DeepSeek تطلق نموذج Janus Pro 7B لتوليد الصور.. كل ما تحتاج معرفته

أعلنت شركة DeepSeek الصينية للذكاء الاصطناعي، يوم الاثنين، عن إطلاق نموذج جديد مفتوح المصدر لتوليد الصور يحمل اسم Janus Pro 7B.

ويأتى هذا الإطلاق بعد فترة قصيرة من إصدار نموذجها السابق DeepSeek-R1، الذي ركّز على القدرات الاستدلالية. وتدّعي الشركة أن Janus Pro 7B يتفوق على DALL-E 3 من OpenAI في عدة معايير قياسية، مما يجعله محط اهتمام واسع في مجال الذكاء الاصطناعى.

كما هو الحال مع إصداراتها السابقة، فإن النموذج الجديد متاح بترخيص مرن للاستخدام الأكاديمي والتجاري.

نموذج Janus Pro 7B من DeepSeek

تم إدراج النموذج الجديد في منصة Hugging Face، حيث كشفت الشركة عن تفاصيل التحسينات التى أجرتها مقارنةً بالإصدارات السابقة Janus وJanus Pro 1B.

ووصفته بأنه نموذج توليدي تلقائي يجمع بين الفهم متعدد الوسائط والقدرة على إنشاء الصور، وأجرت DeepSeek تغييرات رئيسية على البنية الهندسية للنموذج وكذلك على المشفر (Encoder) لتعزيز إمكانياته.

يركّز Janus Pro 7B على الكفاءة العالية، حيث يقوم بفصل ترميز الصور إلى مسارات مستقلة مع الاستمرار في استخدام بنية موحدة تعتمد على المحولات (Transformer Architecture) للمعالجة، وبالنسبة للفهم متعدد الوسائط، يستخدم النموذج SigLIP-L كمرمز بصري، بينما يعتمد على مُرمّز نصوص (Tokenizer) بمعدل تصغير 16 لعملية التوليد.

الأداء والاختبارات

وفقًا للاختبارات الداخلية التي أجرتها الشركة، حقق Janus Pro 7B درجة 80% في اختبار GenEval، و84.2 في اختبار DPG-Bench، وهي درجات تفوق تلك التي حصلت عليها نماذج DALL-E 3 وStable Diffusion.

ومع ذلك، لا تزال هناك حاجة لاختبارات مستقلة خلال الأيام القادمة لتقييم الأداء الفعلي للنموذج، وحاليًا، يمكن تحميل النموذج من GitHub وHugging Face، وهو متاح بترخيص MIT، مما يسمح بالاستخدام الأكاديمي والتجاري دون قيود كبيرة.

كما وفّرت DeepSeek عرضًا تجريبيًا للنموذج، لكنها لم تعلن بعد عن أي واجهة برمجية (API) تتيح للمطورين دمجه في تطبيقاتهم.

Perplexity تضيف دعمًا لنموذج DeepSeek-R1

في سياق متصل، أعلن أرافيند سرينيفاس، الرئيس التنفيذي لمنصة Perplexity، يوم الاثنين، أن المنصة ستدعم نموذج DeepSeek-R1 إلى جانب نموذج o1 AI من OpenAI.
ووصف النموذج بأنه “أقوى نموذج للاستدلال في العالم”، وأكد أنه سيكون متاحًا لجميع المستخدمين، مع وجود حدود حالية على عدد المخرجات التي يمكن توليدها، لكن الشركة تخطط لرفع هذا الحد في المستقبل.

كما أشار إلى أن النموذج يتم استضافته داخل الولايات المتحدة، لطمأنة المستخدمين القلقين بشأن إرسال بياناتهم إلى خوادم صينية.

سام ألتمان يعلّق على صعود DeepSeek

من جانبه، علّق سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لـOpenAI، للمرة الأولى على النموذج الجديد، واصفًا DeepSeek-R1 بأنه “نموذج مثير للإعجاب”، خاصةً بالمقارنة مع السعر المنخفض الذي تطلبه تطويره. كما أضاف قائلاً:
“سنقدم نماذج أفضل بالتأكيد، لكن من الجيد رؤية منافس جديد في الساحة! نحن نعمل على إصدارات جديدة قريبًا.”

سقوط حاد في أسهم Nvidia بسبب DeepSeek

على صعيد آخر، شهدت أسهم Nvidia انخفاضًا حادًا بنسبة 13% يوم الاثنين، مما أدى إلى خسارة 465 مليار دولار من قيمتها السوقية، في أكبر انخفاض يومي للشركة منذ إدراجها في سوق الأسهم عام 1999.

ويعتقد خبراء السوق أن هذا الهبوط يعود إلى التقارير التي نشرها باحثو DeepSeek، حيث زعموا أنهم تمكنوا من بناء نموذج R1 دون الحاجة إلى وحدات معالجة رسومية (GPUs) باهظة الثمن، وبتكلفة لم تتجاوز 6 ملايين دولار .

هذا التطور قد يشكل تهديدًا لسوق الذكاء الاصطناعي القائم على وحدات Nvidia، حيث يمكن أن يؤدي إلى تحول المطورين نحو حلول أرخص وأكثر كفاءة.
الأيام القادمة قد تكشف المزيد عن تداعيات هذه التطورات على صناعة الذكاء الاصطناعي والشركات الكبرى مثل OpenAI وNvidia.