Il Rednote cinese entra nella gara low-cost per l'IA con un modello open-source

La piattaforma di social media cinese RedNote, conosciuta internamente come Xiaohongshu, ha rilasciato il suo primo modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) open-source lo scorso venerdì. Il nuovo modello, ribattezzato "dots.llm1", contiene 142 miliardi di parametri in totale, ma solo 14 miliardi sono presumibilmente attivati per ogni risposta. 

Secondo l' outlet asiatico South China Morning Post, questa architettura potrebbe aiutare l'LLM saldo performance con l'efficienza dei costi per competere con concorrenti come quelli di OpenAI ChatGPT riducendo al contempo le spese sia di addestramento che di inferenza.

L'LLM di RedNote è stato sviluppato dal suo Humane Intelligence Lab interno, o "hi lab", che è evoluto dal precedente team di intelligenza artificiale dell'azienda. RedNote ha dichiarato che il suo modello supera altri sistemi open-source nella comprensione della lingua cinese, superando Qwen2.5-72B-Instruct di Alibaba e DeepSeek-V3.

Nessun dato sintetico utilizzato nel pretraining

RedNote ha emesso una dichiarazione per spiegare gli standard dietro l'addestramento del suo LLM. A differenza di alcuni altri modelli sul mercato, l'azienda ha affermato che non sono stati utilizzati dati sintetici durante il pretraining. 

Gli sviluppatori hanno insistito sul fatto che dots.llm1 è stato addestrato su 11,2 trilioni di token di dati non sintetici, un approccio che RedNote dice è imperativo affinché il modello raggiunga una fedeltà più elevata e risultati più affidabili.

L'azienda ha anche iniziato a testare un assistente di ricerca IA chiamato Diandian sulla sua piattaforma. Diandian, lanciato tramite una casella di dialogo all'interno dell'app, presenta una funzione di "ricerca approfondita" ed è alimentato da uno dei modelli interni di RedNote. Tuttavia, l'azienda non ha ancora confermato se questo assistente si basi su dots.llm1.

RedNote espande la portata globale dopo il lancio dell'LLM

L'annuncio open-source dell'IA di RedNote è arrivato un giorno prima dell'apertura da parte dell'azienda di un nuovo ufficio a Hong Kong, il primo al di fuori della Cina continentale. La nuova sede si trova a Times Square, un'area commerciale di Causeway Bay. 

“La presenza di RedNote migliorerà le interazioni tra creatori di contenuti locali, marchi e organizzazioni, e promuoverà gli scambi culturali Est-Ovest e lo sviluppo del content marketing tra Hong Kong, la Cina continentale e i mercati globali,” Alpha Lau, Direttore Generale della Promozione degli Investimenti di InvestHK, lo ha dichiarato ai giornalisti durante una conferenza stampa lo scorso sabato.

RedNote, con sede a Shanghai, è una delle piattaforme di social media più utilizzate in Cina, con 300 milioni di utenti attivi mensili. Secondo i funzionari dell'azienda, l'espansione fa parte dei piani per aumentare la portata internazionale di RedNote, in preparazione a un potenziale TikTok divieto negli Stati Uniti.

Le aziende cinesi di IA scelgono la tecnologia open-source

RedNote si unisce all'elenco delle aziende cinesi che si sono mosse verso la creazione di modelli linguistici di grandi dimensioni più open-source. Sempre più aziende stanno cercando di replicare il successo di modelli a basso costo e alte prestazioni come quelli rilasciati dalla startup DeepSeek. 

All'inizio di quest'anno, DeepSeek ha lanciato il suo modello open-source R1, che ha raggiunto il primo posto nei download su diversi app store per aver fornito risultati forti a una frazione del costo associato agli LLM occidentali.

I giganti della tecnologia Alibaba, Tencent e ByteDance hanno effettuato investimenti significativi nell'infrastruttura dell'IA. Alibaba, ad esempio, ha rilasciato diversi nuovi LLM come parte della sua serie Qwen, incluso il più recente Qwen3 Modelli di Embedding. Questi supportano oltre 100 lingue capaci di recupero di codice e linguaggio.

Alibaba ha dichiarato che i modelli Qwen3 hanno migliorato l'efficienza e le prestazioni nei sistemi di embedding e reranking. Parlando all'inizio di quest'anno, Wang Jian, fondatore di Alibaba Cloud, affermato che il progresso dei modelli linguistici di grandi dimensioni sta superando le aspettative e continuerà a farlo. 

Wang ha menzionato startup come DeepSeek come esempi di come i giovani innovatori risolvono i problemi con approcci creativi.

Secondo Wang, ZEROSEARCH di Alibaba dimostra come l'innovazione possa abbassare significativamente i costi di sviluppo. ZEROSEARCH, presentato a maggio, è progettato per simulare il comportamento dei motori di ricerca durante l'addestramento senza effettuare chiamate API effettive. L'azienda afferma che questo può ridurre i costi di addestramento fino al 90%.