• V4 verarbeitet über eine Million Token in Langkontext-Workloads, schließt jedoch Bild- und Videofunktionen aus
• Huawei-Chips wurden im Training verwendet, was das heimische KI-Computing-Ökosystem Chinas stärkt
Der Sachverhalt
DeepSeek hat am Freitag einen Vorgeschmack auf sein V4-Modell gegeben und bestätigt, dass Huawei-Chips in Teilen des Trainingsprozesses verwendet wurden. Die Pro-Version liegt bei Tests zum Allgemeinwissen hinter Googles Gemini-Pro-3.1 zurück. V4 ist auf KI-Agenten-Workloads ausgelegt und unterstützt über eine Million Token Kontext, beinhaltet aber keine multimodale Bild- oder Videoverarbeitung.
Die Bewertung
Die Beteiligung von Huawei am Training von V4 deutet auf eine stärkere Ausrichtung zwischen den führenden KI-Entwicklern Chinas und der nationalen Halbleiterinfrastruktur hin, wodurch die Abhängigkeit von Nvidia verringert wird. Die Kombination aus soliden Testergebnissen und geringeren Rechenanforderungen verschärft auch den Wettbewerb bei effizienten Modelldesigns, insbesondere bei Open-Source-Alternativen, die proprietäre Spitzensysteme herausfordern.
Was zu beobachten ist
Ob das auf Huawei basierende Training zum Standard für chinesische KI-Entwickler wird und ob die V4-Testergebnisse bei unabhängigen Unternehmensprüfungen Bestand haben.
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