Chinas Rednote steigt als Open-Source-Modell in den Wettbewerb um günstige KI ein

Die chinesische Social-Media-Plattform RedNote, auch bekannt als Xiaohongshu, hat am vergangenen Freitag ihr erstes Open-Source-Modell für große Sprachmodelle (LLM) veröffentlicht. Das neue Modell, getauft „dots.llm1“, enthält insgesamt 142 Milliarden Parameter, aber nur 14 Milliarden sollen für jede Antwort aktiviert sein. 

Laut der asiatischen Nachrichtenagentur South China Morning Post könnte diese Architektur dem LLM helfen, Balance die Leistung bei Kosteneffizienz mit Wettbewerbern wie OpenAI’s ChatGPT zu rivalisieren und gleichzeitig die Kosten für Training und Inferenz zu senken.

Das interne Humane Intelligence Lab von RedNote, oder „hi lab“, das aus dem früheren KI-Team des Unternehmens hervorgegangen ist, hat das LLM entwickelt. RedNote sagte, sein Modell übertrifft andere Open-Source-Systeme im Verständnis der chinesischen Sprache und schlägt Alibabas Qwen2.5-72B-Instruct und DeepSeek-V3.

Keine synthetischen Daten im Pretraining verwendet

RedNote gab eine Erklärung heraus, um die Standards hinter dem Training seines LLM zu erläutern. Im Gegensatz zu einigen anderen Modellen auf dem Markt behauptete das Unternehmen, dass während des Pretrainings keine synthetischen Daten verwendet wurden. 

Entwickler bestanden darauf, dass dots.llm1 mit 11,2 Billionen Token nicht-synthetischer Daten trainiert wurde, ein Ansatz, den RedNote als entscheidend für das Modell betrachtet, um höhere Treue und zuverlässigere Ergebnisse zu erzielen.

Das Unternehmen hat auch begonnen, einen KI-Forschungsassistenten namens Diandian auf seiner Plattform zu testen. Diandian, gestartet über ein Dialogfeld in der App, verfügt über eine „Deep Research“-Funktion und wird von einem der hauseigenen Modelle von RedNote angetrieben. Das Unternehmen hat jedoch noch nicht bestätigt, ob dieser Assistent auf dots.llm1 basiert.

RedNote erweitert globale Reichweite nach LLM-Einführung

Die Ankündigung des Open-Source-KI-Modells von RedNote kam nur einen Tag vor der Eröffnung eines neuen Büros des Unternehmens in Hongkong, seinem ersten außerhalb des chinesischen Festlandes. Der neue Standort befindet sich im Times Square, einem Geschäftsviertel in Causeway Bay. 

“RedNotes Präsenz wird die Interaktionen zwischen lokalen Content-Erstellern, Marken und Organisationen verbessern und den kulturellen Austausch sowie die Entwicklung des Content-Marketings zwischen Hongkong, dem Festland und den globalen Märkten fördern“, sagte Alpha Lau, Generaldirektor der Investitionsförderung von InvestHK, während einer Pressekonferenz am vergangenen Samstag.

RedNote, mit Hauptsitz in Shanghai, ist eine der am weitesten verbreiteten Social-Media-Plattformen Chinas mit 300 Millionen monatlich aktiven Nutzern. Laut Unternehmensofficials ist die Expansion Teil der Pläne, die internationale Reichweite von RedNote zu erhöhen, in Vorbereitung auf ein mögliches TikTok Verbot in den Vereinigten Staaten.

Chinesische KI-Unternehmen wählen Open-Source-Technologie

RedNote schloss sich der Liste der chinesischen Firmen an, die sich dazu entschlossen haben, ihre großen Sprachmodelle offener zu gestalten. Mehr Unternehmen versuchen, den Erfolg von kostengünstigen, hochleistungsfähigen Modellen wie denen des Startups DeepSeek nachzuahmen. 

Anfang dieses Jahres DeepSeek startete sein Open-Source-Modell R1, das die Downloads in mehreren App-Stores anführte, indem es starke Ergebnisse zu einem Bruchteil der Kosten lieferte, die mit westlichen LLMs verbunden sind.

Tech-Giganten wie Alibaba, Tencent und ByteDance haben erhebliche Investitionen in KI-Infrastruktur getätigt. Alibaba hat beispielsweise mehrere neue LLMs als Teil seiner Qwen-Serie veröffentlicht, einschließlich der neuesten Qwen3 Embedding-Modelle. Diese unterstützen über 100 Sprachen und sind für Code- und Sprachabfragen geeignet.

Alibaba sagte, die Qwen3-Modelle hätten Effizienz und Leistung in Einbettungs- und Reranking-Systemen verbessert. Wang Jian, Gründer von Alibaba Cloud, sagte Anfang dieses Jahres dass einige ihrer Operateure einen in den USA ansässigen Bürger finden, der bereit ist, als Gesicht des potenziellen Kandidaten aufzutreten. Der Operateur installiert dann Malware auf dem Gerät dieser Person, wodurch ihm ein ständiger Zugriff auf eine US-IP-Adresse und den Rest des Internets gewährt wird. In diesem Fall nimmt der Operateur an Vorstellungsgesprächen teil und arbeitet im Erfolgsfall von zu Hause aus. dass der Fortschritt großer Sprachmodelle die Erwartungen übertrifft und dies weiterhin tun wird. 

Wang erwähnte Startups wie DeepSeek als Beispiele dafür, wie junge Innovatoren Probleme mit kreativen Ansätzen lösen.

Laut Wang zeigt Alibabas ZEROSEARCH, wie Innovation die Entwicklungskosten erheblich senken kann. ZEROSEARCH, im Mai vorgestellt, ist darauf ausgelegt, das Verhalten von Suchmaschinen während des Trainings zu simulieren, ohne tatsächliche API-Aufrufe zu tätigen. Das Unternehmen behauptet, dies könne die Trainingskosten um bis zu 90 % senken.