2025 ജനുവരിയിൽ, DeepSeek എന്ന ചൈനീസ് AI ലാബ് , ടെക് ലോകത്തുടനീളം തരംഗം സൃഷ്ടിച്ച രണ്ട് പുതിയ AI മോഡലുകൾ അവതരിപ്പിച്ചു. യുഎസിലെ എതിരാളികളെ അപേക്ഷിച്ച് വളരെ പരിമിതമായ വിഭവങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡീപ്സീക്ക് എങ്ങനെ അവിശ്വസനീയമായ ഫലങ്ങൾ നേടി എന്നതാണ് ഏറ്റവും ആശ്ചര്യകരമായ ഭാഗം. ഇത് ആഗോള AI റേസിൽ ഒരു മാറ്റത്തിന് കാരണമായി, അവിടെ ചൈന ഇപ്പോൾ ഒരു പ്രധാന കളിക്കാരനായി കാണപ്പെടുന്നു, ഇത് അമേരിക്കയുടെ ആധിപത്യത്തെ വെല്ലുവിളിക്കുന്നു.
ഡീപ്സീക്കിൻ്റെ ഉയർച്ച
നിരവധി വർഷങ്ങളായി, ഓപ്പൺഎഐ, ഗൂഗിൾ, മെറ്റാ തുടങ്ങിയ വൻകിട കമ്പനികളുടെ പുരോഗതിക്കൊപ്പം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ വികസനത്തിന് യുണൈറ്റഡ് സ്റ്റേറ്റ്സ് നേതൃത്വം നൽകി. എന്നിരുന്നാലും, ഡീപ്സീക്കിൻ്റെ ഏറ്റവും പുതിയ AI മോഡലുകൾ, പ്രത്യേകിച്ച് DeepSeek-V3, നൂതന ഹാർഡ്വെയറിലെ നിയന്ത്രണങ്ങളോടെപ്പോലും ചൈനയ്ക്ക് ഇപ്പോൾ ഉയർന്ന തലത്തിൽ മത്സരിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് കാണിക്കുന്നു.
DeepSeek-ൻ്റെ മുന്നേറ്റത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ചില പ്രധാന പോയിൻ്റുകൾ ഇതാ:
- ഡീപ്സീക്ക്-വി3 വികസിപ്പിച്ചെടുത്തത് വെറും 5.6 മില്യൺ ഡോളറാണ്, ഓപ്പൺഎഐ അതിൻ്റെ ജിപിടി-4 മോഡലിന് ചെലവഴിച്ച 100 മില്യണേക്കാൾ വളരെ കുറവാണ്.
- യുഎസ് കമ്പനികൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏറ്റവും പുതിയവയെപ്പോലെ ശക്തമല്ലാത്ത പഴയ ജിപിയു ഉപയോഗിച്ചാണ് മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ചത്.
- ഈ വെല്ലുവിളികൾക്കിടയിലും, നിരവധി മാനദണ്ഡങ്ങളിൽ GPT-4, Meta's Llama തുടങ്ങിയ മോഡലുകളെ DeepSeek-V3 പിന്നിലാക്കി.
ഡീപ്സീക്കിൻ്റെ വിജയത്തിനു പിന്നിലെ തന്ത്രം
ഡീപ്സീക്കിൻ്റെ വിജയത്തിന് ചില പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ കാരണമാകാം:
- H800 GPU-കൾ പോലെ, കുറഞ്ഞ നൂതന ഹാർഡ്വെയർ ഉപയോഗിച്ച്, DeepSeek അവയുടെ കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് നൂതനമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ചു. ഇത് അവരുടെ കൈവശമുള്ള വിഭവങ്ങളിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ നേടാൻ അവരെ അനുവദിച്ചു.
- മൾട്ടി-ഹെഡ് ലാറ്റൻ്റ് അറ്റൻഷൻ (എംഎൽഎ), മിക്സ്ചർ ഓഫ് എക്സ്പർട്ട്സ് തുടങ്ങിയ സ്മാർട്ട് ഡിസൈനുകളും അവർ ഉപയോഗിച്ചു, ഇത് അവരുടെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവറിൻ്റെ അളവ് കുറയ്ക്കാൻ സഹായിച്ചു.
- ഡീപ്സീക്കിൻ്റെ സമീപനം, നവീകരണത്തിന് എല്ലായ്പ്പോഴും ഏറ്റവും മികച്ചതോ ചെലവേറിയതോ ആയ സാങ്കേതികവിദ്യ ആവശ്യമില്ല, മറിച്ച് സർഗ്ഗാത്മകതയും വിഭവസമൃദ്ധിയും ആവശ്യമാണ്.
ഡീപ്സീക്കിൻ്റെ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സമീപനം, എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം?
ഡീപ്സീക്കിൻ്റെ AI മോഡലുകളുടെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട വശങ്ങളിലൊന്ന് അവ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ആണ് എന്നതാണ്. തങ്ങളുടെ മോഡലുകൾ പൊതുജനങ്ങൾക്കായി അടച്ചിടുന്ന ഓപ്പൺഎഐ പോലുള്ള യു എസ് അധിഷ്ഠിത AI കമ്പനികളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ് ഇത്. അവരുടെ AI എല്ലാവർക്കും ലഭ്യമാക്കുന്നതിലൂടെ, DeepSeek ആഗോള സഹകരണം വളർത്തിയെടുക്കുകയും ഡവലപ്പർമാരെ അവരുടെ മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും അനുവദിക്കുന്നു.
ഈ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സമീപനത്തിൻ്റെ ചില നേട്ടങ്ങൾ ഇതാ, താഴെയുള്ള ഗിത്തബ് ലിങ്കിൽ നിന്ന് ആർക്കും ഇത് ഉപയോഗിക്കാം:
- ആർക്കും ഡീപ്സീക്കിൻ്റെ മോഡലുകൾ (ഗിത്തബ് ലിങ്ക്) ആക്സസ് ചെയ്യാനും അവ പരിഷ്കരിക്കാനും അവ ഉപയോഗിച്ച് പുതിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും.
- ഈ സമീപനം ചൈനീസ് AI സാങ്കേതികവിദ്യ ആഗോള ടെക് ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിൽ ഉൾച്ചേർക്കുന്നതിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം.
- ഇത് യുഎസ് ആസ്ഥാനമായുള്ള കമ്പനികളുടെ ആധിപത്യത്തെ വെല്ലുവിളിക്കുകയും AI ഉറവിടങ്ങൾ പങ്കിടുന്നതിന് ഒരു പുതിയ മോഡൽ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഡീപ്സീക്കിൻ്റെ നവീകരണത്തിൻ്റെ ആഗോള ആഘാതം
ഡീപ്സീക്കിൻ്റെ വിജയം AI-യുടെ ഭാവിയെക്കുറിച്ചും ആഗോളതലത്തിൽ അതിൻ്റെ പ്രത്യാഘാതങ്ങളെക്കുറിച്ചും ചില സുപ്രധാന ചോദ്യങ്ങൾ ഉയർത്തുന്നു:
- ഒരു ചൈനീസ് കമ്പനി എന്ന നിലയിൽ, DeepSeek-ൻ്റെ AI മോഡലുകൾ ചൈനീസ് നിയന്ത്രണങ്ങളാൽ സ്വാധീനിക്കപ്പെടുന്നു, അത് അവയുടെ വളർച്ചയെ പരിമിതപ്പെടുത്തിയേക്കാം അല്ലെങ്കിൽ ചില രാജ്യങ്ങളിൽ അവ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- സ്വേച്ഛാധിപത്യ ഗവൺമെൻ്റുകൾക്ക് കീഴിൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത AI സംവിധാനങ്ങൾ പക്ഷപാതപരമോ സെൻസർ ചെയ്തതോ ആയ വീക്ഷണങ്ങളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുമെന്ന് വിമർശകർ ആശങ്കപ്പെടുന്നു. തായ്വാൻ അല്ലെങ്കിൽ ടിയാൻമെൻ സ്ക്വയർ സംഭവം പോലെയുള്ള സെൻസിറ്റീവ് വിഷയങ്ങൾ DeepSeek-ൻ്റെ AI എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു എന്നത് ആശങ്കകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
- ചൈനീസ് AI മോഡലുകളുടെ ഉയർച്ച AI ജനാധിപത്യ മൂല്യങ്ങളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കണമോ അതോ സർക്കാർ നിയന്ത്രിത വിവരണങ്ങളാൽ രൂപപ്പെടുമോ എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ചർച്ചകൾക്ക് പ്രേരിപ്പിച്ചേക്കാം.
AI യുടെ ഭാവി: ചൈന ഉയരുന്നത് തുടരുമോ?
ഡീപ്സീക്കിൻ്റെ മുന്നേറ്റത്തോടെ, AI റേസിലെ ഒരു അനുയായി മാത്രമല്ല, ഗുരുതരമായ ഒരു എതിരാളിയാണെന്ന് ചൈന കാണിക്കുന്നു. യുഎസ് ഇപ്പോഴും പല മേഖലകളിലും മുന്നിട്ടുനിൽക്കുമ്പോൾ, ഏറ്റവും പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യയിലേക്കുള്ള പരിമിതമായ ആക്സസ് പോലുള്ള വെല്ലുവിളികളെ അതിജീവിക്കാൻ വിഭവസമൃദ്ധിക്കും നവീകരണത്തിനും കഴിയുമെന്ന് ഡീപ്സീക്കിൻ്റെ വിജയം തെളിയിക്കുന്നു. AI വികസനത്തിൻ്റെ ഭാവി അതിരുകളിലുടനീളം കൂടുതൽ സഹകരണം കണ്ടേക്കാം, മാത്രമല്ല ധാർമ്മികത, നിയന്ത്രണം, സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഭാവി രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിൽ സർക്കാർ സ്വാധീനത്തിൻ്റെ പങ്ക് എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ സംവാദങ്ങളും.
DeepSeek-നെ മറ്റ് AI മോഡലുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക
| ബെഞ്ച്മാർക്ക് (മെട്രിക്) | DeepSeek V3 | DeepSeek V2.5 | ക്വെൻ2.5 | ലാമ3.1 | ക്ലോഡ്-3.5 | GPT-4o |
|---|---|---|---|---|---|---|
| വാസ്തുവിദ്യ | MoE | MoE | ഇടതൂർന്നത് | ഇടതൂർന്നത് | – | – |
| # സജീവമാക്കിയ പാരാമുകൾ | 37 ബി | 21 ബി | 72 ബി | 405 ബി | – | – |
| # ആകെ പാരാകൾ | 671 ബി | 236B | 72 ബി | 405 ബി | – | – |
| ഇംഗ്ലീഷ് MMLU (EM) | 88.5 | 80.6 | 85.3 | 88.6 | 88.3 | 87.2 |
| MMLU-Redux (EM) | 89.1 | 80.3 | 85.6 | 86.2 | 88.9 | 88.0 |
| MMLU-Pro (EM) | 75.9 | 66.2 | 71.6 | 73.3 | 78.0 | 72.6 |
| ഡ്രോപ്പ് (3-ഷോട്ട് F1) | 91.6 | 87.8 | 76.7 | 88.7 | 88.3 | 83.7 |
| IF-Eval (പ്രാമ്പ്റ്റ് സ്ട്രിക്റ്റ്) | 86.1 | 80.6 | 84.1 | 86.0 | 86.5 | 84.3 |
| GPQA-ഡയമണ്ട് (പാസ്@1) | 59.1 | 41.3 | 49.0 | 51.1 | 65.0 | 49.9 |
| SimpleQA (ശരിയാണ്) | 24.9 | 10.2 | 9.1 | 17.1 | 28.4 | 38.2 |
| ഫ്രെയിമുകൾ (Acc.) | 73.3 | 65.4 | 69.8 | 70.0 | 72.5 | 80.5 |
| ലോംഗ്ബെഞ്ച് v2 (Acc.) | 48.7 | 35.4 | 39.4 | 36.1 | 41.0 | 48.1 |
| കോഡ് HumanEval-Mul (പാസ്@1) | 82.6 | 77.4 | 77.3 | 77.2 | 81.7 | 80.5 |
| ലൈവ് കോഡ്ബെഞ്ച് (പാസ്@1-COT) | 40.5 | 29.2 | 31.1 | 28.4 | 36.3 | 33.4 |
| ലൈവ് കോഡ്ബെഞ്ച് (പാസ്@1) | 37.6 | 28.4 | 28.7 | 30.1 | 32.8 | 34.2 |
| കോഡ്ഫോഴ്സ് (ശതമാനം) | 51.6 | 35.6 | 24.8 | 25.3 | 20.3 | 23.6 |
| SWE പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ചു (പരിഹരിച്ചു) | 42.0 | 22.6 | 23.8 | 24.5 | 50.8 | 38.8 |
| Aider-Edit (Acc.) | 79.7 | 71.6 | 65.4 | 63.9 | 84.2 | 72.9 |
| Aider-Polyglot (Acc.) | 49.6 | 18.2 | 7.6 | 5.8 | 45.3 | 16.0 |
| കണക്ക് AIME 2024 (പാസ്@1) | 39.2 | 16.7 | 23.3 | 23.3 | 16.0 | 9.3 |
| കണക്ക്-500 (EM) | 90.2 | 74.7 | 80.0 | 73.8 | 78.3 | 74.6 |
| CNMO 2024 (പാസ്@1) | 43.2 | 10.8 | 15.9 | 6.8 | 13.1 | 10.8 |
| ചൈനീസ് CLUEWSC (EM) | 90.9 | 90.4 | 91.4 | 84.7 | 85.4 | 87.9 |
| C-Eval (EM) | 86.5 | 79.5 | 86.1 | 61.5 | 76.7 | 76.0 |
| C-SimpleQA (ശരിയാണ്) | 64.1 | 54.1 | 48.4 | 50.4 | 51.3 | 59.3 |
പ്രധാന പോയിൻ്റുകളുടെ സംഗ്രഹം
- ചൈനീസ് AI ലാബ് ആയ DeepSeek, അതിൻ്റെ മികച്ച AI മോഡലുകളായ DeepSeek-V3, DeepSeek-R1 എന്നിവ 2025 ജനുവരിയിൽ അവതരിപ്പിച്ചു.
- ഡീപ്സീക്ക്-വി3 മോഡൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തത് വെറും 5.6 മില്യൺ ഡോളറാണ്, ഓപ്പൺഎഐ, ഗൂഗിൾ തുടങ്ങിയ യുഎസ് കമ്പനികൾ ചെലവഴിച്ച ബില്യണുകളേക്കാൾ വളരെ കുറവാണ്.
- ഡീപ്സീക്ക് അതിൻ്റെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ പഴയ തലമുറ GPU-കൾ ഉപയോഗിച്ചു, സർഗ്ഗാത്മകതയും വിഭവസമൃദ്ധിയും ഹാർഡ്വെയർ പരിമിതികളെ എങ്ങനെ മറികടക്കുമെന്ന് കാണിക്കുന്നു.
- ഡീപ്സീക്കിൻ്റെ AI മോഡലുകൾ GPT-4, Meta's Llama തുടങ്ങിയ മുൻനിര മോഡലുകളെ കോഡിംഗ്, മാത്ത് ടാസ്ക്കുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി ബെഞ്ച്മാർക്കുകളിൽ മറികടന്നു.
- കംപ്യൂട്ടിംഗ് പവർ ആവശ്യകതകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന്, മൾട്ടി-ഹെഡ് ലാറ്റൻ്റ് അറ്റൻഷൻ (എംഎൽഎ), മിക്സ്ചർ ഓഫ് എക്സ്പെർട്ട്സ് തുടങ്ങിയ നൂതന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഡീപ്സീക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- കമ്പനിയുടെ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സമീപനം ആഗോള ഡെവലപ്പർമാരെ അവരുടെ AI മോഡലുകൾ ആക്സസ് ചെയ്യാനും പരിഷ്കരിക്കാനും നിർമ്മിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു.
- AI സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ ആഗോള സ്വാധീനം നേടാൻ ചൈനയെ പ്രാപ്തരാക്കുന്ന AI മോഡലുകൾ അടച്ച് സൂക്ഷിക്കുന്ന യുഎസ് കമ്പനികളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ് ഈ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് തന്ത്രം.
- വിപുലമായ NVIDIA ചിപ്പുകളിൽ നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, യുഎസ് ആധിപത്യത്തെ വെല്ലുവിളിക്കുന്ന മത്സരാധിഷ്ഠിത AI മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ DeepSeek-ന് കഴിഞ്ഞു.
- സ്വേച്ഛാധിപത്യ ഗവൺമെൻ്റുകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് പക്ഷപാതപരമോ സെൻസർ ചെയ്തതോ ആയ കാഴ്ചപ്പാടുകളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമോ എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ DeepSeek-ൻ്റെ വിജയം ഉയർത്തുന്നു.
- ഡീപ്സീക്കിൻ്റെ ഉയർച്ച ആഗോള AI റേസിൽ ചൈനയുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന സ്വാധീനത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് AI സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഭാവിയെ പുനർനിർമ്മിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.
കൂടുതൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക
ഉദാഹരണം ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ചാറ്റ്ജിപിടി പ്രവർത്തനങ്ങൾ എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാം
ഒരു ആപ്പും സോഫ്റ്റ്വെയറും ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാതെ Outlook-ൽ ChatGPT എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം
ഗൂഗിൾ ജെമ്മ അവതരിപ്പിക്കുന്നു: AI വികസനത്തിലേക്കുള്ള ഒരു വിലയേറിയ കൂട്ടിച്ചേർക്കൽ
ഇന്ത്യൻ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ചോദ്യങ്ങളോടുള്ള Google ജെമിനിയുടെ AI പ്രതികരണം ഇങ്ങനെയാണ് കാണുക
പുതിയ AI ഓപ്പൺ സോഴ്സ് FLUX-1 ഫോട്ടോകൾ ഓൺലൈനിൽ തരംഗം സൃഷ്ടിക്കുന്നു
എഐ സയൻ്റിസ്റ്റ് ഓട്ടോമേറ്റഡ് സയൻ്റിഫിക് ഡിസ്കവറി വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കുന്നത് എങ്ങനെ സക്കാന