DeepSeek вошел в топы российских версий App Store и Google Play

Китайский чат-бот с искусственным интеллектом DeepSeek вошел в топ магазинов приложений в России и других странах. Заявленная невысокая стоимость разработки обвалила котировки американских конкурентов, развивающих те же технологии

В понедельник, 28 января, DeepSeek возглавило российский топ наиболее популярных приложений в магазине App Store. В магазине Google Play (наиболее популярная платформа в мире и в России) это приложение вошло в топ-20, хотя за день до этого занимало 115-е место. По словам источника РБК в крупной IT-компании, число загрузок приложения DeepSeek на текущей неделе в Google Play в России выросло в три раза по сравнению с прошлой и превысило 43 тыс.

DeepSeek— это чат-бот на базе большой языковой модели (Large Language Model, LLM) от одноименной китайской компании, основанной в 2023 году соучредителем китайского хедж-фонда High-Flyer Ляном Вэньфэном (сейчас компания полностью принадлежит этому фонду). Решения на основе LLM предполагают использование нейронных сетей с множеством параметров; модели обучаются на больших объемах текстовых данных для понимания и генерации естественного языка и работают, анализируя контекст и паттерны в тексте, что позволяет им предсказывать следующее слово или фразу на основе предыдущих. Чат-бот DeepSeek способен генерировать тексты разных объемов и в разных жанрах, искать информацию в интернете, расшифровывать диаграммы и объяснять картинки, писать код, корректно форматировать его и решать сложные задачи по программированию на языках C++, Go, Java, JavaScript, Python и Rust и др.

Модель DeepSeek-V3 была выложена в открытый доступ в конце прошлого года. Исходя из технической документации модель соответствует по производительности ведущим американским моделям, но требует гораздо меньше времени и ресурсов на обучение, поскольку компания использовала менее продвинутые графические процессоры Nvidia H800. Общие затраты на проект компания не раскрывала, но указывала, чтоисходя из стоимости аренды H800 $2 за час работырасходы на обучение модели DeepSeek-V3 составлялибы $5,6 млн. При этом компания указывала, что эта сумма не учитывает затрат, связанных с предыдущими исследованиями и экспериментами.

Затраты на искусственный интеллект американских Microsoft, Alphabet (владеет Google) и признанной экстремистской в России Meta Platforms составляют сотни миллиардов долларов. На этом фоне инвесторы стали опасаться снижения спроса на высокотехнологичные чипы Nvidia, и котировки компании упали на 18%, она потеряла звание «самой дорогой компании в мире», уступив Apple и Microsoft. Снижались котировки и других компаний.

20 января компания выложила в открытый доступ свои модели первого поколения R1-Zero и R1, созданные на базе DeepSeek-V3. К 27 января работающее на базе этих моделей приложение потеснило ChatGPT в рейтинге наиболее загружаемых бесплатных приложений в AppStore в США.

Какой уровень у DeepSeek

Известный венчурный инвестор Марк Андриссен, управляющий партнер Andreessen Horowitz, в своем посте в соцсети X (бывший Twitter; заблокирован в России) назвал проект «одним из самых удивительных и впечатляющих достижений, которые он когда-либо видел», и «ценным подарком миру» с точки зрения открытого исходного кода.

Успех DeepSeek прокомментировал и президент США Дональд Трамп. «Я читал о Китае и некоторых китайских компаниях, одна из них разработала более быструю и дешевую модель искусственного интеллекта. И это хорошо, потому что на нее не нужно тратить много денег. Я расцениваю это как положительный [момент]»,— заявил Трамп, призвав американские компании «сосредоточиться на конкуренции для победы».

Директор по развитию технологий искусственного интеллекта «Яндекса» Александр Крайнов говорит, что модели DeepSeek «демонстрируют впечатляющее качество, сравнимое с топовыми моделями OpenAI», что очень сильно, «учитывая, что для обучения потребовалось на порядок меньше мощностей». Он также отметил, что модели есть в открытом доступе, их можно скачать, использовать в своих продуктах и дообучать под конкретные задачи. «Успехи DeepSeek должны положительно повлиять на развитие искусственного интеллекта, дополнительно стимулируя здоровую конкуренцию. Это, пожалуй, самый громкий технологический успех для китайских компаний за всю историю развития этой технологии. Кроме того, DeepSeek показали, что конкурентные модели можно создавать, используя гораздо меньше ресурсов по сравнению с мировыми лидерами, что дает повод для оптимизма»,— рассуждает Крайнов.

По мнению руководителя портфеля ML-продуктов MTS AI («дочка» МТС), специалиста в области data science Дарьи Самсоновой, качество разработок DeepSeek «полностью сопоставимо с продуктами создателя ChatGPT компании OpenAI, но она считает, что это «удачная компиляция существующих технологий, а не прорыв». DeepSeek использовала открытые решения и методы оптимизации, применяемые в западных технологических компаниях и китайских конкурентах, пояснила Самсонова.

В тоже время DeepSeek «бросает серьезный вызов американским технологическим гигантам, чья бизнес-модель основана на продаже API-доступа (интерфейс программирования приложений.— РБК) к своим моделям», говорит она. «В отличие от OpenAI, которая не раскрывает тонкостей обучения своих моделей, DeepSeek выпускает открытые модели с исходным кодом и весами— ключевыми параметрами, которые определяют, как модель принимает решения. Это означает, что компании, обладающие техническими ресурсами и квалифицированными специалистами, могут дообучить китайскую модель, адаптировать под свои задачи и развернуть на своих серверах, избегая необходимости платить за доступ к решениям OpenAI»,— пояснила Самсонова. Она считает, что в долгосрочной перспективе китайские разработки могут занять место лидера в мире, оговариваясь, что у OpenAI сильный бренд и маркетинг, что поможет удержать лидирующую позицию на рынке, по крайней мере в ближайшее время, но для этого американской компании придется снизить цены на свои продукты.

Гендиректор AIRI, профессор Сколтеха Иван Оселедец объясняет «беспокойное состояние» на рынке тем, что DeepSeek уделили в анонсе особенное внимание количеству вычислительных мощностей, использованных для обучения модели R1. «Вопрос заключается в том, что при учете более низкой заявляемой стоимости обучения поддержка работоспособности и обслуживание моделей все равно требуют значительных вложений. На модель от DeepSeek обратили много внимания из-за совпадения трех факторов: открытости (модель выложили с техническим отчетом и весами для обучения в отличие от того, что делали создатели модели GPT4o); показатели качества работы соответствуют уровню GPT4o; DeepSeek сделали R1 в условиях ограниченных вычислений и средств»,— рассуждает Оселедец. Он также отметил, что R1 содержит 671 млрд параметров, что довольно много, но компания выложила в том числе версии модели, которые можно запускать на более простой инфраструктуре.

Читайте РБК в Telegram.

Источник