачу, и под разные аппаратные платформы.
5. Midjourney выходит за рамки одной лишь генерации картинок и тоже может стать серьёзным игроком в сфере комплексных AI-систем.
Пока нет абсолютного победителя: кто-то делает ставку на экономию, кто-то — на закрытую, но мощную инфраструктуру, а кто-то — на синергию с другими технологиями. Итоги этой гонки будут видны в ближайшие пару лет.
7. Заключение
Конкуренция среди крупных языковых моделей стимулирует беспрецедентный рывок вперёд. Qwen2.5-Max от Alibaba задаёт высокую планку качества, в то время как DeepSeek R1 предлагает привлекательные тарифы и гибкость. При этом janus pro (особенно в версии janus pro 7b) и midjourney формируют новые уникальные решения на стыке разных технологий.
Спасибо, что дочитали до конца! Не забудьте поставить лайк и подписаться на канал!