KhoGameHub – Diễn đàn Công Nghệ & Gaming, nơi chia sẻ trò chơi PC, Console, Retro online và phần mềm hữu ích

DeepSeek V3.2, phiên bản mới nhất của mô hình trí tuệ nhân tạo do nhóm nghiên cứu ở Trung Quốc phát triển, vừa được giới thiệu với tuyên bố đạt được "hiệu năng biên giới" trên một số phép thử chuẩn trong khi sử dụng chỉ một phần nhỏ ngân sách tính toán so với các đối thủ lớn. Theo báo cáo ban đầu, V3.2 khẳng định khả năng cạnh tranh về chất lượng đầu ra so với những mô hình được cho là thế hệ tiếp theo của những hệ thống lớn, nhưng với chi phí huấn luyện và hạ tầng thấp hơn đáng kể.

Theo nguồn tin công bố, V3.2 đạt được mức hiệu năng tương đương trên các benchmark chọn lọc so với các mô hình hàng đầu trong ngành, đồng thời giảm mạnh tài nguyên tính toán cần thiết cho giai đoạn huấn luyện. Nhóm phát triển không công bố mọi chi tiết nội bộ về kiến trúc, nhưng nhấn mạnh tới tối ưu hóa quy trình huấn luyện, lựa chọn dữ liệu và kỹ thuật giảm chi phí phần cứng. Những cải tiến này cho phép triển khai hiệu quả hơn trên cụm máy tính vừa và nhỏ, mở ra khả năng tiếp cận rộng rãi hơn cho tổ chức nghiên cứu và doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Các tuyên bố về hiệu năng được đưa ra dựa trên so sánh với những benchmark công khai và các báo cáo đối chứng. Cần lưu ý rằng trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn, thuật ngữ "tiền tuyến" hay "biên giới" thường mang tính tương đối và phụ thuộc vào bộ dữ liệu, ngữ cảnh đánh giá và cấu hình phần cứng. Việc kiểm chứng độc lập bởi các bên thứ ba sẽ là bước quan trọng để xác nhận mức độ cạnh tranh trên diện rộng.

Nếu các kết quả được xác thực, V3.2 có thể góp phần hạ rào cản tiếp cận công nghệ mô hình ngôn ngữ lớn, nhất là ở những môi trường có hạn chế về ngân sách điện toán. Giảm chi phí huấn luyện đồng nghĩa nhiều tổ chức có thể tự xây dựng hoặc tùy chỉnh mô hình cho nhu cầu chuyên biệt mà không phải phụ thuộc hoàn toàn vào đám mây công cộng quy mô lớn.

Bên cạnh tiềm năng thực tế, điều này còn đẩy mạnh cuộc tranh luận về minh bạch, an toàn và trách nhiệm khi phát triển các mô hình hội tụ hiệu năng cao. Các nhà quan sát cho rằng tốc độ tối ưu hóa chi phí cần được đi đôi với kiểm định toàn diện về độ an toàn, thiên lệch và rủi ro lạm dụng để đảm bảo ứng dụng là có lợi cho xã hội.

DeepSeek V3.2 là một bước tiến đáng chú ý trong hướng giảm chi phí tính toán cho mô hình AI hiệu năng cao. Mặc dù các tuyên bố ban đầu cho thấy tiềm năng lớn, cộng đồng vẫn cần các đánh giá độc lập và minh bạch hơn để xác thực mức độ cạnh tranh trên nhiều kịch bản ứng dụng. Dù vậy, thông tin về V3.2 mở ra kỳ vọng rằng việc tiếp cận công nghệ mô hình lớn có thể trở nên thực tế và bền vững hơn cho nhiều tổ chức.