Новости: deepseek

Китайский стартап DeepSeek разрабатывает собственные AI-чипы. Это ранний этап, но план состоит в снижении зависимости от Nvidia и Huawei.

ИИ-чипы Huawei и NVIDIA используются для обучения моделей DeepSeek, но стартап планирует выпустить собственный кремний для инференса. Разработка собственного чипа сопряжена с трудностями из-за санкций и необходимости использовать старые техпроцессы.

Аспирант Цинхуа Гу Юйсянь, лауреат спецстипендии с почти 5000 цитирований, присоединяется к DeepSeek на фоне подготовки к запуску официальной версии V4 в середине июля.

DeepSeek завершает раунд финансирования на 7 млрд долларов для инвестиций в отечественные ИИ-чипы, расширения найма и ускорения разработки AGI.

DeepSeek анонсирует официальный релиз V4 в середине июля, вводя пиковое ценообразование API в 2 раза выше стандартных тарифов с 9:00 до 12:00 и с 14:00 до 18:00, что сравнивают с тарифами на электроэнергию по времени суток.

Система инференса DSpark от DeepSeek и Пекинского университета получила всесторонний технический анализ от основного мейнтейнера PyTorch Дмитрия Джулгакова, который выделил ее полупараллельное черчение и инженерную проработку для продакшена.

Китайские LLM лидируют по объему вызовов API девятую неделю подряд. DeepSeek-V4-Flash, MiMo-V2.5 и MiniMax M3 возглавляют чарты, в то время как доля американских моделей падает из-за фокуса рынка на экономичности.

Фреймворк спекулятивного декодирования DSpark от DeepSeek знаменует собой стратегический сдвиг, поскольку конкуренция в сфере ИИ переходит от масштабов обучения к эффективности инференса и реальному развертыванию.

DeepSeek выпускает фреймворк спекулятивного декодирования DSpark, ускоряющий генерацию на 85% в первой статье Ляна Вэньфэна после раунда финансирования компании на $7 млрд.

DeepSeek агрессивно нанимает инженеров Harness и рассматривает возможность создания собственных вычислительных мощностей в рамках перехода компании к более ресурсоемкой стратегии ИИ-инфраструктуры.