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Nooooo… mi aspettavo che qui almeno non si ripeteva la filastrocca dei 6 milioni, 2000 GPU, performance incredibili con benchmark fatti a casa, ecc.. Primo, si guardano bene, nel paper (leggetelo però) non parlano di potenza di calcolo; secondo, per il costo basterebbe unire tre dati e si scopre che è forse superiore a quello standard; terzo la app gratuita? no, perché non funziona dopo due prompt e quella vera (per sviluppatori) non è gratuita affatto (l’API è il doppio più costosa del modello rivale Gemini Flash 2.0 e sì Gemini Thinking Experimental è veramente grauito anche per sviluppatori); quarto quella di DeepSeek questa è un’ottima campagna di relazioni pubbliche per ora e anche una tarda applicazione che esiste anche la Cina :)) Tutte cose che sapevamo, quindi troppo poco per tanto clamore :)).
Sui modelli e agenti che girano su grandi computer locali, capisco Oscar, ma in Cloud nessuno te li tocca con una piccola chiave, il problema è se la perdi dopo, rimane che in locale anche con un grande server, fare query (o prompt) su Terabit (l’intera wikipedia per esempio), aspetti la risposta dopo un giorno se va bene, in cloud dopo 10 secondi hai quello che hai chiesto e organizzato da un agente. Chi usa i modelli locali vuole giocare :))
Altrimenti mi prendete per l’uomo di marte 🙂 https://semianalysis.com/2025/01/31/deepseek-debates/
No, Carlo Alberto, ogni applicazione AI d’impresa non usa i dati per allenare il modello e neache quello di OpenAI. Quelle gratuite si certo, ci mancherebbe, ma quelle considera che non ha accesso a dati molto accurati (quelli li mettono le imprese).
il vero nerd è Renato, i dati che ha usato DeepSeek sono quelli delle inferenza di OpenAI (dati sintetici). Infatti si a breve si apre il contenzioso su questo aspetto..