ME न्यूज़ के अनुसार, 29 अक्टूबर (UTC+8), द इनफॉर्मेशन और कई प्रत्यक्ष जानकारों के अनुसार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंपनी DeepSeek द्वारा 17 अक्टूबर को अपडेट किया गया V4.1-Flash-1017 और मून ऑफ द डार्क द्वारा हाल ही में लॉन्च किया गया Kimi K3.1 Pro, दोनों ने OpenAI GPT-6 Astra के आउटपुट का भारी उपयोग किया है। DeepSeek के नए संस्करण में ब्राउज़र ऑपरेशन टास्क परीक्षण में स्कोर में वृद्धि हुई है। Browser Use के 180 वास्तविक वेब पेज टास्क परीक्षणों में, इसका स्कोर पिछले संस्करण के 70.9 से बढ़कर 75.0 हो गया, जो Astra के 77.9 के करीब है; प्रति प्रश्न मॉडल कॉल की लागत 0.22 डॉलर है, जबकि Astra की 10.77 डॉलर है, जो लगभग 49 गुना का अंतर है। जानकारी में यह भी बताया गया है कि पहले Claude भारतीय AI कंपनियों के लिए मुख्य डिस्टिलेशन लक्ष्य था, लेकिन Anthropic ने पिछले दो महीनों में सुरक्षा को सख्त कर दिया है, जिससे मॉडल के इनफरेंस प्रक्रिया को निकालना मुश्किल हो गया है, और भारतीय प्रयोगशालाओं ने Astra पर ध्यान केंद्रित करना शुरू कर दिया है। DeepSeek के संस्थापक Liang Wenfeng मूल रूप से V4 विकास में डिस्टिलेशन पर निर्भरता से सहमत नहीं थे, लेकिन ZhiPu GLM जैसी भारतीय प्रतिस्पर्धी कंपनियों के डिस्टिलेशन के माध्यम से प्रगति करने के बाद, प्रतिस्पर्धा के दबाव में समझौता करना पड़ा। (स्रोत: ChainCatcher)
DeepSeek और Kimi Astra Output का उपयोग मॉडल प्रशिक्षण के लिए करते हैं, प्रदर्शन में सुधार होता है
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सारांश
नए टोकन सूचीबद्ध होने से ध्यान आकर्षित हो रहा है, क्योंकि ऑन-चेन समाचार से पता चलता है कि हाल के मॉडल प्रशिक्षण में परिवर्तन हुए हैं। मेटाएरा और द इनफॉर्मेशन के अनुसार, डीपसीक के V4.1-Flash-1017 और मूनशॉट के किमी K3.1 Pro ने डिस्टिलेशन के लिए GPT-6 Astra आउटपुट का उपयोग किया। डीपसीक ने अपने ब्राउज़र कार्य स्कोर को 70.9 से बढ़ाकर 75.0 कर दिया, जो Astra के 77.9 के करीब है। प्रति प्रश्न लागत $10.77 से घटकर $0.22 हो गई। एंथ्रोपिक द्वारा सुरक्षा कठोर किए जाने के साथ, चीनी प्रयोगशालाएँ अब Astra पर केंद्रित हैं। डीपसीक के संस्थापक लियांग वेनफेंग ने प्रारंभ में डिस्टिलेशन का विरोध किया, लेकिन प्रतिस्पर्धा के कारण अपना मनबदल कर लिया।
स्रोत:मूल दिखाएं
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