Model AI Turbo S firmy Tencent konkuruje z DeepSeek

Według oświadczenia firmy Tencent, Turbo S jest w stanie zareagować w czasie krótszym niż sekunda, co przewyższa inne modele AI, takie jak DeepSeek R1 czy Hunyuan T1.

27 lutego chińska grupa technologiczna Tencent ogłosiła nowy model sztucznej inteligencji (AI) o nazwie Hunyuan Turbo S, twierdząc, że model ten może odpowiadać na zapytania szybciej niż DeepSeek R1 — produkt, który wzbudza globalne poruszenie.

Według oświadczenia firmy Tencent, Turbo S jest w stanie zareagować w czasie krótszym niż sekunda, co przewyższa inne modele AI, takie jak DeepSeek R1 czy Hunyuan T1.

Tencent twierdzi, że oprócz szybkości Turbo S dorównuje DeepSeek-V3 — modelowi, na którym działa oparty na sztucznej inteligencji chatbot DeepSeek, który prześcignął ChatGPT firmy OpenAI pod względem liczby pobrań w sklepach z aplikacjami.

Sukces modeli R1 i V3 firmy DeepSeek, a zwłaszcza jej akceptacja przez społeczność technologiczną Doliny Krzemowej, wywarły ogromną presję na chińskie korporacje technologiczne.

Skłoniło to gigantów, takich jak Tencent, do przyspieszenia rozwoju sztucznej inteligencji, odkąd OpenAI uruchomiło ChatGPT pod koniec 2022 roku.

Nie tylko Tencent, wiele innych dużych firm technologicznych w Chinach również bierze udział w wyścigu w dziedzinie sztucznej inteligencji.

W zeszłym miesiącu, zaledwie kilka dni po tym, jak DeepSeek-R1 zszokował świat technologii i wywołał wyprzedaż akcji spółek z branży sztucznej inteligencji poza Chinami, Alibaba wypuściła model Qwen 2.5-Max, który rzekomo ma być znacznie lepszy od DeepSeek-V3.

Tencent podkreślił nie tylko wydajność, ale również fakt, że Turbo S wiąże się z dużo niższymi kosztami w porównaniu do poprzednich wersji.

Pokazuje to, że strategia firmy DeepSeek oparta na otwartym kodzie źródłowym i niskich cenach zmusza czołowe chińskie firmy zajmujące się sztuczną inteligencją do obniżania cen, aby móc konkurować./.

Źródło: https://www.vietnamplus.vn/mo-hinh-ai-turbo-s-cua-tencent-canh-tranh-voi-deepseek-post1014849.vnp