Китайская нейросеть R1 от DeepSeek превзошла модель o1 от OpenAI

А не подскажете, что вы используете, чтобы развернуть  эти модели локально? Я правильно понимаю, что это какие-то библитоеки, возможно на python, pytorch иди что то еще? Не поделитесь инструкцией по развертыванию?

Вот достаточно простой вариант расписан

https://habr.com/ru/articles/876320/

Спасибо,  скачал 14В, запустил на MacBook Pro i7-2.3 10G 32RAM VRam IntelIris
На вопрос сравнить популярные фреймворки думал примерно 10 минут, в итоге  предложил только 2, онлайн модель сделала обзор 6.
Запустил обсчет приведенного chaturanga уравнения - думает уже 20 минут)))

Кстати проц загружен на 70%, GPU не использует почему-то, оперативы выжрал в районе 20Гиг

дискриминация китайской национальности? а как  она называется?

если в отношении русских  - русофобия..

а в отношении китайцев? китаяфибия? китаефобия?

Об этом сообщил местный регулятор Garante. Ранее он обратился к разработчикам DeepSeek с просьбой раскрыть, какие персональные данные итальянских пользователей собирает их бот. А также рассказать, как они хранятся и обрабатываются в соответствии с GDPR — регламентом по защите данных, который действует в Евросоюзе с 2018 года.  

По заявлению регулятора, ответ разработчиков его не устроил. Те сообщили, что не работают в Италии и что европейское законодательство на них не распространяется. " (с) Медуза лайв

Так уже же писали, что нашли базу в открытом доступе через show tables. Но уже убрали эту уязвимость. Ждем когда новая появится ))

"Специалисты в области кибербезопасности из Wiz Research решили оценить уровень конфиденциальности в нашумевшей DeepSeek и «за несколько минут» нашли общедоступную базу данных ClickHouse — это система, разработанная «Яндексом».

В ней хранилась история чатов, ключи API, данные о бэкенде и операционные метаданные — «миллионы строк» в журналах, которые велись с 6 января 2025 года.

Уязвимость позволяла «полностью контролировать базу данных без какой-либо аутентификации или механизма защиты»."

Ни одна из них, однако, не является чем-то принципиально новым для современных больших языковых моделей, построенных на архитектуре трансформера. В модели, например, используется одновременное предсказание не одного, а нескольких следующих токенов, что позволяет ускорить и удешевить генерацию текста. Такое изменение в исходной архитектуре трансформера в индустрии обсуждали еще с 2020 года, но его неохотно внедряли в современные модели. Другая особенность новой модели — технология multi-headed latent attention, позволяющая акцентировать внимание на определенных частях предложения и эффективнее использовать вычислительные ресурсы при обучении.

Кроме того, в вычислениях модели используют числовые типы с плавающей запятой пониженной точности: 16- и 8-битных. Теоретически это позволяет снизить требования по использованию памяти в вычислениях, но имеет свои недостатки, степень важности которых зависит от конкретной реализации алгоритма. Использованию таких типов в машинном обучении посвящены десятки научных статей — например, сотрудники Nvidia предлагалииспользовать такой подход и разрабатывали алгоритмы на его основе еще в 2022 году).

Китайский ИИ (предсказуемо) цензурирует некоторые ответы. А разработчиков подозревают в использовании чужих данных для обучения

Именно сокращение вычислительных ресурсов, необходимых для обучения модели, вызвало резкую реакцию на американском фондовом рынке. Газета The New York Times пишет, что сейчас ведущим мировым компаниям для обучения ИИ-моделей нужно от 16 тысяч чипов. Инженеры DeepSeek заявили, что использовали в восемь раз меньше.

До сих пор считалось, что разработкой ИИ-систем могут заниматься только технологические гиганты и стартапы, обеспечившие себе огромные инвестиции. Пример DeepSeek (возможно) показал, что аналогичных результатов можно добиться с гораздо меньшими ресурсами. Это пошатнуло веру инвесторов в бум искусственного интеллекта в США, и конкретно — в будущее Nvidia, чипы которой используются при создании ИИ-моделей.

Западные медиа уже назвали запуск DeepSeek «моментом спутника», то есть переломным эпизодом, который должен заставить всех лидеров в области искусственного интеллекта пересмотреть свой подход к разработке. " (с) Медуза - лайв