في غضون أسبوع فقط، تمكن نموذج اللغة الكبير DeepSeek R1 من انتزاع عرش ChatGPT من على متجر التطبيقات، وإحداث اهتزازات في سوق الأسهم، وطرح تهديد جدي لشركة OpenAI، وبالتالي للهيمنة الأمريكية على صناعة الذكاء الاصطناعي.

في يوم الاثنين الماضي، أطلقت شركة الذكاء الاصطناعي الصينية DeepSeek نموذج LLM مفتوح المصدر يسمى DeepSeek R1، ليصبح chatbot الذكاء الاصطناعي الأبرز منذ ChatGPT. ويُقال إنه على نفس مستوى OpenAI من حيث الجودة، بل قد يكون أفضل، ويتميز بتكلفة أقل للاستخدام، ويُزعم أنه تم تطويره باستخدام عدد أقل من الرقائق مقارنة بمنافسيه.

إليك ما يجب أن تعرفه عن DeepSeek R1 ولماذا أصبح الجميع يتحدث عنه فجأة.

DeepSeek R1 يتفوق على نماذج OpenAI في معايير رئيسية

مع إطلاق DeepSeek R1، نشرت الشركة تقريرًا عن قدرات النموذج، بما في ذلك الأداء في المعايير القياسية للصناعة. ويزعم DeepSeek أن نموذج LLM الخاص به تفوق على نموذج OpenAI o1 في اختبارات الرياضيات المتقدمة والبرمجة (AIME 2024، MATH-500، SWE-bench Verified) وحصل على تقييم قريب من o1 في معايير البرمجة الأخرى (Codeforces)، والعلوم على مستوى الدراسات العليا (GPQA Diamond)، والمعرفة العامة (MMLU).

قام Stan Schroeder من موقع Mashable باختبار DeepSeek R1 من خلال طلب منه “برمجة تطبيق ويب معقد يتطلب تحليل بيانات متاحة علنًا وإنشاء موقع ديناميكي بمعلومات السفر والطقس للسياح”، وأعرب عن إعجابه بقدراته.

في هذه المرحلة، هناك عدة نماذج LLM تؤدي بشكل مماثل لنماذج OpenAI مثل Anthropic Claude ونماذج Meta مفتوحة المصدر Llama وGoogle Gemini. لكن أداء DeepSeek R1، جنبًا إلى جنب مع عوامل أخرى، يجعله منافسًا قويًا.

مفتوح المصدر: DeepSeek R1 يختلف عن نماذج OpenAI

نظرًا لأن DeepSeek R1 مفتوح المصدر، يمكن لأي شخص الوصول إليه وتعديله لأغراضه الخاصة. كما يتيح للمبرمجين الاطلاع على كيفية عمله. تُعد النماذج مفتوحة المصدر حاسمة لتوسيع استخدام الذكاء الاصطناعي وديمقراطية قدراته، حيث يمكن للمبرمجين البناء عليها بدلاً من الحاجة إلى استثمارات ضخمة لتطوير نماذجهم الخاصة.

اتبعت Meta هذا النهج من خلال إطلاق Llama كمصدر مفتوح، على عكس Google وOpenAI اللتين تعرضان لانتقادات من مؤيدي المصدر المفتوح لتقييد الوصول. نموذج Gemini من Google مغلق المصدر، ولكن لديهم عائلة من النماذج مفتوحة المصدر تسمى Gemma.

رخيص الاستخدام وتم بناؤه بتكلفة منخفضة

يقدم DeepSeek R1 نسخة مجانية من التطبيق على الويب، يمكن الوصول إليها عبر chat.deepseek.com، وواجهة API تكلفتها أقل بكثير من API الخاص بـ OpenAI للوصول إلى نموذجها الأكثر تقدمًا. تكلفته $0.14 لكل مليون رمز مدخلات مخزنة، مقارنة بـ $7.50 لكل مليون رمز مدخلات مخزنة لنموذج o1 من OpenAI. وهذا يعد عرضًا مغريًا دفع العديد من المبرمجين للانجذاب إليه.

بالنسبة للمستثمرين في مجال الذكاء الاصطناعي وأعضاء الصناعة، يعتبر إنجاز DeepSeek R1 الأكثر أهمية هو مقدار الطاقة الحاسوبية القليلة التي تم استخدامها (وفقًا للزعم) لبنائه. وفقًا لمهندسي DeepSeek عبر نيويورك تايمز، تم استخدام 2,000 شريحة Nvidia فقط لنموذج R1. مقارنةً بـ 10,000 وحدة معالجة رسومات Nvidia المطلوبة لنماذج OpenAI في عام 2023، ومن المرجح أن العدد قد زاد الآن.

إذا كانت هذه الادعاءات صحيحة، فإنها تثير تساؤلات حول مقدار الاستثمار اللازم لتطوير مراكز البيانات مثل مشروع Stargate الذي تبلغ قيمته 500 مليار دولار قيد التنفيذ حاليًا. وقد لاحظ سوق الأسهم كفاءة التكلفة التي يتمتع بها DeepSeek R1، حيث انخفضت أسهم Nvidia بنسبة 13% يوم الاثنين.

DeepSeek R1 يتصدر متجر التطبيقات من Apple

من الواضح أن المستخدمين قد لاحظوا قدرة DeepSeek R1. بحلول يوم الاثنين، تصدر التطبيق الجديد متجر Apple كأكثر التطبيقات المجانية تحميلًا، ليحل محل ChatGPT كأكثر التطبيقات المجانية تنزيلًا.

من غير المعروف ما إذا كان زخم DeepSeek R1 سيستمر، ولكن من المؤكد أنه أعاد إشعال سباق الذكاء الاصطناعي ورفع مستوى المنافسة إلى آفاق عالمية.

هل سبق لك تجربة DeepSeek R1؟

المصدر