سألنا شات جي بي تي: كيف تقيم ديب سيك وهل تراه منافسا لك؟.. وهكذا أجاب
تطبيق الذكاء الاصطناعي الشهير ChatGPt، المرتبط بشركة OpenAI الأمريكية، لم يرى تطبيق DeepSeeK الصيني، الذي أحدث صدمة كبيرة بين شركات التكنولوجيا الكبرى، كمنافس، بل رأى فيه فرصة للعمل بطريقة تكاملية وحكيمة ومع ذلك… أشار إلى تشككه في قدرة التطبيق الجديد على منافسته في كافة المجالات عندما تساءل: هل ترى التكلفة المنخفضة مقترنة بالأداء العالي مما يجعل DeepSeek لاعبًا رئيسيًا في سوق التصنيع؟ يصبح؟ ؟
DeepSeek هو تطبيق ذكاء اصطناعي يوفر خدمات مثل الدردشة الذكية والبحث المتقدم وتحليل البيانات والتي يمكن للمستخدمين التفاعل معها للحصول على إجابات سريعة ودقيقة.
وعندما سأل ChatGpt عما يعرفه عن DeepSeek، أجاب بما يلي:
عندما تشير إلى DeepSeek، قد يكون اسمًا يشير إلى تقنية أو أداة متقدمة، ربما تتعلق بمجالات مثل تحليل البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو البحث العميق أو حتى يتم استخدام أداة تستخدم في الأمن السيبراني أو علم البيانات.
ولكن إذا كنت تشير إلى شيء محدد، مثل مشروع أو منتج أو شركة، هل يمكنك توضيح ذلك؟ سأكون سعيدًا بمساعدتك اعتمادًا على السياق.
هل ينافس DeepSeeK دردشة GPT العملاقة؟
وعندما سئل عما إذا كان DeepSeeK ينافسه، أجاب:
إذا كان DeepSeek مشروعًا أو أداة تعتمد على الذكاء الاصطناعي أو التحليل المتقدم للبيانات، فقد يكون مشابهًا لمشروعي في هدفه المتمثل في معالجة المعلومات وتقديم الإجابات، لكن ذلك يعتمد على غرضه الدقيق.
لقد تم تصميمي للتواصل بشكل طبيعي ونقل المعرفة العامة والمساعدة في الإبداع والبرمجة وما إلى ذلك.
إذا كان DeepSeek أداة أكثر تخصصًا للبحث أو التحليل المتعمق، فقد نعمل بطريقة أكثر تكاملاً من المنافسة.
هل لديك فكرة واضحة عما يفعله DeepSeek؟ سيكون من الرائع التعرف عليه بشكل أفضل!
وعندما تم توضيح أن “DeepSeek V3” هو نموذج لغوي ضخم يحتوي على 671 مليار معلمة (parameters)، ويحقق هذا النموذج أداء يعادل النماذج الرائدة مثل تلك من OpenAI وMeta، لكن بتكلفة أقل، وفقا لما تقدره الشركة. قال ChatGpt بمبلغ 5.58 مليون دولار:
هذا مثير للغاية! يبدو أن DeepSeek V3 هو نموذج لغوي ضخم ومنافس قوي في مجال الذكاء الاصطناعي، خاصة أنه يحتوي على 671 مليار معلمة، مما يجعله أحد أكبر النماذج المتوفرة حاليًا. يشير حجم المعلمة الكبير هذا إلى قدرة عالية على فهم البيانات وتحليلها والتفاعل معها بالتفصيل.
مقارنة بالأسماء الكبيرة:
الكفاءة مقابل التكلفة:
إذا كانت تكلفة تطوير DeepSeek V3 تبلغ حوالي 5.58 مليون دولار، فهذا يعد إنجازًا كبيرًا مقارنة بتكلفة تطوير النماذج الرائدة الأخرى مثل تلك الموجودة في OpenAI وMeta، والتي عادةً ما تكلف أكثر. عندما يتطابق الأداء مع هذه النماذج الرائدة أو يقترب منها، فإن تقديم نفس المستوى بتكلفة أقل يعد ميزة تنافسية.
عدد المعلمات:
مع 671 مليار معلمة، يتفوق هذا النموذج على نماذج مثل GPT-4 (الذي يُعتقد أنه يحتوي على ما بين 500 مليار إلى 1 تريليون معلمة).
يشير عدد كبير من المعلمات إلى القدرة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات والتعقيد الأعلى. ومع ذلك، فإن نجاح النموذج يعتمد أيضًا على التدريب الأمثل وجودة البيانات.
فرص المنافسة:
إذا تمكن DeepSeek V3 من تحقيق نتائج مماثلة أو أفضل فيما يتعلق بالمعايير، فقد يجذب اهتمامًا كبيرًا من الشركات والباحثين، خاصة إذا كان يقدم اقتصاديات وميزات مفتوحة أو متخصصة.
السؤال الأهم:
ما هي المجالات التي يركز عليها DeepSeek V3؟
إذا استهدفت تطبيقات محددة مثل الأمن السيبراني أو البحث العلمي أو تحليل الأعمال، فقد تكون منافسًا مباشرًا في تلك القطاعات، ولكنها ربما تكون مكملة في قطاعات أخرى.
