Компания DeepSeek представила масштабное обновление своей модели R1 (версия от 28 мая 2025 года), которое, по мнению автора канала Уэса Рота, кардинально меняет правила игры в индустрии искусственного интеллекта. Новая итерация не только вплотную приблизилась к лидерам рынка от OpenAI и Google по ключевым бенчмаркам, но и спровоцировала дискуссию о методах обучения китайских нейросетей и их влиянии на бизнес-модели западных технологических гигантов.
🚀 Прыжок в лидеры: Новые возможности DeepSeek R1 0:00
Новая версия DeepSeek R1, выпущенная 28 мая 2025 года, продемонстрировала значительный скачок в производительности по сравнению с моделью начала года . Уэс Рот отмечает, что хотя многие ожидали полноценного релиза R2, данное обновление фактически вывело текущую модель в один ряд с самыми мощными ИИ в мире .
Согласно представленным данным и тестам:
- На бенчмарке LiveCodeBench новая версия DeepSeek сопоставима с моделью OpenAI o3-high .
- В тестах AIME 2024 и 2025 она находится вплотную за лидерами индустрии, обходя при этом Gemini 2.5 Pro .
- Модель демонстрирует результаты топового уровня, успешно конкурируя с лучшими разработками OpenAI, Google и Anthropic .
По словам ведущего, это «большое событие», так как открытая модель (open-source) теперь предлагает возможности, сопоставимые с проприетарными гигантами, что ставит под вопрос эксклюзивность закрытых систем .
🕵️ ИИ-криминалистика: Секрет быстрого обучения 1:47
Одним из самых интригующих моментов обсуждения стало исследование Сэма П. (Sam P.), автора проекта EQBench. Он применил методы биоинформатики для анализа «генеалогического древа» языковых моделей, изучая так называемый «slop profile» — характерные особенности и паттерны выдачи ИИ .
Суть теории Сэма П. заключается в следующем:
- Каждая модель имеет свои «лингвистические привычки» (например, модели GPT любят слова delve или tapestry) .
- Анализ первой версии DeepSeek R1 показал её сходство с архитектурой и паттернами OpenAI o3 .
- Однако обновленная версия от 28 мая демонстрирует явный сдвиг в сторону технологий Google. По мнению исследователя, она имеет профиль, очень похожий на Gemini 2.5 Pro Experimental .
На основании этих данных Сэм П. и Уэс Рот предполагают, что разработчики DeepSeek перешли от обучения на синтетических данных OpenAI к использованию синтетических данных из Gemini . Этот процесс, известный как «дистилляция знаний» (knowledge distillation), является, по словам Рота, «секретом полишинеля» в индустрии: компании обучают свои нейросети на ответах уже существующих сильных моделей . Иногда это приводит к курьезам, когда сторонний ИИ вдруг заявляет, что он разработан в OpenAI, потому что перенял эти убеждения из обучающей выборки .
💸 Экономический удар по Кремниевой долине 5:56
Успех DeepSeek может иметь серьезные экономические последствия для западных ИИ-лабораторий. Уэс Рот цитирует предпринимателя Баладжи Сринивасана, который предсказывает «блицкриг» китайских open-source моделей во всех сферах — от компьютерного зрения до робототехники .
Ключевые экономические тезисы дискуссии:
- Уничтожение прибыли: Цель китайских компаний может заключаться в том, чтобы сделать софт для ИИ бесплатным или крайне дешевым, поскольку их основной заработок идет от продажи аппаратного обеспечения (hardware) .
- Ценовой демпинг: DeepSeek предлагает цены на API, с которыми практически невозможно конкурировать. Для модели R1 стоимость 1 млн входных токенов составляет от $0,13 до $0,55, в то время как у OpenAI o3 цена варьируется от $2,50 до $10 .
- Стирание преимуществ: Если открытые модели будут постоянно догонять лидеров, компаниям вроде OpenAI станет сложно оправдывать высокую стоимость подписки при аналогичной производительности .
Основатель DeepSeek Лян (Liang) утверждает, что «рвы» (конкурентные преимущества), созданные закрытым исходным кодом, временны . По его мнению, единственным настоящим «рвом» является команда и культура инноваций, поэтому компания намерена придерживаться стратегии открытого кода .
🌎 Геополитика и «Манхэттенский проект» ИИ 8:53
Противостояние в сфере ИИ всё чаще принимает форму государственного соперничества. Министерство энергетики США уже открыто называет ИИ «следующим Манхэттенским проектом» и заявляет о намерении Соединенных Штатов победить в этой гонке .
В рамках этого противостояния:
- Лидеры индустрии (Илон Маск, Сэм Альтман, Дженсен Хуанг) ищут поддержки у союзников, включая Саудовскую Аравию, для обеспечения колоссальных энергозатрат, необходимых для обучения моделей .
- В США готовится законопроект, который позволит субсидировать разработку ИИ через налоговые льготы на НИОКР (R&D) .
- Наблюдается резкий контраст в производстве энергии: в то время как в США показатели стагнируют, Китай демонстрирует стремительный рост энергетических мощностей .
При этом доктор Джим Фан из Nvidia отмечает парадоксальную ситуацию: по его мнению, DeepSeek фактически продолжает изначальную миссию OpenAI, публикуя по-настоящему открытые передовые исследования .
🛡️ Скрытые мотивы и безопасность 11:09
Уэс Рот призывает критически относиться к риторике лидеров Кремниевой долины. Он задается вопросом: продиктованы ли их предупреждения об опасности Китая заботой о безопасности ИИ или же это попытка устранить конкурентов? . Если правительство будет напугано угрозой со стороны КНР, оно может ввести ограничения на экспорт чипов и другие меры, которые затруднят жизнь open-source проектам и облегчат доминирование крупным корпорациям США .
Тем не менее, автор подчеркивает, что развитие ИИ стало экзистенциальным вопросом для целых наций . Ситуация, когда несколько лабораторий в районе залива Сан-Франциско единолично разрабатывают сверхразум, невозможна — остальной мир не будет просто наблюдать со стороны . Битва за технологическое лидерство только начинается.
