DeepSeek снижает цены API до 75% в непиковые часы

DeepSeek представила скидки на использование API в непиковые часы для разработчиков, использующих её модели ИИ для создания своих продуктов.

Для таблицы цен на его сайте стоимость использования API для модели R1 снизится на 75%, а модель V3 в этот период будет на 50% дешевле.

Ханчжоуский стартап в области ИИ реагирует на растущий спрос со стороны пользователей и разработчиков, которые быстро внедряют его технологии.

DeepSeek меняет рынок ИИ благодаря агрессивному снижению цен

Доступные модели ИИ от DeepSeek вызвали массовую распродажу акций на глобальных рынках в прошлом месяце, поскольку инвесторы опасались их влияния на существующих лидеров рынка ИИ.

По данным компании из Ханчжоу, с 16:30 до 00:30 GMT стоимость использования её API — который позволяет разработчикам интегрировать её ИИ-модели в свои приложения и веб-продукты — снизится до 75%. Этот шаг может вынудить конкурентов в Китае и за рубежом снизить цены.

Хотя DeepSeek называет этот период «вне пиковой нагрузки», поскольку он приходится на 00:30–08:30 по пекинскому времени, он совпадает с дневными часами в Европе и США, где недавно дешёвые и мощные ИИ-модели компании вызвали распродажу акций технологических компаний.

Новые скидки DeepSeek, объявленные в среду, стали ещё одним смелым шагом по дестабилизации рынка ИИ в Китае и во всём мире. По словам источников, близких к компании, DeepSeek ускоряет запуск преемника своей модели R1, которая была представлена в январе.

Конкуренты, такие как Tencent Holdings Ltd. и Perplexity AI, уже начали использовать модели DeepSeek, присоединившись к государственным структурам Китая, включая ведомства правительства Гонконга.

Во вторник, моделей DeepSeek Открыта возможность повторного пополнения кредитов для доступа к API, однако предупреждается, что в часы пик днём мощность будет ограничена.

DeepSeek развязывает ценовую войну в сфере ИИ благодаря своей дешёвой модели

С момента запуска 20 января рассуждающий чат-бот DeepSeek бросил вызов устоявшимся представлениям о стоимости разработки продвинутых моделей ИИ. Его называют потенциальным конкурентом оценивает аудиторию бесплатного плана ChatGPT более чем в 1 миллиард еженедельно активных пользователей, и именно рекламная модель помогает поддерживать работу бесплатной версии., при этом он обеспечивает высокую производительность лишь по доли от обычной цены.

Успех модели подстегнул рост китайских технологических и интернет-акций, поскольку инвесторы ожидают дальнейших прибылей, несмотря на продолжающиеся торговые ограничения со стороны Вашингтона в отношении чипов.

Приверженность компании открытому развитию и агрессивная ценовая политика впервые спровоцировали внутреннюю ценовую войну в сфере ИИ в мае прошлого года с выпуском модели V2 — предшественника ИИ, лежащего в основе её широко используемого ассистента.

С тех пор как DeepSeek запустила своего ИИ-ассистента в прошлом месяце, OpenAI, создатель ChatGPT, снизила цены, а Gemini от Google представила тарифные планы со скидками.

DeepSeek снижает стоимость ИИ, не уступая отраслевым гигантам

DeepSeek создала одну из самых мощных систем ИИ в мире, используя значительно меньше ресурсов по сравнению с конкурентами. В отличие от ведущих компаний в сфере ИИ, которые полагаются на суперкомпьютеры с более чем 16 000 GPU, DeepSeek достигла аналогичных результатов всего с 2 000 устройствами, снизив прямые затраты на вычисления до $6 млн — примерно в десять раз меньше, чем Meta потратила на свою последнюю модель ИИ.

Компания добилась такой экономии за счёт сочетания инновационных подходов. Одним из ключевых методов стала техника «смеси экспертов» (mixture of experts), которая разделяет систему ИИ на несколько специализированных нейронных сетей, каждая из которых отвечает за определённую область, например, поэзию, программирование, физику или биологию. 

Вместо того чтобы пропускать все данные через одну большую модель, эти небольшие экспертные системы работали независимо, а их взаимодействие координировала сеть «универсального специалиста». Это существенно снизило вычислительные затраты и позволило избежать дорогостоящих передач данных между GPU.

Китайский стартап в области ИИ затем дополнительно оптимизировал собственное обучение ИИ за счёт снижения точности вычислений. Вместо хранения чисел в привычном 16-битном формате памяти компания сократила их до 8-битного формата, вдвое уменьшив объём требуемого хранилища. Хотя это немного снизило точность отдельных вычислений, компромисс практически не повлиял на общую производительность модели.

Финальные расчёты компании выполнялись в 32-битном формате, что позволило сохранить эффективность и при этом обеспечить необходимую точность там, где это критично.

DeepSeek также имела преимущество в виде написания очень эффективного программного обеспечения для команды, которое наилучшим образом использовало возможности GPU. Хотя многие лаборатории ИИ нанимают квалифицированных инженеров, лишь немноим удалось успешно внедрить эти методы экономии затрат в промышленных масштабах. Хотя некоторые ведущие компании в сфере ИИ могли реализовать другие вариации подобных методов, стремительный прорыв DeepSeek демонстрирует потенциал разработки фронтенд-ориентированного ИИ с использованием значительно меньших ресурсов, чем считалось ранее.

Выпустив свои решения в открытый доступ, DeepSeek заложила основу для более дешёвой разработки ИИ и потенциально изменила вектор развития отрасли, сделав свои методы известными всему мировому сообществу исследователей в области ИИ.

Её успех подтверждает идею о том, что только компании с бюджетом в миллиарды долларов могут конкурировать за создание самых сложных систем ИИ.