1.  डीपसेक ने हाल ही में अपने उच्च-कार्यक्षमता के प्रेरणा AI मॉडल डीपसेक-आर1 को महत्वपूर्ण अद्यतन किए, जो कोड उत्पादन और जटिल प्रेरणा कार्यों में मॉडल के प्रदर्शन को सुधारने में सफ़ल रहा है। इसके कारण, वैश्विक AI समुदाय ने इस अद्यतन को बड़ी मात्रा में ध्यान दिया है। नीचे इस अद्यतन के कुछ महत्वपूर्ण उपयोगिताओं का विस्तृत विश्लेषण किया गया है।
  2. आर1 मॉडल का अद्यतन: कोड क्षमता में वृद्धि
  3. डीपसेक-आर1 के नवीनतम अद्यतन ने कोड उत्पादन क्षमता में महत्वपूर्ण बदलाव किया है। परीक्षणों के अनुसार, नवीनतम आर1 मॉडल जटिल कोड कार्यों को प्रबंधित करते समय पहले के संस्करणों की तुलना में अधिक सटीकता और स्थिरता का प्रदर्शन करता है। जानकारी के अनुसार, यह अद्यतन संभवतः डीपसेक-वी3 के नवीनतम संस्करण (वी3-0324) के साथ अधिकतम अधिकारित प्रशिक्षण से अधिक सुधार करने का काम करता है, जो आर1 के प्रोग्रामिंग क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा को और अधिक मजबूत बनाता है, खासकर ओपनएआई o1 जैसे शीर्ष प्रेरणा मॉडलों के साथ तुलना में।
  4. ऑपनसोर्स स्ट्रैटेजी और प्रदर्शन के ओपनएआई o1 के साथ तुलना
  5. 2025 के जनवरी 20 को जारी किए जाने के बाद, डीपसेक-आर1 ने अपने ऑपनसोर्स पहचान और असाधारण प्रदर्शन से बहुत जाना जाने लगा। आर1 मॉडल छोटी मात्रा में लेबल डेटा के साथ बड़ी मात्रा में सुधार शिक्षण टेक्नोलॉजी (RL) का उपयोग करके प्रशिक्षित हुआ है, जो गणित, कोड उत्पादन और प्राकृतिक भाषा प्रेरणा जैसे कार्यों में ओपनएआई o1 के ऑफिशियल संस्करण के समान प्रदर्शन प्रदान करता है। आर1 ने MIT लाइसेंस के साथ पूरी तरह से ऑपनसोर्स किया है, जो डेवलपर्स को मॉडल डिस्टिलेशन टेक्नोलॉजी का उपयोग करके छोटे मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है। यह खुला रणनीति तकनीक का उपयोग करने की जटिलता को कम करती है और AI तकनीक के प्रसार और नवाचार को बढ़ावा देती है।
  6. समुदाय प्रभाव: निरोधी संस्करण और उद्योग का प्रतिक्रिया
  7. डीपसेक-आर1 की लचीलापन और समुदाय के प्रभाव बहुत महत्वपूर्ण है। ह récently, Perplexity AI ने R1 से एक निरोधी संस्करण R11776 जारी किया है, जो बाद के प्रशिक्षण के माध्यम से लगभग 1000 'डार्कस्टोन' को हटा दिया है, जिससे इसे सामाजिक मुद्दों पर बेहतर, निष्पक्ष और सच्ची जानकारी प्रदान करने की क्षमता प्राप्त हुई है, और इसे भी ऑपनसोर्स किया गया है। इस कदम ने R1 मॉडल के खुले रूप और समुदाय सहयोग की क्षमता को और अधिक स्पष्ट किया।
  8. इसके अलावा, R1 का असाधारण प्रदर्शन उद्योग पर गहरा प्रभाव डाला है। जानकारी के अनुसार, इसके प्रदर्शन और ऑपनसोर्स रणनीति ने मेटा जैसी कंपनियों को बहुत अधिक ध्यान दिया है, जिसने अपने Llama मॉडल को उत्पन्न करने के लिए R1 के काम के प्रकार का विश्लेषण करने के लिए विशेष अनुसंधान ग्रुप की स्थापना की है। R1 की सफलता ने OpenAI को भी प्रभावित किया है, जो इसे स्वतंत्र रूप से डिव्लप किए गए o1 स्तर के प्रेरणा मॉडल के रूप में मानता है, जोडी डीपसेक की वैश्विक AI क्षेत्र में तकनीकी क्षमता को प्रदर्शित करता है।
  9. तकनीकी उपयोगिताएं: शुद्ध अधिप्रेरणा और कम लागत वाली लाभ
  10. डीपसेक-आर1 की सफलता इसके नवीन शिक्षण तकनीक के कारण हुई है। मॉडल ने परंपरागत सुविधाजनक माइनिंग (SFT) के चरण को छोड़ दिया है और डीपसेक-वी3-बेस पर प्रत्यक्ष रूप से प्रेरणा (RL) टेक्नोलॉजी का उपयोग करके 'कॉल्डस्टार्ट' शिक्षण किया है। यह तरीका मार्किंग लेबलिंग लागत को काफी कम करता है, और मॉडल को खुद को पुनः मोर्क करने और प्रेरणा कदमों को पुनः मूल्यांकित करने की क्षमता प्रदान करता है।
  11. आर1 की शिक्षण लागत भी बहुत प्रतिस्पर्धाजनक है। इसके 6710 बिलियन पैरामीटरों वाले मिश्रित विशेषज्ञ (MoE) मॉडल की शिक्षण लागत केवल 550 लाख डॉलर है, जो परंपरागत महामॉडलों की तुलना में बहुत कम है। NVIDIA GeForce RTX50 श्रेणी के GPU के समर्थन के साथ, आर1 ने स्थानिक रूप से लॉन्च करते समय लागत और गोपनीयता को बढ़ावा दिया है, जो शोध और कंपनी अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है। हाल ही में, NVIDIA ने आर1 की प्रेरणा गति को 4 गुना सुधार किया है, जो प्रेरणा AI के नए स्तर की परिभाषा बन गया है।
  12. उद्योग प्रतिस्पर्धा और भविष्य का दृष्टिकोण
  13. डीपसेक-आर1 का अद्यतन OpenAI o1 के साथ तकनीकी प्रदर्शन और लागत के लाभों पर बराबर है। इसका API कीमत प्रति 1-4 मिलियन इनपुट टोकेन 16 मिलियन आउटपुट टोकेन के लिए है, जो OpenAI o1 के 15 डॉलर (इनपुट) और 60 डॉलर (आउटपुट) की कीमत की तुलना में बहुत कम है, जो इसकी महत्वपूर्ण परिसंचारित कीमत को प्रदर्शित करता है।
  14. देशी उद्योग में प्रतिस्पर्धा भी बढ़ रही है। हाल ही में, अलीबाबा ने QwQ32B प्रेरणा मॉडल को जारी किया है, जो आर1 के प्रदर्शन के समान है और उपयोग के साथ विचार करने की क्षमता प्रदान करता है। यह बताता है कि भारतीय प्रेरणा मॉडलों की प्रतिस्पर्धा बहुत ज्यादा बढ़ गई है, और डीपसेक-आर1 की नेतृत्व की स्थिति में अधिक चुनौतियां आ रही हैं।
  15. अंतिम निष्कर्ष