DeepSeekがメインのチャットボットに画像認識と動画認識機能を追加

中国の人工知能企業が、主力チャットボットに画像認識および動画認識機能を追加した。.

同時に、国内の半導体メーカーは、かつてアメリカの強みだった迅速な製品発売支援体制に匹敵できることを示した。.

杭州に拠点を置くDeepSeek社は、チャットプラットフォームに「画像認識モード」と呼ばれる新機能をひっそりと追加した。この新モードは、同社が今月初めに導入した「エキスパート」モードと「フラッシュ」モードに加わるものだ。

この新機能により、チャットボットはテキストだけでなく、写真や動画も理解できるようになる。.

これにより、同様の機能を以前から提供してきた他の主要なAIチャットボットと同等の機能を持つことになる。.

DeepSeekのマルチモーダルチームを率いる陳暁康氏によると、このツールはまずウェブサイトとモバイルアプリの両方で少数のユーザーグループを対象にテストされたという。.

同社のシニア研究員であるチェン・デリ氏は、 短い投稿で今回のサービス開始を祝いました 同社のロゴにちなんだ

画像と動画の機能は、 DeepSeekが最新の主力モデルであるDeepSeek-V4のプレビュー版を公開し 、モデルの重み付けデータを誰でもダウンロードして使用できるようにしたわずか数日後にリリースされた。

V4は1つのモデルではなく、2つのモデルから構成されています。1つ目のDeepSeek-V4-Proは1兆6000億個のパラメータを持ち、複雑な推論と多段階の自動化ワークフローを必要とする困難なタスク向けに設計されています。.

2つ目のDeepSeek-V4-Flashは、低コストで多数のリクエストを処理できるように設計されています。 コンテキストウィンドウをサポートしています 、100万トークンの

同社はまた、推論時に必要な計算能力とメモリを削減できるというハイブリッド型アテンション設計を採用している。.

中国の半導体メーカーが新たな節目を迎えた

多くの業界関係者の注目を集めたのは、モデルそのものだけでなく、発売当日に起こった出来事だった。.

中国の半導体企業4社、Huawei Ascend、Cambricon、Hygon Information、およびMoore Threadsは、いずれもV4がリリースされた初日から自社のハードウェアがV4と完全に互換性があることを確認した。.

新型モデルが発売直後からNVIDIA製以外のチップでもスムーズに動作する、といった即日対応のサポートは、NVIDIA独自の環境以外ではこれまでほぼ不可能だった。.

ファーウェイのAscendチップ（A2、A3、950など）は、V4-ProとV4-Flashの両方をサポートしています。.

同社によると、Ascend 950チップは、融合コンピューティングプロセスと並列処理ストリームを利用することで、推論処理を高速化しているという。.

CambriconはオープンソースのvLLM推論フレームワークを使用して適応を完了し、そのコードをGitHubで公開した。.

Hygon社は、モデルのリリースから実際の使用までのスムーズなプロセスを実現するために、DCUプラットフォーム上で徹底的なモデル最適化を実施したと述べた。.

Moore Threadsは、北京人工知能研究院と協力し、 FlagOSソフトウェアスタックを使用してMTT S5000カード上でV4を動作させた。

業界関係者は、今回の協調的な発売は真の変革を意味すると述べている。.

長年にわたり、NVIDIAのエコシステム外で製造されたチップが主要な新モデルに対応するまでには数ヶ月を要していた。今回、8種類の異なる国産チップセットが発売初日から動作することは、大きな節目となる出来事だ。.

より大きな視点：Deepseekのコストと独立性

オブザーバーたちは、今回の発表のより大きな意義は、DeepSeekが欧米のハードウェアに頼ることなく高度なAIを実現できることを示した点にあると考えている。.

複数の中国製チップ上で同時にネイティブに動作するモデルを開発することで、中国企業が最も高性能なアメリカ製プロセッサにアクセスすることを阻んできた輸出規制によるリスクを低減できる。.

コストも重要な要素です。DeepSeek は、モデルの実行コストを 低く抑えるために尽力してきました。これにより、企業は高額な計算コストを負担することなく、自動化システムを構築しやすくなります。

このように、Deepseekのアップグレードと新製品発表は、単一の技術的ブレークスルーが主な目的ではなく、サプライチェーン全体が一体となった結果と言える。.

今回の発表から、AI分野におけるリーダーシップを誰が握るかという問題は、最も賢いモデルを構築する者から、システム全体を長期的に低コストかつdentして運用し続けることができる者へと移行しつつあるようだ。.

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