Alibaba и DeepSeek обвалили цены на «мозги» для ИИ |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-08-05 12:05 Пока Alibaba хвасталась самой большой моделью в своей истории, соседний DeepSeek тихо выкатил систему, которая обходится дешевле буквально всех конкурентов в мире — включая топовую модель Anthropic, разница с которой доходит до сотни раз. Копейки за интеллект Начнём с того, что действительно взорвало отрасль, предлагает xrust. Исследовательская компания Artificial Analysis из Сан-Франциско посчитала: прогон стандартного теста на модели DeepSeek V4-Flash обходится примерно в 3 цента (около 2,5 рубля по текущему курсу). Для сравнения — тот же тест на Kimi K3 от Moonshot AI стоит 86 центов (порядка 69 рублей), на GPT-5.6 Sol от OpenAI — 1,86 доллара (около 150 рублей), а на Claude Fable 5 от Anthropic — уже 3,15 доллара, то есть больше 250 рублей. Разница — в сто с лишним раз. Формально цена за токены у DeepSeek тоже смешная: 0,14 доллара за миллион входных токенов и 0,28 доллара за миллион выходных — это порядка 11 и 22 рублей соответственно. Но дело не только в прайс-листе. Аналитики специально считают не голую цену за токен, а стоимость решения конкретной задачи целиком: модель может стоить дёшево «на бумаге», но потребовать втрое больше шагов, чтобы добраться до ответа, и в итоге обойтись дороже. Гигант на 2,4 триллиона Тем временем Alibaba (9988.HK) в понедельник представила Qwen3.8-Max — самую крупную модель в своей истории, и рынок отреагировал мгновенно: акции компании подскочили на 7% на бирже Гонконга. У модели 2,4 триллиона параметров — это те самые числовые коэффициенты, на которых система «учится» распознавать закономерности и генерировать ответы. Чуть больше параметров у прямого конкурента: Kimi K3 от Moonshot AI, выпущенная месяцем ранее, разогналась до 2,8 триллиона. Само по себе число параметров ни о чём не говорит с точки зрения качества — модель с большим числом коэффициентов не обязательно умнее. Но именно этот показатель стал негласной валютой, которой китайские компании меряются друг с другом и с западными разработчиками, демонстрируя масштаб вложенных вычислительных мощностей. На платформе Arena.AI, где пользователи сравнивают модели вслепую, Qwen3.8-Max сходу стала лучшей китайской моделью среди текстовых систем — хотя по-прежнему уступает Claude Fable 5 и трём версиям Opus от Anthropic. В категории обработки изображений и видео Qwen3.8-Max и вовсе заняла второе место в мире, пропустив вперёд только один из вариантов Fable 5. Обе модели — и Qwen3.8-Max, и Kimi K3 — умеют работать с текстом, картинками и видео одновременно и способны «переварить» до миллиона токенов за раз: это сотни страниц документов, объёмный программный код или увесистый юридический договор, загруженные целиком. Релиз Qwen3.8-Max для широкой аудитории Alibaba планирует на следующую неделю. По словам компании, модель уже успела самостоятельно завершить проект по разработке ПО за 16 дней — благодаря архитектуре «смеси экспертов», где под конкретный запрос подключается не вся система целиком, а лишь её часть: одновременно задействуется около 95 млрд параметров из 2,4 триллиона, что и держит расходы на вычисления в узде. Зачем Китаю открытые веса Обе модели объединяет ещё одна вещь — открытые веса. В отличие от OpenAI, Anthropic и Google, которые держат внутреннее устройство своих систем в секрете, Alibaba и DeepSeek выкладывают базовые параметры в открытый доступ, позволяя разработчикам по всему миру скачивать и дорабатывать модели под себя. Как объяснила главный аналитик исследовательской компании Omdia Лиан Цзе Су, китайские компании нащупали нишу: далеко не для каждой бизнес-задачи нужна самая мощная модель на рынке — куда важнее, чтобы система была достаточно хороша, прозрачна и доступна по цене, и именно этот запрос закрывают модели с открытым весом. За скромными на первый взгляд ценами DeepSeek стоит вполне прагматичный расчёт: компания готовится к потенциальному IPO, а сенсацию она уже устраивала — в начале 2025 года модели R1 и V3 обвалили акции технологических гигантов по всему миру и заставили инвесторов задуматься, не переплачивают ли американские компании за создание ИИ. Судя по всему, повторить эффект неожиданности DeepSeek рассчитывает не громким анонсом, а голым прайс-листом. Источники:
https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v4-flash Xrust: Alibaba и DeepSeek обвалили цены на «мозги» для ИИ Телеграм: t.me/ainewsline Источник: xrust.ru Комментарии: |
|