Если 2024 год стал годом клонов ChatGPT, то 2025 год обещает стать эрой рассуждающих моделей ИИ, а лидерство в этой области захватывают китайские лаборатории. На прошлой неделе много шума наделала DeepSeek со своей рассуждающей моделью R1. А на днях Moonshot AI представила мультимодальную Kimi k1.5, которая обгоняет в тестах OpenAI o1, а стоит в разы меньше. Эти модели представляют собой смену представления о «мыслительном процессе» ИИ.

Источник изображения: kimi.ai

Новые модели далеко ушли от банального пересказа Википедии. Им по силам сложные проблемы — от решения головоломок до объяснения квантовой физики. А Kimi k1.5 уже успела заработать звание «первого настоящего конкурента o1». По оценкам экспертов, Kimi k1.5 — это не просто ещё одна модель ИИ — это скачок вперёд в мультимодальном рассуждении и обучении с подкреплением. Kimi k1.5 от Moonshot AI объединяет текст, код и визуальные данные для решения сложных задач, порою в разы превосходя таких лидеров отрасли, как GPT-4o и Claude Sonnet 3.5 в ключевых тестах.

Контекстное окно Kimi k1.5 на 128 тыс. токенов позволяет модели «за один подход» обрабатывать объём информации, эквивалентный солидному роману. В математических задачах модель может планировать, отражать и корректировать свои шаги на протяжении сотен токенов, имитируя решение проблемы человеком. Вместо того, чтобы повторно генерировать полные ответы, Kimi использует фрагменты предыдущих траекторий, повышая эффективность и сокращая затраты на обучение.

Источник изображений: medium.com

Традиционный подход, основанный на принципах обучения с подкреплением, предполагает использование сложных инструментов, таких как поиск по дереву Монте-Карло или сети ценностей. Команда Moonshot AI отказалась от них и создала упрощённый фреймворк на базе обучения с подкреплением, используя штраф за длину и баланс между исследованием и эксплуатацией. В результате разработчикам удалось создать модель, которая обучается быстрее и избегает «чрезмерного обдумывания» — распространённой ошибки, когда ИИ тратит вычислительные ресурсы на ненужные шаги.

Kimi k1.5 успела показать себя как мощный инструмент визуализации и одновременной работы с текстом. Модель умеет анализировать диаграммы, решать геометрические задачи и отлаживать код — в тесте MathVista модель показала точность 74,9 %, объединив текстовые подсказки с графическими диаграммами.

Исследователи Moonshot AI, вместо того чтобы полагаться на мощные, но медленные длинноцепочечные рассуждения (Long-CoT), использовали метод Long2Short («длинные-в-короткие»), добившись более лаконичных и быстрых ответов. Для этого применялись следующие методы:

• Объединение моделей путём смешивания весов длинных и коротких версий CoT.
• Выборка кратчайшего отклонения — отбор самого короткого и корректного ответа из восьми сгенерированных вариантов.
• Оптимизация DPO — обучение модели предпочтению кратких ответов без потери смысла.

Даже при прямом сравнении Kimi K1.5 оставляет GPT-4o и Claude Sonnet 3.5 далеко позади. Разработчикам Moonshot AI удалось оптимизировать процесс обучения с подкреплением благодаря:

• Гибридному развёртыванию — совместному использованию ресурсов GPU для обучения и вывода.
• Частичным развёртываниям — разделению длинных траекторий на управляемые фрагменты для более эффективного обучения.
• Песочницам кода — безопасным средам для тестирования выходных данных кода, что гарантирует их надёжность.

По мнению экспертов, Kimi K1.5 — это не просто технологический прорыв, а взгляд в будущее ИИ. Объединяя обучение с подкреплением с мультимодальным рассуждением, эта модель решает задачи быстрее, умнее и эффективнее.

Разработчики из Google продолжают расширять интеграцию своего ИИ-бота Gemini с разными сервисами компании. На этот раз алгоритм получил новые возможности в сервисе «Google Таблицы». Пользователи могут задействовать Gemini для построения диаграмм на основе собственных данных, а также для анализа тенденций, выявления закономерностей и связей между разными показателями.

Источник изображения: Google

Созданные с помощью Gemini диаграммы представляют собой изображения, которые, например, в дальнейшем можно вставить в презентацию или какой-либо документ. Поскольку алгоритм создаёт статические изображения, пользователям нужно будет генерировать изображения каждый раз после обновления данных, на основе которых создаются диаграммы.

Отмечается, что на точность работы Gemini могут влиять некоторые факторы, включая непоследовательное форматирование данных или отсутствие некоторых значений. Кроме того, снизить качество генерируемых диаграмм могут недостаточно точные подсказки, с помощью которых пользователь объясняет чат-боту, что именно хочет получить в конечном итоге.

Компания Microsoft на удивление оперативно предоставила доступ своим клиентам к продвинутой ИИ-модели DeepSeek R1 со способностью к размышлению, пишет The Verge. Теперь она является частью каталога моделей на Azure AI Foundry и GitHub, что позволяет клиентам Microsoft интегрировать её в свои приложения ИИ.

Источник изображения: Solen Feyissa/unsplash.com

«Одним из ключевых преимуществ использования DeepSeek R1 или любой другой модели на Azure AI Foundry является скорость, с которой разработчики могут экспериментировать и интегрировать ИИ в свои рабочие процессы», — отметила Аша Шарма (Asha Sharma), корпоративный вице-президент Microsoft по ИИ. По её словам, DeepSeek R1, анонс которой привёл к резкому падению акций многих технологических компаний США на этой неделе из-за возможности обучения с гораздо меньшими затратами по сравнению с ведущими моделями OpenAI, прошла строгие проверки защищённости в формате Red Teaming и безопасности, включая автоматизированные оценки поведения модели и обширные проверки безопасности для снижения потенциальных рисков.

Microsoft также вскоре сделает уменьшенную версию R1 доступной для локального запуска на ПК Copilot Plus, и вполне возможно, что R1 появится в других сервисах на базе ИИ от Microsoft.

Ранее появились сообщения о том, что OpenAI и Microsoft проводят расследование по поводу возможного использования китайской компанией API OpenAI для обучения своих моделей.

Хакерские группировки, предположительно связанные с Ираном, Северной Кореей, Китаем и Россией, пытались использовать искусственный интеллект Google Gemini для развёртывания различных атак. Значительного успеха киберпреступникам добиться не удалось, но система помогла им автоматизировать некоторые задачи, рассказали в Google.

Источник изображения: Kevin Ku / unsplash.com

«Хотя ИИ может оказаться полезным средством для злоумышленников, он пока не настолько меняет правила игры, как его порой изображают», — говорится в блоге Google. Хакеры смогли использовать возможности Gemini в противоправных целях: для перевода контента, совершенствования фишинговых атак и написания программного кода. Наиболее активными пользователями Gemini оказались киберпреступники, связанные, по версии Google, с Ираном. Они применяли ИИ для изучения организаций в оборонной отрасли, исследования уязвимостей и генерации контента для фишинговых кампаний.

Использовать Gemini для непосредственного взлома систем у них не получилось, но автоматизировать некоторые свои задачи злоумышленники всё-таки смогли: ИИ помог им в исследованиях, разъяснении сложных концепций, создании и отладке кода. При попытке применить систему для захвата учётных записей или взлома самого Gemini сработали защитные механизмы. Система отказалась подготовить руководство по неправомерному использованию продуктов Google, разработать продвинутые методы фишинга, помочь в создании средств кражи информации из браузера Chrome и методов обхода средств проверки при регистрации учётных записей в Google. Gemini не стал создавать вредоносное ПО или другой контент, который можно было бы использовать при реализации атак.

Но всё-таки ИИ помог киберпреступникам повысить качество перевода пропагандистских материалов, сопроводительных писем для связи со специалистами через профессиональную соцсеть LinkedIn и получения информации об обмене работниками за рубежом. Схожий доклад в прошлом году опубликовали Microsoft и OpenAI: киберпреступники смогли автоматизировать часть своих задач при помощи ИИ, но не добились каких-то прорывов. В Google заявили, что внимательно изучают случаи злоупотребления продуктами компании, стремятся пресекать подобные инциденты и при необходимости привлекают правоохранительные органы.

Американская компания Wiz, которая специализируется на вопросах кибербезопасности, рассказала, что обнаружила в открытом доступе базу данных ClickHouse китайской лаборатории искусственного интеллекта DeepSeek — среди имеющейся в ней информации оказалась переписка с чат-ботом и другая конфиденциальная информация.

Источник изображения: wiz.io

Эксперты Wiz провели сканирование ресурсов DeepSeek и выяснили, что китайская компания оставила незащищёнными несколько миллионов строк данных. В этом наборе оказались программные ключи API и журналы переписки — DeepSeek сохраняет запросы, которые пользователи отправляют чат-боту с ИИ. Также база содержала значительный объем истории чатов, внутренних данных и конфиденциальной информации, включая эксплуатационные данные, которые позволяли повышать привилегии пользователя без обхода механизмов защиты.

Wiz уведомила о своей находке китайскую компанию, и та оперативно закрыла незащищённую информацию. «Они убрали её менее чем за час. Но это было так просто обнаружить, что мы сочли себя не единственными, кто это нашёл», — рассказали в Wiz.

В Wiz уточнили, что ClickHouse — разработанная «Яндексом» система управления базами данных с открытым исходным кодом, предназначенная для быстрых аналитических запросов к большим наборам данных. Система широко используется для обработки данных в реальном времени, хранения журналов и аналитики больших данных.

Выпущенный DeepSeek виртуальный помощник с ИИ взволновал общественность в Китае и вызвал переполох в США. Китайской компании удалось добиться того же, чего и OpenAI, но при значительно более скромных затратах. Инвесторы в Америке поставили под сомнение устойчивость бизнес-моделей и рентабельность американских гигантов в области ИИ, в том числе Nvidia и Microsoft. К понедельнику приложение DeepSeek обогнало ChatGPT в Apple App Store, что спровоцировало масштабную распродажу акций технологических компаний.

Предшествующая администрация США поэтапно ограничивала поставки в КНР ускорителей вычислений Nvidia, в результате чего последняя была вынуждена адаптировать имеющиеся компоненты к требованиям в сфере экспортного контроля по уровню их быстродействия. Плодом таких усилий стал ускоритель H20, но и его поставки в Китай могут попасть под запрет, если это сочтёт целесообразным новое правительство США.

Источник изображения: Nvidia

Об этом сообщило агентство Bloomberg со ссылкой на собственные источники. Соответствующие ограничения пока только обсуждаются на предварительном уровне, и не факт, что новая группа американских чиновников решится на их внедрение, но Дональд Трамп (Donald Trump) особой благосклонностью к китайским властям не отличался и ранее, поэтому эскалация торговых ограничений вполне может сохраниться. Кандидат на пост министра торговли США Ховард Лютник (Howard Lutnick) вчера заявил, что намерен очень строго контролировать экспорт полупроводниковой продукции из страны.

Новости о возможных новых ограничениях на поставку продукции Nvidia в Китай в моменте вызвали падение курса акций компании в США на 6,9 %, сохраняя присущую этой неделе волатильность. Представители компании ограничились заявлением о том, что готовы работать с администрацией при реализации её планов в сфере искусственного интеллекта. Напомним, что руководство NVIDIA уже начало намекать властям США при прежнем президенте страны на контрпродуктивность чрезмерных санкций. Пытаясь добиться независимости от продукции американских компаний, Китай займётся импортозамещением, американский же бизнес в итоге пострадает, как считают в Nvidia.

Ускорители H20 появились в итоге двухэтапного усиления санкций против Китая, поскольку на их первую волну Nvidia отреагировала выпуском H800, но через некоторое время и такие ускорители попали под запрет для поставки в Китай, поэтому компании в 2023 году пришлось в спешном порядке выпускать H20 с ещё более низким быстродействием. Как отмечает Bloomberg, идея ограничения поставок H20 в КНР сформировалась ещё при президенте Байдене, но не успела материализоваться.

Участие в проекте Stargate, который призван за четыре года привлечь $500 млрд к созданию передовой ИИ-инфраструктуры на территории США, для японской корпорации SoftBank является не единственной целью на ближайшее время. По данным Financial Times, руководство SoftBank ведёт переговоры с OpenAI об инвестициях в капитал последней до $25 млрд.

Источник изображения: Nvidia

До сих пор крупнейшим инвестором OpenAI считалась корпорация Microsoft, которая вложила в создавший ChatGPT стартап около $13 млрд. Как отмечает Bloomberg со ссылкой на знакомые с ходом переговоров источники, SoftBank рассматривает возможность вложения в капитал OpenAI от $15 до $25 млрд. Эти средства не относятся к тем $19 млрд, которые будут выделены SoftBank на реализацию проекта Stargate, управляющим партнёром которого является OpenAI. Представители упоминаемых компаний эту информацию никак комментировать для Bloomberg не стали, успех переговоров также не гарантируется.

Японская корпорация SoftBank, чей глава Масаёси Сон (Masayoshi Son) управляет фондом Vision Fund, давно интересовался возможностью инвестиций в OpenAI, он даже встречался в возглавляющим стартап Сэмом Альтманом (Sam Altman) в 2019 году и предлагал $1 млрд, но сделка тогда не состоялась. Через Vision Fund Сону позже удалось вложить в OpenAI около $500 млн, а в прошлом месяце этот фонд предложил выкупить акции OpenAI на общую сумму $1,5 млрд у сотрудников стартапа. По состоянию на конец сентября SoftBank располагал примерно $25 млрд свободных средств, а также акциями множества компаний, включая британский холдинг Arm, который даже после IPO примерно на 90 % принадлежит японской корпорации. Масаёси Сон в целом намерен за время правления Трампа направить на развитие американской инфраструктуры и экономики $100 млрд.

Рост облачного бизнеса Microsoft Azure замедлился из-за нехватки дата-центров, необходимых для поддержки спроса на продукты, связанные с искусственным интеллектом (ИИ). В текущем третьем квартале 2025 финансового года рост выручки Azure может составить до 32 %, что лишь незначительно превышает показатели последних месяцев 2024 года. На фоне этих новостей акции компании упали на 5 % в ходе дополнительных торгов.

Несмотря на то, что Microsoft считается лидером в коммерциализации продуктов на основе ИИ благодаря тесному партнёрству с OpenAI, и за последний год выпустила множество ИИ-ассистентов под брендом Copilot, монетизация этих продуктов идёт медленнее, чем ожидали инвесторы, сообщает Bloomberg. В целом направление искусственного интеллекта «обеспечило годовую выручку в $13 млрд, увеличившись на 175 % по сравнению с прошлым годом», отметил генеральный директор Сатья Наделла (Satya Nadella) в своем выступлении на квартальной отчётной конференции.

Тем не менее, спрос на услуги Azure AI остаётся высоким, их рост составил 157 % за последний квартал. Однако, как заявила финансовый директор Microsoft Эми Худ (Amy Hood), нехватка дата-центров сдерживает общее развитие облачного подразделения. «Мы сталкиваемся с ограничениями по мощности дата-центров, которые, как ожидается, будут сняты к концу финансового года», — сказала Худ, также отметив, что у компании есть коммерческие контракты на сумму почти $300 млрд, которые ещё не учтены в выручке. Она выразила уверенность, что проблема будет решена к концу финансового года.

Microsoft, наряду с конкурентами Google и Amazon, инвестирует рекордные суммы в строительство дата-центров и разработку энергоёмких ИИ-решений. В текущем финансовом году компания планирует потратить $80 млрд на развитие инфраструктуры для ИИ. Однако эти затраты вызывают вопросы у инвесторов, особенно после того, как китайский стартап DeepSeek представил открытую ИИ-модель, которая, как недавно стало известно, сопоставима по возможностям с американскими аналогами, но обошлась разработчикам во много раз дешевле.

В своем пресс-релизе Microsoft сообщила, что рост выручки от продаж Windows и потребительских устройств составил 4 % в годовом исчислении, что немного больше, чем 2 % в первом квартале. На текущий квартал прогнозируется небольшой спад продаж на данном направлении. Выручка от коммерческих продуктов и облачных сервисов Microsoft 365 увеличились на 15 %, а доход от потребительских продуктов и сервисов Microsoft 365 увеличился на 8 %.

Во втором квартале текущего финансового года выручка Microsoft выросла на 12,3 %, достигнув $69,6 млрд и немного превысив прогнозы аналитиков в $68,9 млрд. Чистая прибыль составила $24,1 млрд, а прибыль на акцию достигла $3,23, что также превзошло ожидания ($3,12 на акцию). Сообщается, что 13 процентных пунктов роста Azure связаны с продуктами на базе искусственного интеллекта и выше показателя первого квартала, который составил 12 пунктов. В целом, по итогам квартала объём выручки Microsoft по ИИ-продуктам достиг таких темпов, которые позволят ожидать годовой доход в $13 млрд от этого направления деятельности.

Сооснователь и бывший генеральный директор Twitter Джек Дорси (Jack Dorsey) вернулся в мир технологий с новым проектом, запустив платформу под названием Goose для создания ИИ-агентов. Этот инструмент, разработанный его компанией Block, представляет собой бесплатную и открытую среду, упрощающую работу с большими языковыми моделями (LLM) от OpenAI, Google, Anthropic и других компаний.

Платформа ориентирована на автоматизацию задач в сфере программной инженерии и, как пишет издание VentureBeat, Goose уже используется для таких целей, как миграция кода с одного языка на другой, например, с Ember на React, с Ruby на Kotlin, с Prefect-1 на Prefect-2 и т. д. Также платформа применяется для создания API, проведения тестов производительности, настройки мониторинга и оптимизации баз данных. Проще говоря, Goose помогает разработчикам справляться с рутинными задачами, высвобождая время для более значимой работы.

Ключевой особенностью сервиса является возможность работы сразу с несколькими системами и приложениями. Вице-президент компании Джеки Бросамер (Jackie Brosamer) подчеркнула, что система позволяет интегрировать различные инструменты, такие как Google Drive и Slack, для сбора данных, их обобщения и выполнения действий от имени пользователя. Это особенно полезно для тех, кто проводит много времени на встречах и нуждается в автоматизации рабочих процессов.

Goose распространяется по лицензии Apache 2.0, предоставляя разработчикам полную свободу для коммерческих и исследовательских целей. Главный технический директор Block Дханджи Прасанна (Dhanji Prasanna) отметил, что открытая архитектура платформы вдохновляет на инновации. «Наша open-source платформа позволит разработчикам из разных отраслей создавать новые решения, экономя время и повышая их креативность. Мы уже видим, как Goose избавляет наших инженеров от рутинных задач», — сказал он.

Кроме того, модульная структура Goose позволяет легко интегрировать платформу в существующие системы и адаптировать её под конкретные задачи. Разработчики могут выбирать любую языковую модель, которая лучше всего подходит для их нужд, начиная от моделей OpenAI и заканчивая решениями других компаний.

Goose также поддерживает стандарт Model Context Protocol (MCP), разработанный совместно с компанией Anthropic. Этот стандарт позволяет платформе подключаться к различным инструментам и средам разработки. В Block уверены, что совместные усилия с сообществом разработчиков приведут к созданию новых интеграций и функций, расширив возможности платформы.

Примечательно, что Goose делает особый акцент на конфиденциальности и безопасности данных. Пользователи могут размещать её на своих локальных серверах или в виртуальном облаке. Подчёркивается, что компания не передаёт данные через собственные серверы, что особенно важно для финансовых структур, заботящихся о защите информации своих клиентов. Более подробная информация о платформе доступна на её странице в GitHub.

Данные берутся из публикации Лучшие ИИ-сервисы по версии 3DNews. Часть 1: ИИ-собеседники, генераторы картинок и видео, поисковики

Компания AMD заявила, что её флагманская видеокарта Radeon RX 7900 XTX обеспечивает более высокую производительность по сравнению с GeForce RTX 4090 и RTX 4080 Super в работе с ИИ-моделью DeepSeek R1. По словам генерального менеджера подразделения клиентских процессоров AMD и графики Radeon Дэвида Макафи (David McAfee), их флагман на архитектуре RDNA 3 обходит RTX 4090 до 13 %, а модель RTX 4080 Super — до 34 % в этих задачах.

Источник изображений: AMD

AMD протестировала три видеокарты с несколькими конфигурациями DeepSeek R1. Модель Radeon RX 7900 XTX обеспечила наиболее значительное превосходство над RTX 4090 в работе с ИИ-моделью DeepSeek R1 Distill Qwen 7B (7 млрд параметров), где обошла представителя поколения Ada Lovelace на 13 %. В трёх других конфигурациях LLM карта AMD также оказалась эффективнее конкурента: в двух задачах Distill Llama 8B (8 млрд параметров) её превосходство составило 11 %, а в Distill Qwen 14B (14 млрд параметров) она была на 2 % быстрее. Модель GeForce RTX 4090 оказалась быстрее Radeon RX 7900 XTX лишь в одной конфигурации LLM — Distill Qwen 32B (32 млрд параметров), где её превосходство составило 4 %.

AMD также сравнила ИИ-производительность Radeon RX 7900 XTX с GeForce RTX 4080 Super. В работе с ИИ-моделью DeepSeek R1 Distill Qwen 7B (7 млрд параметров) «красная» карта показала 34-процентное превосходство над конкурентом. В задачах Distill Llama 8B и Distill Qwen 14B преимущество видеокарты AMD сократилось до 27 и 22 % соответственно.

Как пишет портал Tom’s Hardware, результаты тестов, предоставленных AMD, следует воспринимать с некоторой долей скепсиса. Во-первых, речь идёт о внутренних тестах компании, а не о независимых испытаниях. Во-вторых, неизвестно, как были настроены видеокарты Nvidia для этих тестов. В конце концов, не все рабочие нагрузки ИИ требуют использования всех вычислительных возможностей GPU. Например, Stable Diffusion может не задействовать вычисления FP8 или код TensorRT для обработки.

Карты Radeon RX 7900 XTX нечасто применяются в качестве специализированных ускорителей ИИ, однако их архитектура вполне позволяет это делать. RDNA 3 в составе Radeon RX 7900 XTX способна выполнять матричные операции, поддерживая вычисления BF16 и INT8. AMD даже официально использует словосочетание «ускоритель ИИ» в рекламных материалах об архитектуре RDNA 3, чтобы продемонстрировать её возможности в задачах искусственного интеллекта. В составе графического процессора Radeon RX 7900 XTX присутствуют 192 блока ускорения ИИ.

Ранее AMD также опубликовала инструкцию, как использовать новую ИИ-модель DeepSeek R1 на её потребительском аппаратном обеспечении, включая видеокарты Radeon RX 7900 XTX.

Компания AMD опубликовала инструкции по локальному запуску продвинутой ИИ-модели DeepSeek R1 со способностью к размышлению на пользовательских ПК. Правда, необходима система на процессоре Ryzen с ИИ-ускорителем (NPU) XDNA, либо компьютер с настольной видеокартой Radeon RX 7000. Также для запуска требуется драйвер Adrenalin 25.1.1.

Источник изображения: AMD

Как утверждается, только недавно была представлена «высокоэффективная» малая версия ИИ-модели DeepSeek R1, достаточно компактная для работы на потребительском оборудовании. Стоит отметить, что в целом модели DeepSeek отличаются небольшими запросами к железу — например, модель DeepSeek-V3 изначально обучалась на кластере всего из 2048 ускорителей Nvidia H800.

В инструкции AMD описывается всё, что нужно для локального запуска DeepSeek R1 на пользовательской системе на базе аппаратного обеспечения AMD. В LM Studio есть установщик больших языковых моделей в один клик, специально разработанный для процессоров Ryzen AI. Его же пользователи AMD могут использовать для установки R1. В ролике компания также показывает, как приложение должно быть настроено для конкретного оборудования, а также объясняет, какое максимальное количество параметров LLM поддерживается тем или иным оборудованием.

Последнее в значительной степени зависит от объёма доступной памяти. Например, видеокарты Radeon RX 7600 XT, RX 7700 XT, RX 7800 XT, RX 7900 GRE и RX 7900 XT поддерживают модели до DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B с 14 млрд параметров. Флагманская карта Radeon RX 7900 XTX позволяет запускать модели до DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B с 32 млрд параметров. А модель Radeon RX 7600, имеющая на борту всего 8 Гбайт памяти, поддерживает запуск моделей до DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B с 8 млрд параметров.

Ноутбуки на базе процессоров Ryzen 8040 и Ryzen 7040 с 32 Гбайт ОЗУ, а также системы на базе процессоров Ryzen AI 9 HX 370 и Ryzen AI 9 365, оснащённые 24 или 32 Гбайт оперативной памяти, могут запускать модели до DeepSeek-R1-Distill-Llama-14B. Ноутбуки на базе Ryzen AI Max+ 395 поддерживают модели до DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B с 70 млрд параметров, но только при наличии 64 или 128 Гбайт ОЗУ. Версии лэптопов с 32 Гбайт памяти могут запускать модели до DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B с 32 млрд параметров.

Новая модель искусственного интеллекта DeepSeek R1 в одночасье покорила мир, поскольку затраты на её обучение оказались в 11 раз ниже, чем у передовых ИИ-моделей конкурентов. Два дня назад она стала причиной рекордной потери рыночной капитализации Nvidia в размере 589 миллиардов долларов. Модель DeepSeek R1 полагается на экстремальные уровни оптимизации, чтобы обеспечить 11-кратный рост эффективности. DeepSeek R1 работает не только на ускорителях Nvidia и AMD, но также сообщается о поддержке ускорителей Huawei Ascend.

Китайская компания DEEP Robotics из Ханчжоу распространила видео передвижения робопса «Рысь» (Lynx) по пересечённой местности. Робопсы стали популярным направлением для разработки, обещая стать новым словом в охране объектов и в операциях по спасению. Но кроме искусственного интеллекта у робота Lynx есть ещё одно преимущество перед живыми собаками — он сочетает перемещение на четырёх конечностях с передвижением на колёсах.

Источник изображения: DEEP Robotics

Робопёс способен блокировать колёса на время бега и лазанья. Также этот приём используется для выполнения различных акробатических трюков. Защита класса IP54 обеспечивает ему возможность безопасного перемещения по воде и в пыли. Для преодоления препятствий робопёс может совершать прыжки, а узкие места может проезжать, стоя только на одной ноге (колесе).

Нечто подобное недавно показала компания Unitree Robotics, тоже, кстати, из Ханчжоу. Её робопёс B2 оказался таким же хорошим акробатом и точно так же ловко передвигался по пересечённой местности. Некоторым образом китайские разработчики возглавили направление робототехники, имитирующей движение людей и животных. Но миру нужны не трюкачи или роботы с элегантной походкой, а пожарные, спасатели и бойцы.

За последние два года ежемесячный доход разработчиков мобильных приложений с искусственным интеллектом (ИИ) вырос в 37 раз. В частности, в 2024 году пользователи потратили на них $1,4 млрд, сообщил «Коммерсантъ» со ссылкой на доклад аналитической компании Appfigures. Согласно прогнозу аналитиков, в 2025 году расходы пользователей на такие приложения превысят $2 млрд.

Источник изображения: Growtika/unsplash.com

С большим отрывом по количеству скачиваний среди ИИ-приложений лидирует ИИ-чат-бот ChatGPT компании OpenAI. Он был представлен в ноябре 2022 года и стал доступен для пользователей в магазинах мобильных приложений в мае 2023 года. С тех пор пользователи смартфонов потратили на него $529 млн, а месячная выручка его разработчика выросла с момента запуска в 75 раз. С июля минувшего года ежемесячный доход от ChatGPT превышает совокупный доход от всех других популярных приложений-помощников в App Store и Play Store.

Наибольшей популярностью среди приложений с ИИ пользуются чат-боты. По итогам последних двух лет умные помощники занимают в рейтинге скачиваний восемь из десяти первых мест.

Большинство пользователей приложений с ИИ — молодые люди, которые относятся к возрастной категории от 18 до 24 лет. При этом львиная доля трат на такие приложения приходится на пользователей из США — 64 % всех трат в мире.

Компании Microsoft и OpenAI проведут расследование на предмет того, не совершила ли организация, связанная с китайской лабораторией искусственного интеллекта DeepSeek, кражу данных у OpenAI. Об этом сообщило агентство Bloomberg со ссылкой на собственные источники.

Источник изображения: deepseek.com

Эксперты отдела безопасности Microsoft ещё осенью обратили внимание, что некие лица, которые, по мнению корпорации, могут быть связаны с DeepSeek, запрашивают большие объёмы данных через API OpenAI, рассказали источники Bloomberg. OpenAI продаёт доступ к API — этот инструмент позволяет сторонним разработчикам интегрировать модели искусственного интеллекта OpenAI в свои приложения. Microsoft как технологический партнёр и крупнейший инвестор OpenAI уведомила компанию о происходящем. Эта деятельность может нарушать условия обслуживания OpenAI или указывать, что связанная с китайской лабораторией компания пыталась обойти ограничения на объём данных, который могут получить клиенты OpenAI.

Ранее DeepSeek представила открытую модель ИИ R1, имитирующую ход мыслей человека. Проект всколыхнул рынок, на котором доминируют OpenAI и другие американские компании, в том числе Google и Meta✴. По словам создателей, модель может конкурировать или превосходит проекты ведущих американских разработчиков, а её обучение обошлось радикально дешевле. В результате возникла угроза американскому доминированию в отрасли ИИ, и в понедельник, 27 января, рыночная капитализация технологических компаний США, включая Microsoft, Nvidia, Oracle и Alphabet, просела почти на $1 трлн.

Накануне, 28 января, советник президента США Дональда Трампа (Donald Trump) по вопросам ИИ Дэвид Сакс (David Sacks) заявил, что есть «существенные доказательства» использования моделей OpenAI при разработке технологий DeepSeek. В интервью господин Сакс рассказал о методе дистилляции, позволяющий одной модели ИИ обучаться на данных другой для развития аналогичных возможностей. «Мы знаем, что компании из КНР — и прочие — постоянно пытаются произвести дистилляцию моделей ведущих американских компаний в области ИИ. Как ведущий разработчик ИИ мы принимаем контрмеры для защиты нашей интеллектуальной собственности, включая тщательный процесс развёртывания передовых возможностей у выпускаемых моделей, и уверены, что по мере движения вперёд критически важно тесно сотрудничать с правительством США, чтобы наиболее эффективным образом защитить самые функциональные модели от попыток неприятеля и конкурентов завладеть американскими технологиями», — прокомментировали заявление Сакса в OpenAI.