Релиз R1 и новости об инвестировании в развитие отрасли, вызвали падение акций американских ИТ-гигантов на бирже NASDAQ. Акции NVIDIA упали уже на 14% за сутки. Компания потеряла 465 млрд долларов и это антирекорд.
Но помимо R1 в этом месяце разработчики из Китая выпустили еще очень много интересных моделей 🔥 Китай набирает очень серьезные обороты,
Давайте посмотрим на список самых ярких релизов из Поднебесной за январь:
LLM:
✨ InternLM3-8B-Instruct
✨ MiniMax-Text-01
✨ RWKV-7 RNN + трансформер 👀
✨ Собственно сам DeepSeek-R1
✨ Baichuan-M1-14B медицинский LLM 🩺
✨ Qwen2.5-Math-PRM от Alibaba
✨ Qwen2.5 -1M
Модели кодинга:
✨ Tare от BytedanceTalk
TTS модели синтеза и генерации речи:
✨ T2A-01-HD от MiniMax AI
✨ LLaSA
МЛЛМ:
✨ Kimi k1.5 от Moonshot AI
✨ MiniCPM-o-2_6 от OpenBMB
✨ Sa2VA-4B от ByteDanceOSS
✨ VideoLLaMA 3 от Alibaba DAMO
✨ LLaVA-Mini от Китайской академии наук
✨Hunyuan-7B от TXhunyuan
✨ Hunyuan 3D 2.0
ИИ-агенты:
✨ UI-TARS от ByteDanceOSS
✨ GLM-PC
Датасеты:
✨ Fineweb-Edu-Chinese-V2.1
✨ Multimodal_textbook от Alibaba
✨ MME-Finance от Hithink AI
✨ GameFactory от KwaiVGI
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #digest #china #deepseek #Alibaba
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥74👍23❤15😎5🥰3😁1🎄1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Глава NVIDIA Дженсен Хуанг признал немыслимое:
🇨🇳 Китайские ИИ-компании стали по-настоящему сильными.
🇺🇸 Санкции США провалились.
💥 Чипы Huawei уже сравнимы с NVIDIA H200.
И это только начало.
«Китай раньше давал нам 95% выручки. Теперь — лишь 50%.»
«Половина ИИ-учёных мира — в Китае.»
«Они закрывают разрыв и растут экспоненциально.»
🗣️ А вот что Хуанг говорит прямо:
«Я надеюсь, что все ИИ-разработчики будут строить решения на американском технологическом стеке.»
Развивайтесь сколько хотите — но на наших чипах, под нашим контролем.
Но Китай отвечает:
Мы строим не просто модели. Мы строим технологический суверенитет.
🇺🇸→🇨🇳 Санкции, которые ускорили то, что хотели остановить
Все крупнейшие китайские технокомпании сейчас отказываются от чипов Nvidia и переходят на собственные ИИ-процессоры.
Не по желанию — по необходимости. Причина? Экспортные ограничения США.
🎯 А теперь главное:
Изначальная цель этих санкций была не дать Китаю развить своё чипостроение.
А получилось наоборот — вся страна, крупнейший рынок микросхем в мире, переходит на китайские чипы.
Всё, чтобы не зависеть от США.
📉 Иронично, но факт:
Если бы США не сделали ничего, Китай развивал бы отрасль медленно, хаотично, с оглядкой на рынок.
И американские компании (включая ту же Nvidia) продолжали бы доминировать.
А теперь — нет.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml #NVIDIA #usa #china
🇨🇳 Китайские ИИ-компании стали по-настоящему сильными.
🇺🇸 Санкции США провалились.
💥 Чипы Huawei уже сравнимы с NVIDIA H200.
И это только начало.
«Китай раньше давал нам 95% выручки. Теперь — лишь 50%.»
«Половина ИИ-учёных мира — в Китае.»
«Они закрывают разрыв и растут экспоненциально.»
🗣️ А вот что Хуанг говорит прямо:
«Я надеюсь, что все ИИ-разработчики будут строить решения на американском технологическом стеке.»
Развивайтесь сколько хотите — но на наших чипах, под нашим контролем.
Но Китай отвечает:
Мы строим не просто модели. Мы строим технологический суверенитет.
🇺🇸→🇨🇳 Санкции, которые ускорили то, что хотели остановить
Все крупнейшие китайские технокомпании сейчас отказываются от чипов Nvidia и переходят на собственные ИИ-процессоры.
Не по желанию — по необходимости. Причина? Экспортные ограничения США.
🎯 А теперь главное:
Изначальная цель этих санкций была не дать Китаю развить своё чипостроение.
А получилось наоборот — вся страна, крупнейший рынок микросхем в мире, переходит на китайские чипы.
Всё, чтобы не зависеть от США.
📉 Иронично, но факт:
Если бы США не сделали ничего, Китай развивал бы отрасль медленно, хаотично, с оглядкой на рынок.
И американские компании (включая ту же Nvidia) продолжали бы доминировать.
А теперь — нет.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml #NVIDIA #usa #china
❤198🔥101👍66🤣40🤔18😁17👏9👀4🤬2💯1
Размер — 1 триллион параметров, при этом:
- 65.8% на SWE-bench Verified, против 50.2% у Claude Sonnet 4 и 40.8% у GPT-4.1
- Лучшие результаты среди открытых моделей по кодингу, математике и агентным задачам
- Архитектура MoE на базе DeepSeek V3, 1 трлн параметров, 32B активны.
Также доступна через API:
- $0.15 за миллион входных токенов (при попадании в кэш)
- $0.60 за миллион входных токенов (если кэш не сработал)
- $2.50 за миллион выходных токенов
Почти в 5 раз дешевле, чем Claude 4 Sonnet и Gemini 2.5 Pro!
@ai_machinelearning_big_data
#kimi #china #llm #ml #ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍136❤44🔥28🥰8🤣8👏3🤔3❤🔥1