နိဒါန်း

အပြိုင်အဆိုင် မော်ဒယ်ကြီးများ၊ စျေးကွက်ဝေစုအတွက် ယှဉ်ပြိုင်နေသော Cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများနှင့် အလုပ်ကြိုးစားသော ချစ်ပ်ထုတ်လုပ်သူများ—DeepSeek Effect များကြားတွင် ဆက်လက်ဖြစ်ပေါ်နေသော စိုးရိမ်ပူပန်မှုများ။

နွေဦးပွဲတော် နီးကပ်လာသည်နှင့်အမျှ DeepSeek ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ စိတ်လှုပ်ရှားမှုများသည် ပြင်းထန်နေဆဲဖြစ်သည်။ မကြာသေးမီက အားလပ်ရက်သည် ဤ "ငါးခူ" ကို ဆွေးနွေးပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် နည်းပညာစက်မှုလုပ်ငန်းအတွင်း သိသာထင်ရှားသော ပြိုင်ဆိုင်မှုကို မီးမောင်းထိုးပြခဲ့သည်။ Silicon Valley သည် မကြုံစဖူးသော အကျပ်အတည်းကို တွေ့ကြုံနေရသည်- open-source မှ ထောက်ခံသူများသည် ၎င်းတို့၏ ထင်မြင်ယူဆချက်များကို ထပ်မံပြောဆိုနေကြပြီး OpenAI ပင်လျှင် ၎င်း၏ ပိတ်ထားသော ရင်းမြစ်ဗျူဟာသည် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုဟုတ်မဟုတ် ပြန်လည်အကဲဖြတ်နေပါသည်။ နိမ့်ကျသော တွက်ချက်မှုကုန်ကျစရိတ်၏ ပါရာဒိုင်းအသစ်သည် Nvidia ကဲ့သို့သော ချစ်ပ်ကုမ္ပဏီများကြားတွင် ကွင်းဆက်တုံ့ပြန်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့ပြီး၊ အစိုးရအေဂျင်စီများသည် DeepSeek အသုံးပြုသည့် ချစ်ပ်များ၏ လိုက်လျောညီထွေမှုကို စုံစမ်းစစ်ဆေးနေချိန်တွင် အမေရိကန်စတော့ဈေးကွက်သမိုင်းတွင် တစ်ရက်သာစျေးကွက်တန်ဖိုးဆုံးရှုံးမှုကို မှတ်တမ်းတင်နိုင်ခဲ့သည်။ DeepSeek ၏ နိုင်ငံရပ်ခြားတွင် ရောထွေးသော သုံးသပ်ချက်များကြားတွင်၊ ပြည်တွင်း၌ ၎င်းသည် ထူးထူးခြားခြား တိုးတက်မှုကို တွေ့ကြုံနေရပါသည်။ R1 မော်ဒယ်ကို လွှင့်တင်ပြီးနောက်၊ ဆက်စပ်အက်ပ်သည် အသွားအလာ မြင့်တက်လာသည်ကို မြင်တွေ့ရပြီး အပလီကေးရှင်းကဏ္ဍများတွင် တိုးတက်မှုသည် AI ဂေဟစနစ်တစ်ခုလုံးကို ရှေ့သို့ မောင်းနှင်စေမည်ဖြစ်ကြောင်း ညွှန်ပြပါသည်။ အပြုသဘောဆောင်သည့် ရှုထောင့်မှာ DeepSeek သည် ChatGPT ကို အားကိုးခြင်းသည် အနာဂတ်တွင် စျေးကြီးမည်မဟုတ်ကြောင်း အကြံပြုခြင်းဖြင့် လျှောက်လွှာ၏ ဖြစ်နိုင်ချေများကို ကျယ်ပြန့်စေမည်ဖြစ်သည်။ ဤအပြောင်းအလဲသည် DeepSeek R1 အား တုံ့ပြန်ရန်အတွက် သုံးစွဲသူများအား အခမဲ့အသုံးပြုနိုင်စေရန် o3-mini ဟုခေါ်သော ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုပုံစံကို ပေးဆောင်ခြင်းအပါအဝင် OpenAI ၏ လတ်တလောလုပ်ဆောင်မှုများတွင် ထင်ဟပ်နေပါသည်။ ဤတွေးခေါ်ကွင်းဆက်သည် အကျဉ်းချုပ်အဖြစ် လုပ်ဆောင်သော်လည်း၊ ပြည်ပအသုံးပြုသူအများအပြားသည် ဤတိုးတက်မှုများအတွက် DeepSeek ကို ကျေးဇူးတင်ကြောင်း ဖော်ပြခဲ့ကြသည်။

အကောင်းမြင်စိတ်ဖြင့် DeepSeek သည် ပြည်တွင်းကစားသမားများကို ပေါင်းစည်းထားကြောင်း ထင်ရှားသည်။ လေ့ကျင့်ရေးစရိတ်များကို လျှော့ချရန် ၎င်း၏အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့်၊ အမျိုးမျိုးသော အထက်စီးချစ်ပ်ထုတ်လုပ်သူများ၊ အလယ်အလတ် cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများနှင့် အများအပြားသော startup များသည် ဂေဟစနစ်တွင်တက်ကြွစွာပါဝင်နေပြီး DeepSeek မော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုရန်အတွက် ကုန်ကျစရိတ်ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ DeepSeek ၏ စာတမ်းများ အရ၊ V3 မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်ရေး အပြည့်အစုံသည် 2.788 သန်း H800 GPU နာရီသာ လိုအပ်ပြီး လေ့ကျင့်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်သည် အလွန်တည်ငြိမ်ပါသည်။ MoE (Mixture of Experts) ဗိသုကာသည် Llama 3 နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ကန့်သတ်ချက် ဆယ်ခုဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးစရိတ်စကများကို လျှော့ချရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ လက်ရှိတွင်၊ V3 သည် MoE တွင် ဤကဲ့သို့ ကွဲပြားမှုမြင့်မားမှုကို ပြသသည့် ပထမဆုံး လူသိရှင်ကြား အသိအမှတ်ပြုထားသော မော်ဒယ်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ MLA (Multi Layer Attention) သည် အထူးသဖြင့် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းဆိုင်ရာကဏ္ဍများတွင် ပေါင်းစပ်ညှိနှိုင်းလုပ်ဆောင်သည်။ KVCache ၏အရွယ်အစားသည် အဓိကကန့်သတ်အချက်ဖြစ်သောကြောင့် MLA သည် KVCache အရွယ်အစားကို သိသာထင်ရှားစွာလျှော့ချပေးသည်" ဟု Chuanjing Technology မှ သုတေသီတစ်ဦးက AI Technology Review အတွက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်တစ်ခုတွင် Chuanjing Technology မှ သုတေသီတစ်ဦးက မှတ်ချက်ပြုခဲ့သည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ DeepSeek ၏အောင်မြင်မှုသည် တစ်ခုတည်းသာမကဘဲ အမျိုးမျိုးသောနည်းပညာများပေါင်းစပ်မှုတွင် တည်ရှိသည်။ နယ်ပယ်အတွင်းလူများသည် DeepSeek အဖွဲ့၏ အင်ဂျင်နီယာစွမ်းရည်များကို ချီးကျူးကြပြီး၊ အပြိုင်လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အော်ပရေတာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် ၎င်းတို့၏ ထူးချွန်မှုကို သတိပြုမိကာ အသေးစိတ်တိုင်းကို သန့်စင်ပေးခြင်းဖြင့် ပြောင်မြောက်သောရလဒ်များကို ရရှိစေပါသည်။ DeepSeek ၏ open-source ချဉ်းကပ်မှုသည် ကြီးမားသောမော်ဒယ်များ၏ အလုံးစုံဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ပိုမိုအားဖြည့်ပေးပြီး အလားတူမော်ဒယ်များကို ရုပ်ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများနှင့် အခြားအရာများအဖြစ် ချဲ့ထွင်ပါက၊ ၎င်းသည် စက်မှုလုပ်ငန်းတစ်ခွင်ရှိ ၀ယ်လိုအားကို သိသိသာသာ လှုံ့ဆော်ပေးလိမ့်မည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။

Third-Party Reasoning Services အတွက် အခွင့်အလမ်းများ

ဒေတာများ အရ DeepSeek သည် 21 ရက်အတွင်း နေ့စဉ် တက်ကြွစွာ အသုံးပြုသူ (DAU) 22.15 သန်း ရရှိခဲ့ပြီး ChatGPT ၏ အသုံးပြုသူ အခြေစိုက် 41.6% ကို ရရှိကာ Doubao ၏ နေ့စဉ် အသုံးပြုသူ 16.95 သန်းကို ကျော်လွန်ကာ ကမ္ဘာပေါ်တွင် အလျင်မြန်ဆုံး ကြီးထွားလာသော အပလီကေးရှင်း ဖြစ်လာကာ Apple 7 App Store/regions 15 ခုတွင် ထိပ်ဆုံးမှ ဦးဆောင်နေပါသည်။ သို့သော်လည်း သုံးစွဲသူများ အစုလိုက်အပြုံလိုက် စုပြုံနေကြစဉ်၊ ဆိုက်ဘာဟက်ကာများသည် DeepSeek အက်ပ်ကို မဆုတ်မနစ် တိုက်ခိုက်ခဲ့ပြီး ၎င်း၏ဆာဗာများပေါ်တွင် သိသာထင်ရှားသော တင်းမာမှုဖြစ်စေခဲ့သည်။ စက်မှုလေ့လာသုံးသပ်သူများသည် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုအတွက် လုံလောက်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ စွမ်းအားမရှိသော်လည်း DeepSeek သည် လေ့ကျင့်ရေးကတ်များ ဖြန့်ကျက်ခြင်းကြောင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်ဟု ယုံကြည်ကြသည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းအတွင်းလူတစ်ဦးက AI Technology Review သို့အကြောင်းကြားခဲ့သည်၊ "မကြာခဏဆာဗာပြဿနာများကိုအခကြေးငွေကောက်ခံခြင်း သို့မဟုတ် စက်များဝယ်ယူရန်အတွက် ငွေကြေးထောက်ပံ့ခြင်းဖြင့် အလွယ်တကူဖြေရှင်းနိုင်သည်၊ နောက်ဆုံးတွင်၊ ၎င်းသည် DeepSeek ၏ဆုံးဖြတ်ချက်များပေါ်တွင်မူတည်ပါသည်။" ၎င်းသည် နည်းပညာနှင့် ထုတ်လုပ်မှုကို အာရုံစိုက်ရာတွင် အပေးအယူကို တင်ဆက်သည်။ DeepSeek သည် ပြင်ပရံပုံငွေ အနည်းငယ်သာရရှိသဖြင့် မိမိဘာသာ ဝမ်းစာအတွက် ကွမ်တမ် ကွမ်တမ် ကွမ်တမ်ရှင်းခြင်းအပေါ် မှီခိုအားထားကာ အတော်လေးနည်းသော ငွေသားစီးဆင်းမှု ဖိအားနှင့် သန့်စင်သော နည်းပညာဆိုင်ရာ ပတ်ဝန်းကျင်ကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ လက်ရှိတွင်၊ အထက်ဖော်ပြပါပြဿနာများကြောင့်၊ အချို့သောအသုံးပြုသူများသည် အသုံးပြုသူသက်တောင့်သက်သာရှိစေရန်အတွက် အသုံးပြုသူ၏သက်တောင့်သက်သာဖြစ်စေရန်အတွက် DeepSeek ကို လူမှုမီဒီယာတွင် အသုံးပြုမှုအဆင့်များကို မြှင့်တင်ရန် သို့မဟုတ် အခပေးဝန်ဆောင်မှုများကို မိတ်ဆက်ရန် တိုက်တွန်းနေကြသည်။ ထို့အပြင်၊ developer များသည် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်အတွက် တရားဝင် API သို့မဟုတ် ပြင်ပကုမ္ပဏီ API များကို စတင်အသုံးပြုလာကြသည်။ သို့သော်၊ DeepSeek ၏ပွင့်လင်းပလပ်ဖောင်းသည် မကြာသေးမီက ကြေညာခဲ့သည်၊ "လက်ရှိ ဆာဗာရင်းမြစ်များ ရှားပါးနေပြီး API ဝန်ဆောင်မှုအား ပြန်လည်အားဖြည့်မှုများကို ရပ်ဆိုင်းထားသည်။"

၎င်းသည် AI အခြေခံအဆောက်အအုံကဏ္ဍရှိ ပြင်ပကုမ္ပဏီရောင်းချသူများအတွက် အခွင့်အလမ်းများကို ပိုမိုဖွင့်ပေးမည်မှာ သေချာပါသည်။ မကြာသေးမီက ပြည်တွင်းနှင့် နိုင်ငံတကာ cloud ဘီလူးကြီးအများအပြားသည် DeepSeek ၏ မော်ဒယ် APIs များကို လွှင့်တင်ခဲ့ကြသည်—နိုင်ငံရပ်ခြားဘီလူးကြီး Microsoft နှင့် Amazon တို့သည် ဇန်နဝါရီလကုန်တွင် ပထမဆုံးပါဝင်လာသူများထဲတွင် ပါဝင်ခဲ့သည်။ ပြည်တွင်းခေါင်းဆောင် Huawei Cloud သည် ဖေဖော်ဝါရီ ၁ ရက်တွင် Silicon-based Flow နှင့် ပူးပေါင်းကာ DeepSeek R1 နှင့် V3 ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုများကို ဖြန့်ချိခဲ့သည်။ AI Technology Review မှ အစီရင်ခံစာများအရ Silicon-based Flow ၏ဝန်ဆောင်မှုများသည် သုံးစွဲသူများဝင်ရောက်လာခဲ့ပြီး ပလက်ဖောင်းကို ထိထိရောက်ရောက် "ပျက်ကျစေသည်" ဟုဖော်ပြထားသည်။ နည်းပညာကုမ္ပဏီကြီး သုံးခုဖြစ်သည့် BAT (Baidu၊ Alibaba၊ Tencent) နှင့် ByteDance တို့သည် ဖေဖော်ဝါရီ 3 ရက်မှစတင်၍ စျေးနှုန်းသက်သာသော အချိန်အကန့်အသတ်ဖြင့် ကမ်းလှမ်းချက်များကို ထုတ်ပြန်ခဲ့ပြီး DeepSeek ၏ V2 မော်ဒယ်မိတ်ဆက်မှုမှ စတင်ခဲ့သော DeepSeek သည် "စျေးနှုန်းအသားပေးသူ" ဟု အမည်တွင်ခဲ့သော ယမန်နှစ် cloud စျေးရောင်းသူ၏စျေးနှုန်းစစ်ပွဲများကို ပြန်လည်သတိရစေသည်။ Microsoft သည် 2019 ခုနှစ်တွင် OpenAI တွင် များပြားသော $1 ဘီလီယံရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုပြုလုပ်ခဲ့ပြီး ChatGPT မိတ်ဆက်ပြီးနောက် 2023 ခုနှစ်တွင် ChatGPT မိတ်ဆက်ပြီးနောက် အကျိုးကျေးဇူးများပြန်လည်ရရှိခဲ့သည့် Microsoft Azure နှင့် OpenAI အကြား အစောပိုင်းခိုင်မာသောဆက်ဆံရေးကို သံယောင်လိုက်နေပါသည်။ သို့သော်လည်း ဤရင်းနှီးသောဆက်ဆံရေးသည် Meta open-sourced Llama နှင့် A ကြီးများကို Microsoft စနစ်အပြင်ဘက်ရှိ အခြားရောင်းချသူများကိုပါ၀င်ရောက်ယှဉ်ပြိုင်ခွင့်ပေးခဲ့သည်။ ဤဥပမာတွင်၊ DeepSeek သည် ထုတ်ကုန်အပူရှိန်သတ်မှတ်ချက်တွင် ChatGPT ကို ကျော်လွန်ရုံသာမက o1 ထွက်ရှိပြီးနောက်တွင် ပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ်မော်ဒယ်များကို မိတ်ဆက်ပေးခဲ့ပြီး Llama ၏ GPT-3 ၏ ပြန်လည်နိုးထလာမှုအား ပတ်၀န်းကျင်ရှိ စိတ်လှုပ်ရှားမှုနှင့် ဆင်တူသည်။

လက်တွေ့တွင်၊ cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် AI အပလီကေးရှင်းများအတွက် အသွားအလာ တံခါးပေါက်များအဖြစ်လည်း ၎င်းတို့ကိုယ်သူတို့ နေရာချထားကြသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ developer များနှင့် ဆက်ဆံရေးကို နက်ရှိုင်းစေခြင်းသည် ကြိုတင်ကာကွယ်နိုင်သော အကျိုးကျေးဇူးများအဖြစ် ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းဖြစ်သည်။ Baidu Smart Cloud တွင် မော်ဒယ်မိတ်ဆက်သည့်နေ့တွင် Qianfan ပလပ်ဖောင်းမှတစ်ဆင့် DeepSeek မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုနေသည့် သုံးစွဲသူ 15,000 ကျော်ရှိကြောင်း အစီရင်ခံစာများက ဖော်ပြသည်။ ထို့အပြင်၊ အသေးစားကုမ္ပဏီများသည် Silicon-based Flow၊ Luchen Technology၊ Chuanjing Technology နှင့် DeepSeek မော်ဒယ်များအတွက် ပံ့ပိုးမှုပေးသည့် AI Infra ပံ့ပိုးပေးသူများ အပါအဝင် ဖြေရှင်းချက်များစွာကို ကမ်းလှမ်းလျက်ရှိသည်။ AI Technology Review သည် DeepSeek ၏ ဒေသအလိုက် ဖြန့်ကျက်ချထားခြင်းအတွက် လက်ရှိ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အခွင့်အလမ်းများကို နယ်ပယ်နှစ်ခုတွင် အဓိကအားဖြင့် တည်ရှိနေပါသည်- တစ်ခုသည် MoE မော်ဒယ်၏ ပါးလွှာသော ဝိသေသလက္ခဏာများအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နေသည် 671 ဘီလီယံ ကန့်သတ်ဘောင် MoE မော်ဒယ်ကို စက်တွင်းရှိ ပေါင်းစပ် GPU/CPU အနုမာနကို အသုံးပြုနေစဉ် ရောစပ်ထားသော ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှုဆိုင်ရာ ချဉ်းကပ်မှုကို အသုံးပြုထားသည်။ ထို့အပြင်၊ MLA ၏ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ဆောင်ရွက်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ သို့သော်လည်း DeepSeek ၏ မော်ဒယ်နှစ်ခုသည် အသုံးချမှု ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ရာတွင် စိန်ခေါ်မှုအချို့နှင့် ရင်ဆိုင်ရသေးသည်။ "မော်ဒယ်၏ အရွယ်အစားနှင့် များပြားသော ကန့်သတ်ချက်များကြောင့်၊ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်များကြား အကောင်းဆုံးချိန်ခွင်လျှာကို ရရှိရန် စိန်ခေါ်မည့် ဒေသဆိုင်ရာ ဖြန့်ကျက်မှုများအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည် အမှန်တကယ်ပင် ရှုပ်ထွေးပါသည်" ဟု Chuanjing Technology မှ သုတေသီတစ်ဦးက ပြောကြားခဲ့သည်။ အထင်ရှားဆုံး အတားအဆီးမှာ မှတ်ဉာဏ်စွမ်းရည် ကန့်သတ်ချက်များကို ကျော်လွှားခြင်း ဖြစ်သည်။ "ကျွန်ုပ်တို့သည် CPU/DRAM တွင် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် CPU အော်ပရေတာများအသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် CPU/DRAM ပေါ်တွင် မခွဲဝေထားသော MoE matrix ၏ ခွဲဝေမှုမရှိသောအစိတ်အပိုင်းများကိုသာ CPU များနှင့် အခြားသောတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များကို အပြည့်အဝအသုံးချရန် ကွဲပြားသောပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုနည်းလမ်းကို လက်ခံကျင့်သုံးပါသည်။" ဟု ၎င်းက ထပ်လောင်းရှင်းပြသည်။ Chuanjing ၏ open-source framework KTransformers သည် CUDAGraph ကဲ့သို့သော နည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ ပုံစံပလိတ်တစ်ခုမှတစ်ဆင့် အမျိုးမျိုးသော ဗျူဟာများနှင့် အော်ပရေတာများအား မူလ Transformers အကောင်အထည်ဖော်မှုသို့ အဓိကထည့်သွင်းထားကြောင်း အစီရင်ခံစာများက ဖော်ပြသည်။ တိုးတက်မှု အကျိုးကျေးဇူးများ ပေါ်လွင်လာသဖြင့် DeepSeek သည် အဆိုပါ startups များအတွက် အခွင့်အလမ်းများကို ဖန်တီးထားပါသည်။ ကုမ္ပဏီများစွာသည် DeepSeek API ကို စတင်ပြီးနောက် သိသိသာသာ ဖောက်သည်တိုးတက်မှုကို အစီရင်ခံတင်ပြပြီး ယခင်ဖောက်သည်များထံမှ စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများကို လက်ခံရရှိခဲ့သည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းအတွင်းလူများက "အရင်တုန်းက၊ တည်ထောင်ထားသော ဖောက်သည်အုပ်စုများသည် ကြီးမားသောကုမ္ပဏီများ၏ စံနှုန်းသတ်မှတ်ထားသော ဝန်ဆောင်မှုများတွင် မကြာခဏ သော့ခတ်ထားလေ့ရှိပြီး အတိုင်းအတာအရ ၎င်းတို့၏ကုန်ကျစရိတ်အားသာချက်များဖြင့် တင်းတင်းကျပ်ကျပ် ချည်နှောင်ထားကြသည်။ သို့သော်လည်း DeepSeek-R1/V3 ကို နွေဦးပွဲတော်မတိုင်မီ ဖြန့်ကျက်ပြီးနောက်၊ လူသိများသောဖောက်သည်များစွာထံမှ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုတောင်းဆိုမှုများကို ကျွန်ုပ်တို့ရုတ်တရက်လက်ခံရရှိခဲ့ပါသည်။ ၎င်းသည် ယခင်က ကျွန်ုပ်တို့၏ DeepSeek-R1/V3 ဝန်ဆောင်မှုများကို မိတ်ဆက်ပေးရန်အတွက်ပင်၊ လောလောဆယ်တွင်၊ DeepSeek သည် မော်ဒယ်အနုမာနစွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုအရေးပါလာစေရန် လုပ်ဆောင်နေပုံရပြီး ကြီးမားသောမော်ဒယ်များကို ပိုမိုကျယ်ပြန့်စွာလက်ခံခြင်းဖြင့် AI Infra လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တွင် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို သိသိသာသာလွှမ်းမိုးသွားမည်ဖြစ်သည်။ အကယ်၍ DeepSeek အဆင့် မော်ဒယ်ကို ပြည်တွင်းတွင် ကုန်ကျစရိတ် သက်သာစွာဖြင့် အသုံးချနိုင်ပါက၊ ၎င်းသည် အစိုးရနှင့် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ဒစ်ဂျစ်တယ် အသွင်ကူးပြောင်းရေး ကြိုးပမ်းမှုများကို များစွာ အထောက်အကူ ပြုမည်ဖြစ်သည်။ သို့ရာတွင်၊ အချို့သောဖောက်သည်များသည် ကြီးမားသောမော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်များနှင့် ပတ်သက်၍ မြင့်မားသောမျှော်လင့်ချက်များကို ကိုင်စွဲထားနိုင်သဖြင့် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်ကို ဟန်ချက်ညီအောင်ထိန်းကျောင်းခြင်းသည် လက်တွေ့အသုံးချမှုတွင် အရေးပါလာသည်ကို ပိုမိုထင်ရှားစေသည်။

DeepSeek သည် ChatGPT ထက် ပိုကောင်းသလား အကဲဖြတ်ရန်၊ ၎င်းတို့၏ သော့ချက်ကွဲလွဲမှု၊ အားသာချက်များနှင့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို နားလည်ရန် အရေးကြီးသည်။ ဤသည်မှာ ပြည့်စုံသော နှိုင်းယှဉ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

အင်္ဂါရပ်/ရှုထောင့်	DeepSeek	ChatGPT
ပိုင်ဆိုင်မှု	တရုတ်ကုမ္ပဏီတစ်ခုမှ တီထွင်ထုတ်လုပ်ခဲ့သည်။	OpenAI မှတီထွင်ခဲ့သည်။
အရင်းအမြစ်မော်ဒယ်	Open-source	တစ်ဦးတည်းပိုင်
ကုန်ကျစရိတ်	အသုံးပြုရန်အခမဲ့; စျေးသက်သာသော API အသုံးပြုခွင့် ရွေးချယ်စရာများ	စာရင်းသွင်းခြင်း သို့မဟုတ် တစ်ခါသုံးနှုန်းထား
စိတ်ကြိုက်လုပ်ပါ။	စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သောကြောင့် သုံးစွဲသူများအား ၎င်းကို ချိန်ညှိ၍ တည်ဆောက်နိုင်စေပါသည်။	အကန့်အသတ်ဖြင့် စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်နိုင်သည်။
သီးခြားလုပ်ဆောင်စရာများ စွမ်းဆောင်ရည်	ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အချက်အလက်ရယူခြင်းကဲ့သို့သော အချို့သောနယ်ပယ်များတွင် Excel များ	ဖန်တီးမှုရေးသားခြင်းနှင့် စကားစမြည်ပြောဆိုခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် ပြင်းထန်သောစွမ်းဆောင်ရည်ဖြင့် ဘက်စုံသုံးနိုင်သည်။
ဘာသာစကားပံ့ပိုးမှု	တရုတ်ဘာသာစကားနှင့် ယဉ်ကျေးမှုအပေါ် ခိုင်မာစွာ အာရုံစိုက်ပါ။	ကျယ်ပြန့်သောဘာသာစကားကို ပံ့ပိုးပေးသော်လည်း အမေရိကန်ဗဟိုပြု
သင်တန်းကုန်ကျစရိတ်	လေ့ကျင့်ရေးစရိတ်စက သက်သာပြီး စွမ်းဆောင်ရည်အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ဖန်တီးထားသည်။	များပြားလှသော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များ လိုအပ်သည့် လေ့ကျင့်ရေးစရိတ်များ ပိုမိုမြင့်မားသည်။
တုံ့ပြန်မှု ကွဲလွဲမှု	ပထဝီဝင်နိုင်ငံရေးအခြေအနေအရ လွှမ်းမိုးနိုင်ဖွယ်ရှိသော မတူညီသောတုံ့ပြန်မှုများကို ပေးဆောင်နိုင်ပါသည်။	လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ တစ်သမတ်တည်း အဖြေများ
ပစ်မှတ်ပရိသတ်	လိုက်လျောညီထွေရှိလိုသော developer များနှင့် researchers များအတွက် ရည်ရွယ်သည်။	စကားပြောစွမ်းရည်များကို ရှာဖွေနေသော ယေဘူယျအသုံးပြုသူများအတွက် ရည်ရွယ်သည်။
Cases ကိုသုံးပါ။	ကုဒ်ထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် အမြန်လုပ်ဆောင်စရာများအတွက် ပိုမိုထိရောက်သည်။	စာသားဖန်တီးခြင်း၊ မေးခွန်းများဖြေကြားခြင်းနှင့် ဆွေးနွေးပွဲများတွင် ပါဝင်ခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။

"Nvidia ကိုနှောင့်ယှက်ခြင်း" နှင့် ပတ်သက်၍ ဝေဖန်ရှုထောင့်

လက်ရှိတွင် Huawei မှလွဲ၍ Moore Threads၊ Muxi၊ Biran Technology နှင့် Tianxu Zhixin ကဲ့သို့သော ပြည်တွင်းချစ်ပ်ထုတ်လုပ်သူအများအပြားသည် DeepSeek ၏ မော်ဒယ်နှစ်မျိုးနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိနေကြသည်။ ချစ်ပ်ထုတ်လုပ်သူတစ်ဦးက "DeepSeek ၏ဖွဲ့စည်းပုံသည် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို သက်သေပြနေသော်လည်း ၎င်းသည် LLM တစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ DeepSeek ကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းဆိုင်ရာအသုံးချပရိုဂရမ်များကို အဓိကအာရုံစိုက်ထားပြီး နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာအကောင်အထည်ဖော်မှုကို မျှမျှတတ ရိုးရှင်းမြန်ဆန်စေသည်။" သို့သော်လည်း MoE ချဉ်းကပ်မှုသည် သိုလှောင်မှုနှင့် ဖြန့်ဖြူးမှုဆိုင်ရာ သတ်မှတ်ချက်များတွင် ပိုမိုမြင့်မားသော တောင်းဆိုမှုများ လိုအပ်ပြီး ပြည်တွင်းချစ်ပ်များနှင့် ဖြန့်ကျက်ရာတွင် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် လိုအပ်သည့် အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများစွာကို တင်ပြကာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် လိုအပ်ပါသည်။ "လက်ရှိတွင်၊ ပြည်တွင်းကွန်ပျူတာစွမ်းအင်သည် Nvidia ၏အသုံးပြုနိုင်စွမ်းနှင့်တည်ငြိမ်မှုတွင်မကိုက်ညီပါ၊ ဆော့ဖ်ဝဲလ်ပတ်ဝန်းကျင်တည်ဆောက်မှု၊ ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းနှင့်အခြေခံစွမ်းဆောင်ရည်ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းအတွက်မူလစက်ရုံမှပါဝင်မှုလိုအပ်သော Nvidia နှင့်မကိုက်ညီပါ" ဟုစက်မှုလုပ်ငန်းကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးကလက်တွေ့အတွေ့အကြုံကိုအခြေခံ၍ပြောကြားခဲ့သည်။ တပြိုင်နက်တည်း၊ "DeepSeek R1 ၏ကြီးမားသောအတိုင်းအတာအတိုင်းအတာကြောင့်၊ ပြည်တွင်းတွက်ချက်မှုစွမ်းအားသည် အပြိုင်ပြုလုပ်ရန်အတွက် node များပိုမိုလိုအပ်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ပြည်တွင်းဟာ့ဒ်ဝဲသတ်မှတ်ချက်များသည် အနည်းငယ်နောက်ကျကျန်နေသေးသည်၊ ဥပမာအားဖြင့်၊ လက်ရှိတွင် Huawei 910B သည် DeepSeek မှမိတ်ဆက်ထားသော FP8 inference ကို ပံ့ပိုးမပေးနိုင်ပါ။" DeepSeek V3 မော်ဒယ်၏ ပေါ်လွင်ချက်များထဲမှ တစ်ခုမှာ အလွန်ကြီးမားသော မော်ဒယ်တွင် ထိထိရောက်ရောက် မှန်ကန်ကြောင်း အတည်ပြုထားပြီးဖြစ်သည့် FP8 ရောစပ် တိကျမှု လေ့ကျင့်ရေးမူဘောင်ကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြစ်ပြီး သိသာထင်ရှားသော အောင်မြင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ယခင်က Microsoft နှင့် Nvidia တို့ကဲ့သို့ အဓိက ကစားသမားများသည် ဆက်စပ်အလုပ်များကို အကြံပြုခဲ့ကြသော်လည်း ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် ပတ်သက်၍ သံသယများသည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အတွင်းတွင် ရှိနေသေးသည်။ INT8 နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက FP8 ၏ အဓိက အားသာချက်မှာ လေ့ကျင့်မှုပြီးသော အရေအတွက် တွက်ချက်ခြင်း သည် အနုမာနအမြန်နှုန်းကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်ပေးကာ ဆုံးရှုံးမှုမရှိသော တိကျသေချာမှုကို ရရှိစေနိုင်ကြောင်း နားလည်ထားသည်။ FP16 နှင့် နှိုင်းယှဉ်သောအခါ FP8 သည် Nvidia ၏ H20 တွင် အရှိန်နှစ်ဆနှင့် H100 တွင် 1.5 ဆ အရှိန်တက်နိုင်သည်။ ပြည်တွင်းကွန်ပျူတာပါဝါနှင့်ပြည်တွင်းမော်ဒယ်များ၏အရှိန်အဟုန်နှင့်ပတ်သက်သောဆွေးနွေးမှုများသည် Nvidia အနှောင့်အယှက်ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် CUDA ကျုံးကိုကျော်ဖြတ်နိုင်ခြင်းရှိမရှိနှင့်ပတ်သက်၍ ထင်ကြေးပေးမှုများသည် ပို၍ပျံ့နှံ့လာပါသည်။ ငြင်းလို့မရနိုင်သောအချက်တစ်ခုမှာ DeepSeek သည် Nvidia ၏စျေးကွက်တန်ဖိုးကို သိသိသာသာကျဆင်းစေခဲ့သည်၊ သို့သော် ဤပြောင်းလဲမှုသည် Nvidia ၏အဆင့်မြင့်တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာပါဝါခိုင်မာမှုနှင့်ပတ်သက်သည့်မေးခွန်းများကိုပေါ်ပေါက်စေသည်။ အရင်းအနှီးဖြင့်မောင်းနှင်သော တွက်ချက်မှုစုဆောင်းခြင်းဆိုင်ရာ ယခင်လက်ခံထားသော ဇာတ်ကြောင်းများကို စိန်ခေါ်နေသော်လည်း Nvidia အတွက် လေ့ကျင့်ရေးအခြေအနေများတွင် အပြည့်အဝအစားထိုးရန် ခက်ခဲနေသေးသည်။ DeepSeek ၏ CUDA ၏ နက်ရှိုင်းစွာအသုံးပြုမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် - ဆက်သွယ်ရေးအတွက် SM ကိုအသုံးပြုခြင်း သို့မဟုတ် ကွန်ရက်ကတ်များကို တိုက်ရိုက်ခြယ်လှယ်ခြင်းကဲ့သို့သော ပျော့ပြောင်းမှုကို ပြသသည် - ပုံမှန် GPU များအတွက် လိုက်လျောညီထွေမဖြစ်နိုင်ပါ။ စက်မှုရှုထောင့်အမြင်များသည် Nvidia ၏ကျုံးသည် CUDA ကိုယ်တိုင်မဟုတ်ပဲ CUDA ဂေဟစနစ်တစ်ခုလုံးကို လွှမ်းခြုံထားပြီး DeepSeek မှအလုပ်ခန့်ထားသည့် PTX (Parallel Thread Execution) ညွှန်ကြားချက်များသည် CUDA ဂေဟစနစ်၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်နေဆဲဖြစ်သည်။ "ရေတိုမှာ Nvidia ရဲ့ ကွန်ပြူတာစွမ်းအားကို ကျော်ဖြတ်လို့မရနိုင်ပါဘူး- ဒါက အထူးသဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးမှာ ရှင်းပါတယ်၊ ဒါပေမယ့်၊ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုအတွက် အိမ်တွင်းကတ်တွေကို ဖြန့်ကျက်အသုံးပြုတာက အတော်လေး လွယ်ကူပါလိမ့်မယ်၊ ဒါကြောင့် တိုးတက်မှုက ပိုမြန်လာပါလိမ့်မယ်။ ပြည်တွင်းကတ်တွေရဲ့ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် အဓိကအားဖြင့် ကောက်ချက်ချတာကို အာရုံစိုက်ထားပါတယ်။ ဘယ်သူမှ စံပြဖြစ်တဲ့ DeepSeek ရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပြည်တွင်းကတ်တွေအပေါ် AI နည်းပညာကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ လေ့ကျင့်ပေးထားပါတယ်" ဟု မှတ်ချက်ပေးခဲ့သည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ခြုံငုံရှုထောင့်မှကြည့်လျှင် အခြေအနေများသည် ပြည်တွင်းမော်ဒယ်ချစ်ပ်များအတွက် အားတက်စရာဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်မှု၏ အလွန်အမင်းမြင့်မားသော လိုအပ်ချက်များကြောင့် ဝင်ရောက်မှုကို ဟန့်တားသည့် နယ်ပယ်အတွင်း ပြည်တွင်း ချစ်ပ်ထုတ်လုပ်သူများအတွက် အခွင့်အလမ်းများ ပိုမိုထင်ရှားပါသည်။ ပြည်တွင်း အနုမာနကတ်များကို အသုံးချရုံဖြင့် လုံလောက်ပြီဟု လေ့လာသူများက ငြင်းခုံကြသည်။ လိုအပ်ပါက၊ အပိုစက်တစ်လုံးဝယ်ယူခြင်းသည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိပြီး လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များသည် ထူးခြားသောစိန်ခေါ်မှုများရှိနေသော်လည်း- စက်အရေအတွက်တိုးလာမှုကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းသည် ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးဖြစ်လာနိုင်ပြီး ပိုမိုမြင့်မားသောအမှားအယွင်းနှုန်းများသည် လေ့ကျင့်ရေးရလဒ်များကို ဆိုးကျိုးသက်ရောက်စေနိုင်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးတွင် သီးခြားအစုလိုက်စကေးလိုအပ်ချက်များပါရှိပြီး အစုအဝေးများအတွက် ကောက်ချက်ချသည့်တောင်းဆိုချက်များကဲ့သို့ တင်းကျပ်ခြင်းမရှိသဖြင့် GPU လိုအပ်ချက်များကို ဖြေလျှော့ပေးပါသည်။ လက်ရှိတွင်၊ Nvidia ၏တစ်ခုတည်းသော H20 ကတ်၏စွမ်းဆောင်ရည်သည် Huawei သို့မဟုတ် Cambrian ထက်မကျော်လွန်ပါ။ ၎င်း၏အင်အားသည် အစုအဝေးတွင် တည်ရှိသည်။ AI Technology Review နှင့် အင်တာဗျူးတစ်ခုတွင် Luchen Technology ၏ တည်ထောင်သူ You Yang က "DeepSeek သည် အလွန်ကြီးမားသော လေ့ကျင့်ရေး တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အစုအဝေးများကို တည်ထောင်ခြင်းနှင့် ငှားရမ်းခြင်းတို့ကို ယာယီလျော့ပါးစေပါသည်။ ရေရှည်တွင်၊ ကြီးမားသော မော်ဒယ်လေ့ကျင့်မှု၊ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုနှင့် အသုံးချမှုများနှင့် ဆက်စပ်နေသော ကုန်ကျစရိတ်များကို သိသိသာသာ လျှော့ချခြင်းဖြင့်၊ AI ကို အခြေခံ၍ စျေးကွက်တောင်းဆိုမှုများသည် ဆက်လက်ဖြစ်ပေါ်နေဦးမည်ဖြစ်သည်။ ကွန်ပြူတာ ဓာတ်အား စျေးကွက်တွင် စဉ်ဆက်မပြတ် ဝယ်လိုအားကို တွန်းအားပေးသည်။" ထို့အပြင်၊ "DeepSeek ၏ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှုနှင့် ချိန်ညှိခြင်းဝန်ဆောင်မှုများအတွက် လိုအပ်ချက်သည် ပိုမိုမြင့်မားလာကာ ဒေသဆိုင်ရာစွမ်းရည်များ အားနည်းနေပြီး၊ အစုလိုက်တည်ထောင်ပြီးနောက်ပိုင်း အရင်းအမြစ်များမှ စွန့်ပစ်ပစ္စည်းများမှ စွန့်ပစ်ခြင်းကို လျော့ပါးသက်သာစေရန် ကူညီပေးသည့် ပြည်တွင်းတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အခင်းအကျင်းနှင့် ပိုမိုသဟဇာတဖြစ်စေပါသည်။" Luchen Technology သည် ပြည်တွင်းတွက်ချက်မှုစွမ်းအားအပေါ်အခြေခံ၍ DeepSeek R1 စီးရီးကျိုးကြောင်းပြ APIs နှင့် cloud ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုများကို စတင်ရန်အတွက် Huawei Cloud နှင့် ပူးပေါင်းထားသည်။ You Yang သည် အနာဂတ်နှင့် ပတ်သက်၍ အကောင်းမြင်ကြောင်း ထုတ်ဖော်ခဲ့သည်- "DeepSeek သည် ပြည်တွင်း၌ ထုတ်လုပ်သည့် ဖြေရှင်းချက်များကို ယုံကြည်စိတ်ချမှု တိုးပွားစေပြီး၊ ပြည်တွင်း၌ တွက်ချက်နိုင်မှုစွမ်းရည်များတွင် ပိုမိုစိတ်အားထက်သန်မှုနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို တွန်းအားပေးပါသည်။"

နိဂုံး

DeepSeek သည် ChatGPT ထက် "သာလွန်သည်" ရှိမရှိသည် အသုံးပြုသူ၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် ရည်ရွယ်ချက်များပေါ်တွင် မူတည်သည်။ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်၊ ကုန်ကျစရိတ်နည်းသော၊ နှင့် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှု လိုအပ်သည့်အလုပ်များအတွက် DeepSeek သည် သာလွန်ကောင်းဖြစ်နိုင်သည်။ ဖန်တီးမှုရေးသားခြင်း၊ အထွေထွေစုံစမ်းမေးမြန်းခြင်းနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော စကားဝိုင်းအင်တာဖေ့စ်များအတွက် ChatGPT က ဦးဆောင်နိုင်သည်။ ကိရိယာတစ်ခုစီသည် မတူညီသောရည်ရွယ်ချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးသည်၊ ထို့ကြောင့် ရွေးချယ်မှုသည် ၎င်းတို့အသုံးပြုသည့်အကြောင်းအရာအပေါ် များစွာမူတည်မည်ဖြစ်သည်။