O Rednote da China entra na corrida de IA de baixo custo com modelo de código aberto
- A RedNote, também conhecida como Xiaohongshu, disponibilizou em código aberto seu primeiro grande modelo de linguagem, “dots.llm1”, no meio da expansão global da IA.
- A empresa de mídia social sediada em Xangai registrou picos de usuários nos EUA após ameaças de banimento do TikTok e planeja mais crescimento internacional.
- Empresas de tecnologia chinesas, incluindo Alibaba e DeepSeek, estão acelerando o desenvolvimento de IA de código aberto para competir com suas contrapartes ocidentais.
A plataforma chinesa de mídia social RedNote, também conhecida domesticamente como Xiaohongshu, lançou na última sexta-feira seu primeiro modelo de linguagem grande (LLM) de código aberto. O novo modelo, apelidado de “dots.llm1”, contém 142 bilhões de parâmetros no total, mas apenas 14 bilhões são supostamente ativados para cada resposta.
De acordo com o veículo de notícias asiático South China Morning Post, esta arquitetura pode ajudar o LLM saldo a melhorar o desempenho com eficiência de custos para rivalizar com concorrentes como o da OpenAI ChatGPT ao mesmo tempo em que reduz o custo tanto do treinamento quanto da inferência.
O Laboratório de Inteligência Humana interno da RedNote desenvolveu o LLM, ou “hi lab”, que evoluiu da equipe anterior de inteligência artificial da empresa. A RedNote afirmou que seu modelo supera outros sistemas de código aberto na compreensão do idioma chinês, superando o Qwen2.5-72B-Instruct da Alibaba e o DeepSeek-V3.
Nenhum dado sintético usado no pré-treinamento
A RedNote emitiu uma declaração para explicar os padrões por trás do treinamento de seu LLM. Ao contrário de alguns outros modelos no mercado, a empresa afirmou que nenhum dado sintético foi usado durante o pré-treinamento.
Desenvolvedores insistiram que o dots.llm1 foi treinado em 11,2 trilhões de tokens de dados não sintéticos, uma abordagem que a RedNote diz ser imperativa para que o modelo alcance maior fidelidade e resultados mais confiáveis.
A empresa também começou a testar um assistente de pesquisa de IA chamado Diandian em sua plataforma. O Diandian, lançado por meio de uma caixa de diálogo dentro do aplicativo, possui uma função de “pesquisa profunda” e é alimentado por um dos modelos internos da RedNote. No entanto, a empresa ainda não confirmou se este assistente é baseado no dots.llm1.
A RedNote expande o alcance global após o lançamento do LLM
O anúncio de IA de código aberto da RedNote veio apenas um dia antes da abertura de um novo escritório da empresa em Hong Kong, seu primeiro fora da China continental. A nova localização está situada no Times Square, uma área comercial em Causeway Bay.
“A presença da RedNote melhorará as interações entre criadores de conteúdo locais, marcas e organizações, e promoverá trocas culturais e o desenvolvimento de marketing de conteúdo entre Hong Kong, o continente chinês e os mercados globais,” disse Alpha Lau, Diretor-Geral de Promoção de Investimentos da InvestHK, durante uma conferência de imprensa no último sábado.
A RedNote, com sede em Xangai, é uma das plataformas de mídia social mais utilizadas da China, com 300 milhões de usuários ativos mensais. Segundo funcionários da empresa, a expansão faz parte dos planos para aumentar o alcance internacional da RedNote, em preparação para uma possível TikTok proibição nos Estados Unidos.
Empresas de IA chinesas escolhem tecnologia de código aberto
A RedNote junta-se à lista de empresas chinesas que migraram para tornar seus modelos de linguagem grande mais abertos. Mais empresas estão tentando espelhar o sucesso de modelos de baixo custo e alto desempenho, como os lançados pela startup DeepSeek.
No início deste ano, DeepSeek lançou seu modelo de código aberto R1, que liderou os downloads em várias lojas de aplicativos por entregar resultados fortes a uma fração do custo associado aos LLMs ocidentais.
Os gigantes da tecnologia Alibaba, Tencent e ByteDance fizeram investimentos significativos em infraestrutura de IA. A Alibaba, por exemplo, lançou vários novos LLMs como parte de sua série Qwen, incluindo o mais recente Qwen3 Modelos de Embedding. Estes suportam mais de 100 idiomas capazes de recuperação de código e linguagem.
A Alibaba disse que os modelos Qwen3 melhoraram a eficiência e o desempenho nos sistemas de embedding e reranking. Falando no início deste ano, Wang Jian, fundador da Alibaba Cloud, afirmou afirmou que o progresso dos modelos de linguagem grande está excedendo as expectativas e continuará a fazê-lo.
Wang mencionou startups como a DeepSeek como exemplos de como jovens inovadores resolvem problemas com abordagens criativas.
De acordo com Wang, o ZEROSEARCH da Alibaba demonstra como a inovação pode reduzir significativamente os custos de desenvolvimento. O ZEROSEARCH, apresentado em maio, é projetado para simular o comportamento de mecanismos de busca durante o treinamento sem fazer chamadas de API reais. A empresa afirma que isso pode reduzir os custos de treinamento em até 90%.
As mentes mais inteligentes do setor de criptomoedas já leem nosso boletim informativo. Quer entrar? Junte-se a eles.
Aviso Legal. As informações fornecidas não constituem aconselhamento de investimento. Cryptopolitan.com não assume responsabilidade por quaisquer investimentos realizados com base nas informações fornecidas nesta página. Recomendamos fortemente a realização de pesquisa independente e/ou consulta com um profissional qualificado antes de tomar quaisquer decisões de investimento.
Florence Muchai
Florence cobre notícias sobre criptoativos, jogos, tecnologia e IA há 6 anos. Sua graduação em Estudos de Computação na Meru University of Science and Technology e em Gestão de Desastres e Diplomacia Internacional no MMUST equipam-na plenamente com habilidades linguísticas, de observação e técnicas. Florence trabalhou no VAP Group e como editora em várias casas de mídia de criptoativos.
