ในการพัฒนาครั้งสำคัญของอุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์ บริษัท AI จากจีนอย่าง DeepSeek ได้เปิดตัวโมเดลภาษาขนาดใหญ่ล่าสุด DeepSeek-R1 โมเดลที่สร้างความก้าวหน้านี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่เทียบเท่ากับผลิตภัณฑ์ล่าสุดของ OpenAI ในขณะที่ยังคงยึดมั่นในหลักการโอเพนซอร์สและความคุ้มค่า ซึ่งถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในวงการ AI ระดับโลก
การจัดอันดับประสิทธิภาพของโมเดล:
- การควบคุมรูปแบบ/การสร้างคำสั่งที่ซับซ้อน: อันดับ 1
- เกณฑ์มาตรฐานการพัฒนาเว็บ: อันดับ 2 (ใกล้เคียงกับ Claude 3.5 Sonnet)
- การจัดอันดับโดยรวม: ติดอันดับ 3 อันดับแรกร่วมกับ ChatGPT-4o
 |
|---|
| ภาพนี้เป็นสัญลักษณ์แสดงถึงนวัตกรรมของคนรุ่นใหม่และจิตวิญญาณแห่งการทำงานร่วมกัน ซึ่งอยู่เบื้องหลังความสำเร็จของ DeepSeek ในการพัฒนาโมเดล AI DeepSeek-R1 |
อัตราส่วนต้นทุนต่อประสิทธิภาพที่ปฏิวัติวงการ
DeepSeek-R1 ประสบความสำเร็จอย่างน่าทึ่งด้วยการทำงานที่เทียบเท่ากับโมเดล o1 ของ OpenAI ในขณะที่ลดต้นทุน API ลงถึง 97% โดยราคา API ถูกกำหนดไว้ที่ 1 หยวนต่อล้านโทเค็นสำหรับการเข้าถึงแคช และ 4 หยวนสำหรับการพลาดแคช ส่วนโทเค็นเอาต์พุตราคา 16 หยวนต่อล้าน การลดต้นทุนอย่างมากนี้ทำให้ความสามารถของ AI ขั้นสูงเข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนาและธุรกิจทั่วโลก
| คุณสมบัติ | DeepSeek-R1 | โมเดลแบบดั้งเดิม |
|---|---|---|
| การ์ดจอสำหรับการเทรน | ~2,000 H800 | ~10,000 A100/H100 |
| ระยะเวลาพัฒนา | 2 เดือน | 6+ เดือน |
| ต้นทุนการเทรน | 5.58 ล้านดอลลาร์สหรัฐ | 78-200 ล้านดอลลาร์สหรัฐ |
| ค่าใช้จ่าย API (ผลลัพธ์) | 16 หยวน/ล้านโทเค็น | ~432 หยวน/ล้านโทเค็น |
 |
|---|
| แผนภูมิแท่งนี้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของ DeepSeek-R1 เมื่อเทียบกับวิธีการอื่นๆ บนชุดข้อมูล AI ที่หลากหลาย ซึ่งเน้นย้ำถึงความสามารถในการแข่งขันของมัน |
นวัตกรรมทางเทคนิคภายใต้ข้อจำกัด
แม้จะเผชิญกับข้อจำกัดด้านการส่งออกชิป AI ขั้นสูง ทีมของ DeepSeek ก็ได้พัฒนาโซลูชันที่สร้างสรรค์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโมเดล บริษัทใช้ GPU Nvidia H800 ประมาณ 2,000 ตัวในการฝึกฝน เทียบกับคู่แข่งที่รายงานว่าใช้ถึง 10,000 ตัว ประสิทธิภาพนี้เกิดขึ้นจากนวัตกรรมด้านสถาปัตยกรรมอย่าง Multi-head Latent Attention (MLA) และสถาปัตยกรรม DeepSeekMoE ซึ่งช่วยลดความต้องการด้านหน่วยความจำและการประมวลผลอย่างมีนัยสำคัญ
การยึดมั่นในหลักการโอเพนซอร์ส
DeepSeek ได้เปิดตัว R1 ภายใต้ลิขสิทธิ์ MIT โดยเปิดให้ใช้ทั้งค่าน้ำหนักของโมเดลและเอกสารทางเทคนิคแก่ชุมชนนักพัฒนาทั่วโลกโดยไม่มีค่าใช้จ่าย การดำเนินการนี้เปิดโอกาสให้มีการกลั่นกรองโมเดลและผสานรวมเข้ากับแอปพลิเคชันของบุคคลที่สาม ส่งเสริมนวัตกรรมและการทำงานร่วมกันในวงการ AI บริษัทได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของโมเดลโดยการกลั่นกรองโมเดลขนาดเล็กลงมา 6 โมเดลที่มีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับ o1-mini ของ OpenAI
 |
|---|
| ภาพนี้สะท้อนให้เห็นการเปรียบเทียบความสามารถด้าน AI ของประเทศต่างๆ ซึ่งเน้นย้ำถึงบริบทระดับโลกของการเปิดตัวโมเดลโอเพนซอร์สของ DeepSeek |
คนรุ่นใหม่ขับเคลื่อนนวัตกรรม
เบื้องหลังความสำเร็จของ DeepSeek คือกลยุทธ์การจัดทีมที่เป็นเอกลักษณ์ บริษัทรับสมัครคนรุ่นใหม่เป็นหลัก หลายคนเพิ่งจบการศึกษาหรือเป็นมืออาชีพที่มีประสบการณ์น้อยกว่า 5 ปี แนวทางนี้นำโดย Liang Wenfeng ผู้ก่อตั้ง ที่เน้นความสามารถในการวิจัยขั้นพื้นฐานและความคิดสร้างสรรค์มากกว่าประสบการณ์ในอุตสาหกรรม
นัยสำคัญในอนาคต
ความสำเร็จของ DeepSeek ถือเป็นก้าวสำคัญในการทำให้ความสามารถของ AI ขั้นสูงเข้าถึงได้ง่ายขึ้น ความสำเร็จของบริษัทแสดงให้เห็นว่าแนวทางที่สร้างสรรค์ในด้านสถาปัตยกรรมโมเดลและการฝึกฝนสามารถเอาชนะข้อจำกัดด้านทรัพยากรได้ ในขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพการแข่งขัน เมื่อ DeepSeek ยังคงพัฒนาแอปพลิเคชันมือถือและขยายการให้บริการ ผลกระทบจากแนวทางโอเพนซอร์สที่คุ้มค่าของพวกเขาอาจปรับเปลี่ยนอนาคตของการพัฒนา AI