La piattaforma di social media cinese RedNote, nota anche a livello nazionale come Xiaohongshu, ha rilasciato venerdì scorso il suo primo modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) open source. Il nuovo modello, denominato "dots.llm1", contiene 142 miliardi di parametri in totale, ma solo 14 miliardi vengono presumibilmente attivati per ogni risposta.
Secondo il notiziario asiatico South China Morning Post, questa architettura potrebbe aiutare l'LLM a bilanciare prestazioni ed efficienza dei costi per competere con concorrenti come ChatGPT , riducendo al contempo i costi di formazione e inferenza.
L'Humane Intelligence Lab interno di RedNote ha sviluppato l'LLM, o "hi lab", che si è evoluto dal precedente team di intelligenza artificiale dell'azienda. RedNote ha affermato che il suo modello supera altri sistemi open source nella comprensione della lingua cinese, superando Qwen2.5-72B-Instruct e DeepSeek-V3 di Alibaba.
Nessun dato sintetico utilizzato nella pre-formazione
RedNote ha rilasciato una dichiarazione per spiegare gli standard alla base della formazione del suo LLM. A differenza di altri modelli sul mercato, l'azienda ha affermato che non sono stati utilizzati dati sintetici durante la pre-formazione.
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 ritiene fondamentale affinché il modello raggiunga una maggiore fedeltà e risultati più affidabili.
L'azienda ha anche iniziato a testare un assistente di ricerca basato sull'intelligenza artificiale chiamato Diandian sulla sua piattaforma. Diandian, lanciato tramite una finestra di dialogo all'interno dell'app, offre una funzione di "ricerca approfondita" ed è basato su uno dei modelli interni di RedNote. Tuttavia, l'azienda non ha ancora confermato se questo assistente sia basato su dots.llm1.
RedNote espande la sua portata globale dopo il lancio di LLM
L'annuncio dell'intelligenza artificiale open source di RedNote è arrivato appena un giorno prima dell'apertura 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, marchi e organizzazioni locali e promuoverà gli scambi culturali tra Oriente e Occidente e lo sviluppo del content marketing tra Hong Kong, la Cina continentale e i mercati globali", ha dichiarato ai giornalisti il direttore generale per la promozione degli investimenti di InvestHK, Alpha Lau, durante una conferenza stampa sabato scorso.
RedNote, con sede a Shanghai, è una delle piattaforme social più utilizzate in Cina, con 300 milioni di utenti attivi al mese. Secondo i dirigenti dell'azienda, l'espansione rientra nei piani di RedNote per aumentare la propria presenza all'estero, in preparazione di un potenziale di TikTok negli Stati Uniti.
Le aziende cinesi di intelligenza artificiale scelgono la tecnologia open source
RedNote si aggiunge alla lista delle aziende cinesi che hanno iniziato a trasformare i propri modelli linguistici di grandi dimensioni in intelligenza artificiale open source. Sempre più aziende stanno cercando di imitare il successo di modelli a basso costo e ad alte prestazioni come quelli lanciati dalla startup DeepSeek.
All'inizio di quest'anno, DeepSeek ha lanciato il suo modello R1 open source, che ha raggiunto il primo posto nei download su diversi app store perché fornisce tron a una frazione del costo associato agli LLM occidentali.
I giganti della tecnologia Alibaba, Tencent e ByteDance hanno investito in modo significativo nelle infrastrutture di intelligenza artificiale. Alibaba, ad esempio, ha rilasciato diversi nuovi LLM nell'ambito della sua serie Qwen, inclusi gli ultimi Qwen3 Embedding. Questi supportano oltre 100 linguaggi di programmazione e recupero del codice.
Alibaba ha affermato che i modelli Qwen3 hanno migliorato l'efficienza e le prestazioni nei sistemi di integrazione e riclassificazione. All'inizio di quest'anno, Wang Jian, fondatore di Alibaba Cloud, ha affermato che i progressi dei modelli linguistici di grandi dimensioni stanno superando le aspettative e continueranno a farlo.
Wang ha citato 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 ridurre significativamente i costi di sviluppo. ZEROSEARCH, presentato a maggio, è progettato per simulare il comportamento dei motori di ricerca durante l'addestramento, senza dover effettuare chiamate API effettive. L'azienda sostiene che questo può ridurre i costi di addestramento fino al 90%.
