Après plus de deux ans d'exploration, l'industrie financière a atteint un consensus sur le fait que la "pensée rapide" des questions et réponses rapides basées sur un énorme apprentissage du corpus ne peut toujours pas répondre aux besoins commerciaux réels du côté de l'application industrielle, et se concentrer sur la La "logique d'inférence" la réflexion lente est essentielle.
En septembre dernier, le modèle OpenAI-O1 a déclenché une tempête sur le marché mondial de l'IA dès son lancement. La résolution de problèmes mathématiques et les performances des tâches complexes est nettement meilleure que celle des grands modèles universels de la série GPT.
Cependant, l'amélioration de la capacité d'inférence du modèle O1 se fait au prix de la vitesse de réponse et de la consommation d'énergie informatique. Par rapport à la "deuxième réponse" du modèle Universal Big de la série GPT, la vitesse de réponse de l'O1 prend environ 10 secondes et est coûteuse à utiliser.
Avant ce festival du printemps, Deepseek a officiellement publié le modèle d'inférence Deepseek-R1 et synchronisé les poids des modèles open source, devenant le premier modèle mondial à reproduire avec succès les capacités O1. La consommation est réduite à un dixième. Le prix du jeton d'entrée (cache de hit) du modèle R1 connecté via l'API officielle n'est qu'une cinquantaine de celle de l'O1, et les prix Miss Cache et les jetons de sortie sont d'environ un vingt-septième.
En parlant du boom technologique apporté par R1, les cadres supérieurs du département de transformation numérique d'une banque commune ne pouvaient pas cacher leur excitation et ont déclaré aux journalistes: "Il n'est pas exagéré de dire que Deepseek a développé le modèle le plus rentable parmi l'Open national et les modèles de source fermée. "Dans le passé, de nombreux projets d'IA qui ont soumis des demandes de fonds n'ont pas été approuvés en raison de coûts élevés ou de plans de mise en œuvre insuffisants, mais maintenant je pense qu'un grand nombr...
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