الصين تنافس عمالقة الذكاء الاصطناعي بنموذج DeepSeek V3

دخلت شركة DeepSeek الصينية، وهي شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، دائرة الضوء بإطلاقها نموذج لغة كبير جديد (LLM) تحت اسم DeepSeek V3. حقق النموذج أداءً متفوقًا في اختبارات مقارنة عالمية، متجاوزًا نماذج متقدمة مثل ChatGPT من OpenAI وLlama 3.1 من Meta.

أداء استثنائي بتكلفة اقتصادية

أعلنت الشركة عبر منصة WeChat أن DeepSeek V3 تم تدريبه باستخدام 671 مليار معلمة خلال شهرين فقط، بتكلفة 5.58 مليون دولار، هذه الأرقام تعكس قدرة الشركة على تحقيق كفاءة اقتصادية هائلة مقارنة بالشركات الكبرى، التي عادة ما تستثمر مبالغ ضخمة لتطوير نماذجها.

استخدمت DeepSeek بنية تصميم جديدة لتقليل استهلاك الموارد الحاسوبية، اعتمدت عملية التدريب على 2.78 مليون ساعة معالجة باستخدام وحدات معالجة الرسوميات (GPU)، مقارنة بـ 30.8 مليون ساعة معالجة تطلبتها Meta لتدريب نموذجها Llama 3.1.

التقنية المستخدمة

استفادت الشركة من بطاقات الرسوميات H800 من Nvidia، المصممة خصيصًا لتلبية القيود التصديرية الأمريكية على أشباه الموصلات المتقدمة، ورغم هذه القيود، نجحت DeepSeek في تدريب نموذجها بأداء ينافس النماذج المعتمدة على أحدث الشرائح مثل H100.

أداء DeepSeek V3 في الاختبارات

تفوق DeepSeek V3 في مجموعة من الاختبارات المعيارية التي تقيس:

فهم النصوص وتوليدها.

المعرفة التخصصية في مجالات متعددة.

حل المشكلات البرمجية والرياضية.

أظهرت النتائج أن النموذج الجديد يتفوق على Llama 3.1 وQwen 2.5 من Alibaba، كما أنه قدم أداءً مماثلاً لنموذج GPT-4o من OpenAI ونموذج Claude 3.5 Sonnet من Anthropic.

أعلنت DeepSeek عن نيتها إصدار أوزان مفتوحة لنموذجها، مما يسمح للمطورين باستخدامه للاستدلال والتطوير، وأكد أندريه كارباثي، أحد مؤسسي OpenAI، أن هذا التوجه يدعم دمقرطة تقنيات الذكاء الاصطناعي، وصرح عبر منصة X: "DeepSeek يثبت أن تطوير نماذج متقدمة بتكلفة منخفضة ممكن".

رغم تفوق DeepSeek V3، لا تزال العقوبات الأمريكية تشكل تحديًا أمام الشركات الصينية، لكن هذا الإنجاز يعكس تقدم الصين في التغلب على العقبات التقنية والاقتصادية، ما يعزز مكانتها في سوق الذكاء الاصطناعي العالمي.