هوش مصنوعی ۱٫۷ تریلیون پارامتری «دیپ‌سیک V4 پرو» از حالت پیش‌نمایش خارج شد

دیپ‌سیک نسخه‌ی نهایی و تجاری مدل هوش مصنوعی V4 Pro را با ۱٫۷ تریلیون پارامتر و مجوز متن‌باز ام‌آی‌تی منتشر کرد.

هوش مصنوعی ۱٫۷ تریلیون پارامتری «دیپ‌سیک V4 پرو» از حالت پیش‌نمایش خارج شد

به گزارش سایت دیدبان ایران، نسخه‌ی پرچمدار هوش مصنوعی دیپ‌سیک با روشی غیرمعمول برای شرکت‌های بزرگ فناوری، از فاز پیش‌نمایش خارج شد. این مدل جدید بدون هیچ بیانیه‌ی رسمی یا صفحه‌ی معرفی مشخصی در وب‌سایت دیپ‌سیک، ابتدا از طریق انتشار کارت مدل در پلتفرم هاگینگ فیس و سپس درز جدول بنچمارک‌ها در یک گروه وی‌چت و یک پست حذف‌شده در ردیت به جهان معرفی شد.

مدل جدید V4 Pro حدود ۱٫۶ تریلیون پارامتر و ۴۹ میلیارد پارامتر فعال به ازای هر توکن دارد. وزن‌های منتشرشده در هاگینگ فیس به ۱٫۷ تریلیون پارامتر و حجم ۸۹۳ گیگابایت می‌رسد. این ابزار با مجوز MIT عرضه شده است، پنجره‌ی متنی یک میلیون توکنی استاندارد دیپ‌سیک را حفظ می‌کند و از یک ماژول رمزگشایی به نام DSpark بهره می‌برد.

سایمون ویلیسون، برنامه‌نویس و تحلیلگر حوزه‌ی فناوری، می‌گوید: «دیپ‌سیک هیچ صفحه‌ی اعلان مشخصی برای مدل جدید خود ندارد.»

اطلاعات محدودی که از مدل منتشر شده، V4 پرو در بنچمارک‌های نسخه‌ی پیش‌نمایش پیشی می‌گیرد و به‌طور گسترده با قوی‌ترین مدل‌های انحصاری موجود رقابت می‌کند. این سند به امتیازهایی مانند ۸۷٫۹ در Terminal Bench 2.1 و ۶۰٫۰ در HLE همراه با ابزارها و ۸۳٫۳ در Cybergym اشاره دارد. با این حال، دیپ‌سیک مشخص نکرده است که منظور از «مدل‌های انحصاری رقیب» دقیقا کدام ابزارها هستند.

مجوز ام‌آی‌تی این امکان را فراهم می‌کند تا هر ارائه‌دهنده‌ی خدمات ابری که سخت‌افزار مناسب را در اختیار دارد، بتواند این مدل پیشرو را دانلود، توزیع و به‌صورت تجاری استفاده کند.

دوره‌ی پیش‌نمایش V4 پرو حدود چهار ماه طول کشید و اکنون با پایان این دوره، دیپ‌سیک درباره‌ی افزایش چشمگیر قیمت API خود هشدار داده است؛ موضوعی که مسیر استفاده از وزن‌های متن‌باز را برای توسعه‌دهندگان جذاب‌تر می‌کند.

اجرای V4 پرو با حجم ۸۹۳ گیگابایتی روی تنسورهای BF16 و FP8، نیازمند زیرساخت‌های سخت‌افزاری بسیار قدرتمند و موازی‌سازی تخصصی است و امکان اجرای آن روی کامپیوترهای شخصی معمولی وجود ندارد. کارشناسان هوش مصنوعی در حال بررسی دقیق داده‌های این مدل هستند تا صحت ادعاهای بنچمارک فاش‌شده را در محیط‌های مستقل ارزیابی کنند.

ارسال نظر