Fedezd fel a 200%-kal gyorsabb élményt: bemutatkozik az ingyenes és ultramodern DeepSeek verzió!


Fedezd fel az új DeepSeek R1-0528 modellt, amely forradalmasítja a vállalatok mesterséges intelligenciás rendszereit! Ez a legújabb fejlesztés nemcsak hogy lényegesen gyorsabb, mint az előző verziók, hanem a számítási költségei is kedvezőbbek, így ideális választás a költséghatékony megoldásokat kereső cégek számára.

Kicsivel több mint egy hónappal ezelőtt a DeepSeek, egy kínai mesterséges intelligenciával foglalkozó startup, nyilvánosságra hozta a DeepSeek R1-0528 számú modelljének nyílt forráskódú verzióját. Ezt a rendszert ingyenesen használhatják a fejlesztők, a MI-laborok és a cégek, ami magyarázza, hogy miért bukkannak fel újabb variánsai.

Ezek közül tűnik fölöttébb ígéretesnek az R1-0528 vonalon alapuló DeepSeek-TNG R1T2 Chimera (a Chimera nagy nyelvi modell (LLM) családjának legújabb modellje), egy igen hatékony, roppant intelligens és nem utolsósorban villámgyors MI-modell. Fejlesztője a TNG Technology Consulting, a vállalati mesterséges intelligencia egyik német nagyágyúja.

Különösen figyelemre méltó, ahogyan a VentureBeat is megjegyzi, hogy az R1-0528 nem csupán jelentős hatékonyság- és sebességnövekedést kínál, hanem a kimeneti tokenszámának kevesebb mint 40 százalékával generálja a válaszokat. Ez lényegében azt jelenti, hogy rövidebb és tömörebben fogalmaz, ami gyorsabb következtetések levonását és alacsonyabb számítási költségeket eredményez.

A TNG egyértelműen megjegyzi, hogy „körülbelül 20%-kal gyorsabb a hagyományos R1-nél, amelyet januárban mutattak be, és több mint kétszer annyira gyors, mint az R1-0528” (ahogy azt a DeepSeek májusi hivatalos frissítése is megerősíti).

Mindez a TNG Assembly-of-Experts (AoE) módszerének köszönhető. Egy olyan technikáról van szó, amelyik több előre betanított modellből épít fel LLM-eket a belső paraméterek szelektív összevonásával. Az eredeti R1T Chimera utódjaként az R1T2 egy új "Tri-Mind" konfigurációt vezet be, amely három szülőmodellt integrál: a DeepSeek-R1-0528-at, a DeepSeek-R1-et és a DeepSeek-V3-0324-et. Az eredmény egy olyan modell, amelyet úgy terveztek, hogy magas szintű következtetési képességei legyenek, mindeközben jelentősen csökkenjenek a következtetési költségek.

Az R1T2 a legújabb fejlesztések nélkül, de mégis kiemelkedő teljesítménnyel érkezett. Átveszi az R1-0528 logikai képességeit, továbbá örökli az R1 strukturált gondolkodási mintáit és a V3-0324 tömör, utasításorientált megközelítését. Ennek eredményeként egy rendkívül hatékony, ugyanakkor sokoldalú modell született, amely ideális választás vállalati és kutatási környezetekben egyaránt.

A Reddit LocalLLaMA közösség korai diskurzusai az R1T2 modell gyakorlati tapasztalatait helyezik a középpontba. A felhasználók pozitívan értékelik a modell válaszidejét, a tokenek hatékony felhasználását, valamint a sebesség és a koherencia közötti optimális egyensúlyt. Az egyik hozzászóló kiemelte: "Ez az első alkalom, hogy a Chimera modell valódi fejlődést mutat, mind a sebesség, mind a minőség szempontjából." Egy másik felhasználó azt tapasztalta, hogy a matematikai szempontból komplexebb kontextusokban az R1T2 jobban teljesít a korábbi R1 variánsokkal összehasonlítva. Emellett többen megfigyelték, hogy az R1T2 következetesebben elkerüli a hallucinációkat, mint az R1 vagy V3 alapú modellek. Ezek a jellemzők különösen fontosak azok számára, akik megbízható LLM backendeket keresnek a termelési környezetekhez.

Az R1T2 nyilvánosan hozzáférhető a Hugging Face DeepSeek-TNG R1T2 Chimera platformján, és az MIT licenc keretein belül érhető el.

Related posts