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開源模型挑戰 Claude 主導地位 企業 AI 選擇更趨多元

開源模型挑戰 Claude 主導地位 企業 AI 選擇更趨多元
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DeepSeek AI 最新推出的開源大型語言模型 DeepSeek V3 以其突破性的設計和卓越的性能,在 AI 業界掀起巨浪。這款擁有 6,710 億參數的模型不僅在規模上令人印象深刻,其創新的運作方式更是引起目前使用 Amazon Bedrock 的企業用戶關注。

對於現有 Amazon Bedrock 上 Claude 3.5 的用戶來說,DeepSeek V3 的出現帶來了新的思考。雖然 Claude 憑藉其在 Amazon Bedrock 平台上的深度整合和穩定性享有優勢,但 DeepSeek V3 在某些特定範疇的出色表現,特別是在程式開發和數學運算方面的優異成績,正吸引著企業考慮採用混合模型策略。

專家分析指出,企業很可能不會完全放棄 Claude,而是根據不同應用場景選擇最適合的模型。例如,可能會在需要深度程式開發支援的項目中引入 DeepSeek V3,同時在需要穩定性和安全性的核心業務中繼續使用 Claude。這種多元化策略不僅能夠改善成本,更能充分利用各個模型的優勢。

DeepSeek V3 採用智能化的參數調用方式,每次處理時僅啟動 370 億參數,大幅提升運算效率。模型結合專家混合框架和多頭潛在注意力機制,能夠根據不同任務靈活調用相應的專家網絡。這種創新設計使其在處理各類任務時,都能保持高效穩定的表現。

在訓練方面,DeepSeek V3 接受了高達 14.8 兆個標記的數據訓練,涵蓋科技、文學、數學等多個範疇。透過創新的雙管道算法和 8 位元浮點格式存儲技術,大幅優化了訓練過程和記憶體使用效率。這些技術創新不僅降低了運算成本,更為企業部署大型 AI 模型提供了更經濟實惠的選擇。

然而,對於已深度整合 Amazon Bedrock 的企業來說,轉換成本是一個重要考量因素。雖然 DeepSeek V3 提供了優異的性能和更低的運算成本,但企業需要評估平台遷移、系統重構、人員培訓等方面的投入。此外,企業也需要考慮數據安全、合規性等關鍵因素。

產業分析師表示,未來可能會出現更多企業採用「最佳搭配」策略,即在現有架構中整合多個 AI 模型,以實現效能和成本的最佳平衡。這種趨勢也將推動 AI 服務供應商提供更靈活的整合方案,以滿足企業的多元需求。

隨著開源 AI 模型的持續發展,企業在選擇 AI 解決方案時將擁有更多選擇。DeepSeek V3 的出現不僅豐富了市場選擇,更推動了整個 AI 產業向更開放、更創新的方向發展。對於企業來說,關鍵在於根據自身需求和資源情況,制定最適合的 AI 策略。

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