DeepSeek fügt Vision hinzu, während Chinas Chip-Lieferkette zeigt, dass sie endlich mithalten kann

Ein chinesisches KI-Unternehmen hat seinem Haupt-Chatbot die Bild- und Videoerkennung hinzugefügt.

Gleichzeitig zeigten lokale Chip-Hersteller, dass sie nun die schnelle Launch-Unterstützung erreichen können, die früher eine Stärke der USA war.

DeepSeek, ein in Hangzhou ansässiges Unternehmen, hat seiner Chat-Plattform stillschweigend eine neue Funktion namens „Bilderkennungsmodus“ hinzugefügt. Dieser neue Modus stößt zu zwei anderen Modi, die das Unternehmen Anfang dieses Monats startete: „Experte“ und „Flash“.

Die neue Funktion ermöglicht es dem Chatbot, Fotos und Videos zu verstehen, nicht nur Text.

Damit entspricht es anderen großen KI-Chatbots, die seit einiger Zeit ähnliche Fähigkeiten anbieten.

Chen Xiaokang, der das multimodale Team von DeepSeek leitet, sagte, dass das Tool zunächst mit einer kleinen Gruppe von Nutzern sowohl auf der Website als auch in der mobilen App getestet wurde.

Chen Deli, ein leitender Forscher des Unternehmens, feierte den Launch mit einem kurzen Beitrag der sich auf das Logo des Unternehmens bezog: „Der kleine Wal kann jetzt sehen.“

Die Bild- und Videofunktion wurde wenige Tage nach DeepSeek die Vorschau auf sein neuestes Flaggschiff-Modell DeepSeek-V4 veröffentlichte und die Modellgewichte zum Download und zur Nutzung für alle freistellte.

V4 ist kein einzelnes Modell, sondern zwei. Das erste, DeepSeek-V4-Pro, hat 1,6 Billionen Parameter und ist für schwierige Aufgaben konzipiert, die komplexes reasoning und mehrstufige automatisierte Workflows erfordern.

Das zweite, DeepSeek-V4-Flash, ist darauf ausgelegt, eine große Anzahl von Anfragen zu geringeren Kosten zu bearbeiten. Beide Modelle unterstützen ein Kontextfenster von einer Million Token.

Sie verwenden zudem ein hybrides Aufmerksamkeitsdesign, das nach Angaben des Unternehmens den für die Inferenz benötigten Rechenleistungsspeicher und Arbeitsspeicher reduziert.

Chinesische Chip-Hersteller erreichen einen neuen Meilenstein

Was die Aufmerksamkeit vieler Branchenbeobachter erregte, war nicht nur das Modell selbst, sondern was sich am Tag seines Starts ereignete.

Vier chinesische Chip-Unternehmen, Huawei Ascend, Cambricon, Hygon Information und Moore Threads, bestätigten alle, dass ihre Hardware von Anfang an einwandfrei mit V4 funktionierte.

Diese Art von Same-Day-Unterstützung, bei der ein neues Modell direkt beim Launch auf Nicht-NVIDIA-Chips reibungslos läuft, anstatt Wochen oder Monate später, war zuvor außerhalb von Nvidias eigenem Ökosystem fast unmöglich.

Huaweis Ascend-Chips, darunter die A2, A3 und 950, unterstützen sowohl V4-Pro als auch V4-Flash.

Das Unternehmen sagte, sein Ascend-950-Chip nutze verschmolzene Berechnungsprozesse und parallele Verarbeitungsströme, um die Inferenz zu beschleunigen.

Cambricon beendete seine Anpassung mit dem Open-Source-Inferenzframework vLLM und teilte seinen Code auf GitHub.

Hygon gab an, dass es tiefgehende Modelloptimierungen auf seiner DCU-Plattform durchführte, um einen reibungslosen Übergang von der Modellveröffentlichung zur tatsächlichen Nutzung zu schaffen.

Moore Threads arbeitete mit der Beijing Academy of Artificial Intelligence zusammen, um V4 auf seiner MTT S5000-Karte mit dem FlagOS-Softwarestack auszuführen.

Branchenbeobachter sagen, dieser koordinierte Launch stelle einen echten Wandel dar.

Jahrzehntelang brauchten Chips außerhalb von Nvidias Ökosystem Monate, um ein neues großes Modell zu unterstützen. Es ist ein signifikanter Meilenstein, dass acht verschiedene inländische Chipsätze ab dem ersten Tag funktionieren.

Das große Bild: Kosten und Unabhängigkeit für Deepseek

Beobachter glauben, dass die größere Bedeutung dieses Starts darin besteht, dass DeepSeek gezeigt hat, dass es hochrangige KI liefern kann, ohne sich auf westliche Hardware zu verlassen.

Indem es seine Modelle nativ auf mehreren chinesischen Chips gleichzeitig funktionsfähig macht, senkt es das Risiko durch Exportbeschränkungen, die chinesische Unternehmen vom Zugang zu den leistungsstärksten amerikanischen Prozessoren abgehalten haben.

Kosten sind ebenfalls wichtig. DeepSeek hat hart daran gearbeitet, den Preis für die Ausführung seiner Modelle niedrig zu halten. Dies erleichtert es Unternehmen, automatisierte Systeme zu entwickeln, ohne mit sehr hohen Rechenkosten konfrontiert zu sein.

Auf diese Weise sind Deepseek-Updates und -Starts nicht primär ein technischer Durchbruch. Sie sind vielmehr das Zusammenwirken einer gesamten Lieferkette.

Bei dieser Veröffentlichung scheint sich die Frage, wer in der KI führt, weg von dem, wer das intelligenteste Modell baut, hin zu dem, wer das gesamte System langfristig kostengünstig und unabhängig am Laufen halten kann.