- 28,984
- 46
- 8 Ноя 2022
Гонка за мировое господство в ИИ теперь измеряется в триллионах параметров — и Китай явно не намерен проигрывать.
<div class="articl-text-cover" style="position:relative;width:100%;max-width:800px;margin-left:auto;margin-right:auto;aspect-ratio:1400/788;margin-bottom:2rem;overflow:hidden">
<div itemprop="articleBody">ByteDance взялась за одну из крупнейших ИИ-моделей в мире. Компания обучает систему, которая может получить до 10 трлн параметров и по масштабу приблизиться к передовой модели Mythos 5 от Anthropic. О разработке сообщает Reuters со ссылкой на Financial Times и источники, знакомые с проектом.
Если данные подтвердятся, новая разработка ByteDance окажется более чем втрое крупнее Kimi K3 от китайского стартапа Moonshot AI. Kimi K3 насчитывает 2,8 трлн параметров и сейчас относится к самым большим китайским моделям. Ранее среди лидеров находились LongCat-2.0 от Meituan и V4-Pro от DeepSeek, каждая примерно с 1,6 трлн параметров.
Параметры можно представить как огромное количество числовых настроек, которые нейросеть усваивает во время обучения. Чем больше параметров, тем крупнее модель, однако прямой связи между размером и качеством ответов нет. Архитектура, качество обучающих данных и методы обучения могут влиять на результат не меньше общего числа параметров.
Сравнить проект ByteDance с американскими конкурентами напрямую сложно. Anthropic и OpenAI не раскрывают число параметров своих новейших систем, включая Fable, Mythos и GPT-5.5. По отраслевым оценкам, которые приводит Financial Times, Mythos 5 содержит около 8 трлн параметров, а Fable 5 около 5 трлн. При предполагаемых 10 трлн новая модель ByteDance превзойдёт обе по размеру, хотя такой показатель сам по себе не гарантирует более высокую производительность.
Сейчас модель проходит предварительное обучение. По данным Financial Times, такой этап обычно занимает от трёх до шести месяцев, после чего разработчикам предстоит дополнительная настройка перед выпуском. ByteDance пока публично не прокомментировала сведения, а Reuters не смог самостоятельно подтвердить информацию об архитектуре и размере системы.
Гонка за всё более крупными моделями развивается на фоне усиливающейся конкуренции между американскими и китайскими разработчиками ИИ. Китайские компании одновременно пытаются увеличить возможности систем и удержать стоимость работы моделей на приемлемом уровне, поскольку рост числа параметров резко повышает требования к вычислительной инфраструктуре.
<div class="articl-text-cover" style="position:relative;width:100%;max-width:800px;margin-left:auto;margin-right:auto;aspect-ratio:1400/788;margin-bottom:2rem;overflow:hidden">
<div itemprop="articleBody">ByteDance взялась за одну из крупнейших ИИ-моделей в мире. Компания обучает систему, которая может получить до 10 трлн параметров и по масштабу приблизиться к передовой модели Mythos 5 от Anthropic. О разработке сообщает Reuters со ссылкой на Financial Times и источники, знакомые с проектом.
Если данные подтвердятся, новая разработка ByteDance окажется более чем втрое крупнее Kimi K3 от китайского стартапа Moonshot AI. Kimi K3 насчитывает 2,8 трлн параметров и сейчас относится к самым большим китайским моделям. Ранее среди лидеров находились LongCat-2.0 от Meituan и V4-Pro от DeepSeek, каждая примерно с 1,6 трлн параметров.
Параметры можно представить как огромное количество числовых настроек, которые нейросеть усваивает во время обучения. Чем больше параметров, тем крупнее модель, однако прямой связи между размером и качеством ответов нет. Архитектура, качество обучающих данных и методы обучения могут влиять на результат не меньше общего числа параметров.
Сравнить проект ByteDance с американскими конкурентами напрямую сложно. Anthropic и OpenAI не раскрывают число параметров своих новейших систем, включая Fable, Mythos и GPT-5.5. По отраслевым оценкам, которые приводит Financial Times, Mythos 5 содержит около 8 трлн параметров, а Fable 5 около 5 трлн. При предполагаемых 10 трлн новая модель ByteDance превзойдёт обе по размеру, хотя такой показатель сам по себе не гарантирует более высокую производительность.
Сейчас модель проходит предварительное обучение. По данным Financial Times, такой этап обычно занимает от трёх до шести месяцев, после чего разработчикам предстоит дополнительная настройка перед выпуском. ByteDance пока публично не прокомментировала сведения, а Reuters не смог самостоятельно подтвердить информацию об архитектуре и размере системы.
Гонка за всё более крупными моделями развивается на фоне усиливающейся конкуренции между американскими и китайскими разработчиками ИИ. Китайские компании одновременно пытаются увеличить возможности систем и удержать стоимость работы моделей на приемлемом уровне, поскольку рост числа параметров резко повышает требования к вычислительной инфраструктуре.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
