डीपसीक वी4-फ्लैश साप्ताहिक ओपनरूटर रैंकिंग में अग्रणी बन गया, जिसने 7.1 ट्रिलियन टोकन संसाधित किए। इसके अलावा, नौ चीनी मॉडल वैश्विक शीर्ष दस में शामिल हो गए। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का कुल वैश्विक साप्ताहिक टोकन उपयोग 56.8 ट्रिलियन से अधिक हो गया।
डीपसीक वी4-फ्लैश साप्ताहिक ओपनरूटर रैंकिंग में अग्रणी बन गया, जिसने 7.1 ट्रिलियन टोकन संसाधित किए। इसके अलावा, नौ चीनी मॉडल वैश्विक शीर्ष दस में शामिल हो गए। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का कुल वैश्विक साप्ताहिक टोकन उपयोग 56.8 ट्रिलियन से अधिक हो गया।
ओपनरूटर के आंकड़ों के अनुसार, डीपसीक वी4-फ्लैश ने 31 जुलाई को सार्वजनिक एपीआई बीटा संस्करण लॉन्च होने के केवल चार दिनों बाद ही मॉडल कॉल की मात्रा में पहला स्थान हासिल कर लिया। 28 जुलाई से 3 अगस्त तक एक सप्ताह में, मॉडल ने 7.1 ट्रिलियन टोकन संसाधित किए। दूसरे से पांचवें स्थान पर भी चीनी उत्पादों ने कब्जा कर लिया: शियाओमी एमआईमो-वी2.5 ने 5.4 ट्रिलियन टोकन, टेंसेंट एचवाई3 ने 4.89 ट्रिलियन, डीपसीक वी4-प्रो ने 3.1 ट्रिलियन और झिपू जीएलएम-5.2 ने 2.87 ट्रिलियन। डीपसीक वी4-फ्लैश 0731 ने अकेले 2.33 ट्रिलियन टोकन संसाधित करके आठवां स्थान हासिल किया। केवल 3 अगस्त को संस्करण 0731 ने 1.02 ट्रिलियन टोकन दर्ज किए, जिससे पहले प्रमुख संस्करण 0423 को पीछे छोड़ दिया गया।
एआई मॉडल कॉल्स की कुल वैश्विक साप्ताहिक मात्रा 56.8 ट्रिलियन टोकन तक पहुंच गई। चीनी मॉडलों की साप्ताहिक कॉल मात्रा 28.13 ट्रिलियन थी, जो लगातार चौदहवें सप्ताह से अमेरिका के आंकड़ों से अधिक है। चीनी मॉडल शीर्ष दस में से नौ स्थानों पर हैं। आधिकारिक वी4-फ्लैश संस्करण उसी आर्किटेक्चर का उपयोग करता है जो प्रारंभिक संस्करण का है: MoE, 284 बिलियन सामान्य पैरामीटर, जिनमें से 13 बिलियन सक्रिय होते हैं, 1 मिलियन टोकन का संदर्भ। परिवर्तन केवल पोस्ट-ट्रेनिंग में थे: आधिकारिक वी4-फ्लैश को एजेंट अल्टीमेट टेस्ट में 25.2 का मूल्यांकन मिला, जो क्लॉड ओपस-4.8 के 25.7 के स्तर के करीब है, जो प्रारंभिक वी4-प्रो के 15.8 की तुलना में काफी अधिक है।
मूल्य निर्धारण लगभग बेजोड़ है: प्रति मिलियन इनपुट टोकन के लिए 0.14 अमेरिकी डॉलर और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन के लिए 0.28 अमेरिकी डॉलर। कार्य-आधारित भारित परीक्षण में, वी4-फ्लैश प्रति कार्य 3 सेंट, किमी के3 - 86 सेंट, जीपीटी-5.6 सोल - 1.86 अमेरिकी डॉलर, और क्लॉड फेबल 5 - 3.15 अमेरिकी डॉलर है। परिचालन लागत एंथ्रोपिक क्लॉड फेबल 5 के फ्लैगशिप उत्पाद का एक प्रतिशत से कम है। सोशल नेटवर्क एक्स पर डेवलपर्स ने लिखा कि मस्क को वी4 फ्लैश का व्यक्तिगत रूप से परीक्षण करना चाहिए, इसकी तुलना जादू से करते हुए। उपयोगकर्ताओं ने बाद में देखा कि इलोन मस्क वास्तव में डीपसीक के आधिकारिक खाते की सदस्यता ले चुके हैं। डीपसीक का लगभग आधा ट्रैफिक संयुक्त राज्य अमेरिका और यूरोप के डेवलपर्स से आता है, और कई एजेंट ऑटोमेशन प्रोजेक्ट्स ने डिफ़ॉल्ट मॉडल को डीपसीक पर स्विच कर दिया है। कुछ विदेशी एआई स्टार्टअप के संस्थापकों ने सार्वजनिक रूप से उल्लेख किया है कि डीपसीक पर पूरी तरह से स्विच करने के बाद इन्फेरेंस पर मासिक खर्च 60-85 प्रतिशत कम हो गया है।
उद्योग विश्लेषण से पता चलता है कि डीपसीक ने वैश्विक डेवलपर बाजार में एक स्पष्ट सीमा स्थापित की है। यह सीमा केवल प्रदर्शन की दहलीज नहीं है, बल्कि कीमत और गुणवत्ता के बीच संतुलन है। समान क्षमता स्तर प्रदान करने वाले मॉडल, लेकिन काफी अधिक कीमत वाले, लगातार मध्यम डेवलपर्स को खो देंगे; वे उत्पाद जो प्रदर्शन में डीपसीक से कमजोर हैं लेकिन अधिक महंगे हैं, अपने अस्तित्व के दायरे में तेजी से सिकुड़ जाएंगे। ओपनएआई ने भी दबाव महसूस किया: जीपीटी-5.6 लूना ने 31 जुलाई को सार्वजनिक एपीआई बीटा से 3 अगस्त को वैश्विक कॉल वॉल्यूम में शीर्ष पर आने तक तीन सप्ताह के भीतर कीमतों में 80 प्रतिशत की कमी की।
डीपसीक V4 फ्लैश मॉडल ने ओपनकोड टूल में केवल एक दिन में 8 ट्रिलियन टोकन का विशाल उपयोग प्रदर्शित किया। यह मात्रा ओपनर राउटर प्लेटफॉर्म के औसत दैनिक आंकड़े से अधिक है, जो लगभग 6.6 ट्रिलियन टोकन है। उपयोग में यह उछाल एआई के साथ काम करने के तरीकों में एक मौलिक बदलाव को दर्शाता है: यदि पहले कार्य एक साधारण प्रश्न और उत्तर तक सीमित थे, तो अब एजेंट फ़ाइलें पढ़ने, कोड बदलने, प्रोग्राम चलाने और त्रुटियों के बाद पुनः प्रयास करने जैसे अधिक जटिल ऑपरेशन करते हैं, जिससे टोकन की खपत कई गुना बढ़ जाती है।
इस तरह की जटिल परस्पर क्रिया का एक उदाहरण एक उपयोगकर्ता द्वारा दिखाया गया जिसने क्लॉड ओपस 5 का उपयोग करके एक सिंगल-पेज 3डी गेम प्रोजेक्ट बनाया। इस प्रक्रिया के परिणामस्वरूप एक एचटीएमएल फ़ाइल बनी, जिसमें 690 मिलियन टोकन की आवश्यकता हुई और इसकी लागत लगभग 3000 युआन आई।
एजेंटों द्वारा किए जाने वाले कार्यों के आगमन के साथ, मॉडलों के मूल्यांकन का मानदंड व्यक्तिगत उत्तर की गुणवत्ता से हटकर लंबी अवधि के कार्य को पूरा करने की लागत पर स्थानांतरित हो गया है। उदाहरण के लिए, डीपसीक पर एक मिलियन आउटपुट टोकन की कीमत 2 युआन थी, जबकि क्लॉड ओपस 4.8 पर यही ऑपरेशन 25 अमेरिकी डॉलर का आया, जो लगभग 170 युआन के बराबर है, जो 85 गुना मूल्य अंतर को दर्शाता है। हालांकि आर्टिफिशियल एनालिसिस इंटेलिजेंस इंडेक्स v4.1 में V4 फ्लैश मैक्स ने ओपस मैक्स के मुकाबले 50 अंक प्राप्त किए, लेकिन इस परीक्षण को पास करने की लागत V4 फ्लैश के लिए 72.02 अमेरिकी डॉलर थी, जबकि ओपस के लिए 3752.55 अमेरिकी डॉलर थी, और ओपस ने कॉल की लागत में लगभग 52 गुना वृद्धि के साथ 6 अतिरिक्त अंक प्राप्त किए।
V4 फ्लैश अभी तक पूर्ण श्रेष्ठता साबित नहीं कर सकता है, लेकिन यदि दोनों मॉडल एक ही उम्मीदवार सूची में आते हैं, तो 85 गुना मूल्य अंतर मानक चयन को बदल सकता है। जब एक मॉडल अपने प्रतियोगी से केवल कुछ प्रतिशत आगे होता है, लेकिन वह दर्जनों गुना अधिक महंगा होता है, तो गणितीय रूप से अधिक महंगे विकल्प के पक्ष में चयन करना बंद हो जाता है।
इस प्रवृत्ति से सबसे पहले प्रभावित न तो सबसे कमजोर मॉडल होते हैं, क्योंकि छोटे मॉडल रूटिंग के लिए उपयुक्त बने रहते हैं, और फ्लैगशिप मॉडल सबसे कठिन कार्यों को संभालते रहते हैं। मध्यम स्तर के मॉडल सबसे अधिक संवेदनशील साबित होते हैं - वे V4 फ्लैश से मजबूत होते हैं, लेकिन वे दर्जनों गुना अधिक महंगे होते हैं और उन कार्यों को हल करने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली नहीं होते हैं जिन्हें V4 फ्लैश संभालता है। यही डीपसीक की 'किलिंग लाइन' है: मॉडलों को जरूरी नहीं कि सबसे मजबूत होना पड़े, उन्हें अधिकांश कार्यों को पूरा करने के लिए पर्याप्त अच्छा होने की आवश्यकता है, लगभग दो परिमाण के क्रम का मूल्य अंतर का उपयोग करके, ताकि अधिक महंगे विकल्पों को डिफ़ॉल्ट सूची से बाहर किया जा सके।
मूल्य निर्धारण के संदर्भ में, ओपस एक मिलियन आउटपुट टोकन के लिए 25 अमेरिकी डॉलर, फेबल 5 के लिए 50 अमेरिकी डॉलर, और चीनी मॉडल में Qwen 3.8 Max 36 युआन, Kimi K3 100 युआन और GLM 5.2 28 युआन शामिल हैं।
मुटाई को मिनरल वाटर की कीमतों पर बेचने की क्षमता प्रति टोकन इन्फेरेंस की सीधी लागत के कारण संभव होती है, जो सक्रिय मापदंडों, सटीकता, ध्यान, KV-कैश, आउटपुट की लंबाई, हार्डवेयर के उपयोग और समानांतरवाद पर निर्भर करती है। V4 फ्लैश में 284 बिलियन कुल पैरामीटर हैं, लेकिन यह प्रत्येक टोकन के लिए लगभग 13 बिलियन को सक्रिय करता है, हाइब्रिड अटेंशन, लो-प्रिसिजन वेट्स और कैश ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करता है। एक मिलियन टोकन के संदर्भ में, इन्फेरेंस की कम्प्यूटेशनल लोड V3.2 का लगभग 10% है, और KV-कैश का आकार लगभग 7% है। V4 श्रृंखला ने CSA compress-then-focus और HCA full-browse तंत्रों को लागू करते हुए अटेंशन मैकेनिज्म को फिर से डिज़ाइन किया है, और डीपसीकMoE रूटिंग का उपयोग करता है, जो प्रत्येक टोकन को विशेषज्ञों के एक छोटे उपसमूह की ओर निर्देशित करता है। वाणिज्यिक मूल्य निर्धारण और सेवा लागत इन तकनीकी विशेषताओं का अनुसरण करती है। इस प्रकार, 'किलिंग लाइन' विकास की सीमा को फिर से परिभाषित करती है: प्रदर्शन और मूल्य का संयोजन निर्णायक कारक बन जाता है, जहां कार्य को पूरा करने की लागत एक निर्धारित मीट्रिक है।
हांग्जोऊ स्थित एक चीनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंपनी डीपसीक ने मंगोलिया इंटीरियर में एक बड़े डेटा सेंटर के निर्माण की योजनाओं की घोषणा की है। इस मेगासेंटर की अनुमानित कंप्यूटिंग क्षमता एक गीगावाट होगी और इसका उद्देश्य वैश्विक एआई बाजार में प्रतिस्पर्धा करने के लिए कंपनी के बुनियादी ढांचे को बढ़ाना है।
यह उद्यम उलानगाबा में स्थापित किया जाएगा, जो बीजिंग से लगभग 350 किलोमीटर उत्तर-पश्चिम में स्थित एक शहर है। योजना में एक स्वदेशी संरचना के निर्माण के साथ-साथ अन्य निगमों से अतिरिक्त क्षमता प्राप्त करना भी शामिल है। डीपसीक का लक्ष्य 2027 के अंत या 2028 की शुरुआत तक कुछ संचालन शुरू करना है।
यह पहल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए समर्पित कंप्यूटिंग शक्ति के लिए वैश्विक प्रतिस्पर्धा के संदर्भ में आती है, जहां अमेरिकी और चीनी दोनों कंपनियां बड़े पैमाने पर डेटा केंद्रों में अपने निवेश बढ़ा रही हैं। डीपसीक कम कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता वाले एआई मॉडल विकसित करने के लिए मान्यता प्राप्त करने के बाद अपनी स्थिति मजबूत करना चाहती है।
मंगोलिया इंटीरियर में इस परिसर का निर्माण एक चीनी एआई कंपनी से जुड़े सबसे बड़े कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचा परियोजनाओं में से एक है। 1 गीगावाट क्षमता वाली एक सुविधा देश में संचालित सभी एआई डेटा केंद्रों से अधिक होगी, हालांकि यह 3 गीगावाट और 5 गीगावाट क्षमता वाले अमेरिकी परियोजनाओं से कम है।
डीपसीक की योजना स्वयं के प्रतिष्ठानों को तीसरे पक्ष द्वारा प्रबंधित संरचनाओं में किराए की गई जगह के संयोजन की अनुमति देती है। विषय पर सूचित स्रोतों से पता चलता है कि स्थानीय सरकारी अनुमोदनों के आधार पर एक स्वतंत्र स्रोत द्वारा संकलित जानकारी के अनुसार, उलानगाबा में पहले से ही दस से अधिक कंपनियों की परियोजनाएं प्रस्तावित हैं।
हालांकि यह निर्दिष्ट नहीं किया गया है कि किस चिप का उपयोग किया जाएगा, एनवीडिया के सेमीकंडक्टर एआई क्षेत्र में डेटा केंद्रों के लिए प्रमुख मानक माने जाते हैं, जबकि हुआवेई इस क्षेत्र में मुख्य चीनी निर्माता के रूप में उभरता है।
उलानगाबा का चयन क्षेत्र की जलवायु परिस्थितियों के कारण किया गया था। वार्षिक औसत तापमान लगभग 4 डिग्री सेल्सियस होने के कारण, यह स्थान उच्च खपत वाले सर्वरों को ठंडा करने के लिए आवश्यक ऊर्जा की मांग को कम करता है, जो बड़ी कंप्यूटिंग संरचनाओं का संचालन करने के इच्छुक कंपनियों के लिए एक आकर्षक कारक है।
डीपसीक का विस्तार तब हुआ जब कंपनी ने ऐसे एआई मॉडल प्रस्तुत किए जिनकी, कंपनी के अनुसार, प्रतिस्पर्धियों की तुलना में कम कम्प्यूटेशनल संसाधनों का उपयोग करके बेहतर प्रदर्शन दिखाया। रणनीति में ओपन-सोर्स और कम लागत वाली सेवाओं का विकास भी शामिल था।
इस प्रगति ने स्टार्टअप को चीन और संयुक्त राज्य अमेरिका के बीच तकनीकी विवाद के केंद्र में ला दिया है। ओपनएआई और एंथ्रोपिक जैसी बड़ी कंपनियों ने कंप्यूटिंग क्षमता में अरबों डॉलर का निवेश किया है, जबकि मूनशॉट, ज़ेड.एआई, अलीबाबा और मिनीमैक्स जैसे चीनी समूह भी इस क्षेत्र में अपनी हिस्सेदारी का विस्तार करने की कोशिश कर रहे हैं।
डीपसीक की गतिविधि बढ़ते भू-राजनीतिक जांच के माहौल में हो रही है। विषय के करीब के सूत्रों के अनुसार, अमेरिकी अधिकारियों ने संदेह व्यक्त किया है कि क्या कंपनी ने मंगोलिया इंटीरियर में एक सुविधा में एनवीडिया के ब्लैकवेल प्रोसेसर का उपयोग करके निर्यात प्रतिबंधों को दरकिनार किया है।
इसके अतिरिक्त, ओपनएआई और एंथ्रोपिक ने चीनी स्टार्टअप पर 'डिस्टिलेशन' नामक एक तरीके का अभ्यास करने का आरोप लगाया है, जिसमें मौजूदा एआई मॉडल द्वारा उत्पन्न परिणामों का उपयोग नई तकनीकों को बेहतर बनाने के लिए किया जाता है।
कंपनी ने संभावित आरंभिक सार्वजनिक पेशकश (आईपीओ) की भी तैयारी शुरू कर दी है, और ब्लूमबर्ग न्यूज़ द्वारा पहले बताए गए अनुसार, वह इस वर्ष आवेदन दाखिल कर सकती है। इससे पहले, कंपनी ने 7 बिलियन अमेरिकी डॉलर जुटाए थे, जिससे उसका मूल्यांकन लगभग 50 बिलियन अमेरिकी डॉलर हो गया था।
इस पैमाने के डेटा सेंटर का निर्माण भी चीनी कंपनियों की बढ़ती वित्तीय क्षमता को दर्शाता है जो एआई बुनियादी ढांचे में निवेश कर सकती हैं। एनवीडिया के अध्यक्ष और सीईओ, जेनसेन हुआंग द्वारा उद्धृत अनुमान के अनुसार, उन्नत त्वरक से लैस 1 गीगावाट का परिसर लगभग 50 बिलियन अमेरिकी डॉलर के निवेश की मांग कर सकता है।
परियोजना के आकार के बावजूद, डेटा केंद्रों की लागत प्रौद्योगिकी और स्थान के आधार पर भिन्न होती है। चीन में एआई पर केंद्रित संरचनाएं आमतौर पर संयुक्त राज्य अमेरिका में स्थापित समकक्षों की तुलना में कम मूल्य की होती हैं।
