梁文鋒“反對”張一鳴 小力出奇跡挑戰(zhàn)大力神話(2)
Janus-Pro的成本相對較低，使用輕量級分布式訓(xùn)練框架，1.5B參數(shù)模型大約需要128張英偉達(dá)A100芯片訓(xùn)練7天,，7B參數(shù)模型則需要256張A100芯片和14天訓(xùn)練時(shí)間,。這樣計(jì)算下來，模型訓(xùn)練成本可低至數(shù)萬美元,。性能方面,，Janus-Pro通過將多模態(tài)理解和生成統(tǒng)一起來，提升了視覺編碼解耦的能力,。在實(shí)際應(yīng)用中,，無論是文生圖還是圖生文，Janus-Pro都表現(xiàn)良好,。
Janus-Pro繼承了DeepSeek的開源傳統(tǒng),，使用MIT協(xié)議，個(gè)人和中小企業(yè)可以省去不少費(fèi)用,。此外,，由于模型體量小，Janus-Pro可以在PC端安裝并本地運(yùn)行,，進(jìn)一步降低了使用成本,。
相比之下，國外秉持“大力出奇跡”的OpenAI近期遇到一些問題,。例如,，其文生視頻大模型Sora雖然震撼亮相，但隨后效果不盡如人意,，被谷歌等競爭對手抓住機(jī)會嘲諷,。盡管如此，OpenAI仍堅(jiān)持堆芯片,、堆算力的路線,，計(jì)劃未來四年投資5000億美元用于AI基礎(chǔ)設(shè)施。
字節(jié)跳動的核心產(chǎn)品豆包大模型在知識,、代碼,、推理等多項(xiàng)公開測評基準(zhǔn)上得分優(yōu)于GPT-4o和DeepSeek-V3，但其投入同樣驚人,。據(jù)傳今年將投入超過120億美元用于AI基礎(chǔ)設(shè)施,，不過字節(jié)對此回應(yīng)稱相關(guān)消息并不準(zhǔn)確。
DeepSeek通過“小力出奇跡”的方式展示了新的技術(shù)路線和商業(yè)哲學(xué)，打破了傳統(tǒng)的大廠主導(dǎo)邏輯,。這表明中小廠商完全可以用更少的資源做出更好的產(chǎn)品,，從而得到市場和投資者的認(rèn)可。
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