DeepSeek V3.2 перевершує GPT-5 на елітних бенчмарках: що означає стрімкий розвиток ШІ в Китаї для інфраструктури

10 грудня 2025 Автор: Blake Crosley

1 грудня 2025 року китайська компанія DeepSeek представила дві нові моделі ШІ, причому DeepSeek-V3.2-Speciale досягла елітних результатів на змаганнях: рівень золотої медалі на Міжнародній математичній олімпіаді 2025 року (35/42 балів), 10-те місце на Міжнародній олімпіаді з інформатики (492/600 балів) та 2-ге місце на фіналі ICPC.[^1] За результатами бенчмарків варіант Speciale досяг 96,0% успішності на AIME порівняно з 94,6% для GPT-5-High та 95,0% для Gemini-3.0-Pro.[^2] Обидві моделі випущені безкоштовно та з відкритим кодом під ліцензією Apache 2.0, ставлячи під сумнів припущення щодо вимог до обчислювальних ресурсів для передових можливостей ШІ.

Цей реліз став значною подією в геополітиці ШІ. Китайська лабораторія, що працює в умовах американських експортних обмежень на чипи, створила моделі, які зрівнялися або перевершили американські передові системи в елітних задачах міркування. Це досягнення піднімає питання про взаємозв'язок між інвестиціями в інфраструктуру та можливостями ШІ, що має значення для організацій, які планують закупівлю GPU та навчальної інфраструктури.

Детальний аналіз результатів бенчмарків

DeepSeek-V3.2-Speciale продемонструвала виняткову продуктивність на математичних та програмістських бенчмарках, увійшовши до трійки найкращих передових моделей у світі.

На турнірі з математики Гарварду та MIT варіант Speciale набрав 99,2%, перевершивши 97,5% Gemini.[^3] AIME — 75-хвилинний іспит з 15 задачами, що вимірює математичну інтуїцію, а не обчислювальні навички — є одним з найскладніших бенчмарків міркування для ШІ. Результат 96% ставить модель на рівень топ-50 учасників математичних олімпіад у світі.[^4]

Це пояснюється базовою архітектурою. DeepSeek V3.2 побудована на фреймворку Mixture-of-Experts (MoE) з 685 мільярдами параметрів та 37 мільярдами параметрів, що активуються на кожен токен.[^5] Дизайн MoE означає, що модель має ємність знань моделі на 685B, але вартість інференсу моделі на 37B — ключова перевага ефективності, яка дозволяє як навчання, так і розгортання на обмеженому обладнанні.

Стандартний реліз DeepSeek-V3.2 орієнтований на повсякденні випадки використання асистента для міркувань з балансом між можливостями та ефективністю. Варіант Speciale — конфігурація з високими обчислювальними витратами та розширеними ланцюжками міркувань — представляє версію з максимальними можливостями, оптимізовану для елітних результатів бенчмарків, а не для економічної ефективності.[^6] DeepSeek зазначила, що API-ендпоінт Speciale діє до 15 грудня 2025 року, що відображає надзвичайно високу обчислювальну вартість роботи моделі в масштабі.

Обидві моделі додають можливості поєднання міркування та автономного виконання певних дій, що свідчить про агентні можливості поряд з високою продуктивністю на бенчмарках.[^7] Така комбінація позиціонує моделі DeepSeek для практичних застосувань за межами академічних бенчмарків.

Наслідки для ефективності інфраструктури

Досягнення DeepSeek ставить під сумнів припущення щодо вимог до обчислювальних ресурсів для передового ШІ — і надає конкретні уроки для планування інфраструктури.

Прорив у ефективності навчання

DeepSeek навчила V3 на 2048 GPU NVIDIA H800 — експортно обмеженому варіанті H100 зі зниженою швидкістю міжз'єднання — всього за 2,788 мільйона GPU-годин приблизно за $5,6 мільйона обчислювальних витрат.[^8] Для порівняння, Llama 3 405B потребувала 30,8 мільйона GPU-годин для навчання — в 11 разів більше обчислень для меншої моделі.[^9]

Ефективність досягається завдяки трьом ключовим інноваціям:

Навчання зі змішаною точністю FP8. DeepSeek стала піонером навчання FP8 (8-біт) у масштабі, зменшивши вимоги до пам'яті при збереженні точності. V3 стала першою відкритою LLM, навченою з використанням FP8, підтвердивши цю техніку для надзвичайно великих моделей.[^10]

Ефективність обчислень на токен. DeepSeek навчила V3 на 250 GFLOPs на токен порівняно з 394 GFLOPs на токен у Qwen 2.5 72B та 2448 GFLOPs на токен у Llama 3.1 405B.[^11] 10-кратний розрив в ефективності порівняно з Llama демонструє, що алгоритмічні інновації можуть замінити сирі обчислювальні потужності.

Multi-head Latent Attention (MLA). Ця архітектура зменшує вимоги до пропускної здатності пам'яті під час інференсу, дозволяючи розгортання на обладнанні, яке інакше було б недостатнім.

Що це означає для рішень щодо закупівель

Розрив в ефективності має прямі наслідки для закупівлі GPU:

Переосмисліть припущення про великі кластери. Якщо DeepSeek досягла передової продуктивності з 2048 H800, організаціям, які планують кластери на 10 000+ GPU, варто перевірити свої припущення щодо ефективності. Менші, добре оптимізовані кластери можуть забезпечити еквівалентні можливості.

Інвестуйте в експертизу навчальної інфраструктури. Розрив між ефективністю DeepSeek та підходами західних лабораторій свідчить про те, що методологія навчання важлива не менше, ніж обладнання. Організаціям слід виділяти бюджет на ML-інженерів поряд із закупівлею GPU.

Плануйте швидке покращення ефективності. Цикли закупівель тривалістю 12-18 місяців ризикують застаріти, оскільки ефективність навчання зростає. Розгляньте коротші зобов'язання або гнучкі хмарні угоди замість великих капітальних закупівель, прив'язаних до поточних припущень.

Контекст експортних обмежень

Американські експортні обмеження на чипи обмежують китайський доступ до найсучасніших GPU NVIDIA, включаючи архітектури H100 та Blackwell. DeepSeek розробила V3.2, використовуючи H800 — які зберігають повну обчислювальну потужність, але мають знижену швидкість міжз'єднання NVLink — досягнувши передової продуктивності без доступу до передового обладнання.

Це досягнення демонструє, що обмеження пропускної здатності міжз'єднання можуть бути частково подолані через алгоритмічні інновації. Організації не можуть припускати, що більше GPU автоматично означає кращі моделі. Ефективність навчання, інновації в архітектурі та оптимізація важливі поряд із сирими обчислювальними потужностями.

Економіка відкритих моделей: конкретні порівняння витрат

Обидві моделі DeepSeek-V3.2 випущені безкоштовно та з відкритим кодом, створюючи значні цінові переваги для організацій з GPU-інфраструктурою.

Порівняння цін API: - GPT-5 Standard: $1,25/мільйон вхідних токенів, $10/мільйон вихідних токенів[^12] - Claude Opus 4.1: $15/мільйон вхідних токенів, $75/мільйон вихідних токенів[^13] - DeepSeek V3.2-Exp: $0,028/мільйон вхідних токенів[^14]

Цінова різниця в 45-500 разів означає, що організації з великими обсягами інференсу можуть досягти масштабного скорочення витрат, розгортаючи DeepSeek самостійно замість використання пропрієтарних API.

Вимоги до самостійного хостингу: Запуск повної моделі на 685B вимагає приблизно 700 ГБ VRAM з точністю FP8, що досяжно з 8-10 GPU NVIDIA H100 (80 ГБ).[^15] Квантизовані 4-бітні версії зменшують це до ~386 ГБ, дозволяючи розгортання на 5-6 H100 або еквівалентних конфігураціях.[^16]

Для організацій, які вже експлуатують GPU-кластери для інших AI-навантажень, додавання інференсу DeepSeek представляє маргінальні витрати порівняно зі значними потокенними тарифами пропрієтарних альтернатив.

Зміна конкурентного ландшафту

У листопаді 2025 року відбулися концентровані релізи передових моделей від основних лабораторій, при цьому DeepSeek додала китайську конкуренцію до американоцентричного ландшафту.

Релізи передових моделей США

Листопад 2025 року був надзвичайно насиченим релізами: GPT-5.1, Grok 4.1, Gemini 3 Pro та Claude Opus 4.5 вийшли протягом шести днів один за одним.[^17] Claude Opus 4.5, найінтелектуальніша модель Anthropic, відзначається у програмуванні та агентних задачах.[^18] Gemini 3 Pro домінує на бенчмарках міркування з результатом 86,4 GPQA, тоді як Claude Opus 4.5 лідирує на бенчмарках програмування з 72,5% на SWE-bench.[^19]

Грудневий реліз DeepSeek демонструє, що китайські лабораторії можуть відповідати цьому темпу передової розробки, незважаючи на обмеження обладнання. Глобальна гонка ШІ тепер включає справжню конкуренцію з боку Китаю за можливостями, а не лише за масштабом розгортання.

Геополітичні наслідки

Передові можливості китайського ШІ впливають на американські політичні дискусії щодо експортних обмежень, обчислювального суверенітету та лідерства в ШІ. Політики припускали, що апаратні обмеження сповільнять китайський розвиток ШІ; досягнення DeepSeek свідчить про обмеженість цієї стратегії.

Організаціям слід очікувати продовження еволюції політики, оскільки уряди реагують на зміну конкурентної динаміки. Експортні обмеження можуть посилитися, поширитися на нові категорії або бути переглянуті, оскільки їхня ефективність ставиться під сумнів. Планування закупівель має враховувати політичну невизначеність.

Структура прийняття рішень: будувати, купувати чи чекати?

Реліз DeepSeek змінює розрахунок «будувати чи купувати» для можливостей ШІ. Ось як підійти до цього рішення:

Ця структура передбачає поточне ціноутворення GPU. Зі зростанням доступності H100 та виходом на ринок H200/B200 економіка самостійного хостингу ще більше зміститься на користь власної інфраструктури.

Що це означає для планування інфраструктури

Досягнення DeepSeek несе кілька практичних наслідків для організацій, які планують ШІ-інфраструктуру.

Ефективність замість масштабу

Кількість GPU має менше значення, ніж ефективність навчання для досягнення можливостей ШІ. Організаціям слід інвестувати в оптимізацію навчальної інфраструктури поряд із закупівлею обладнання. Поєднання хорошого обладнання та хороших підходів до навчання перевершує відмінне обладнання з наївним навчанням.

Практичний крок: Перш ніж зобов'язуватися до великих замовлень GPU, залучіть ML-інженерних консультантів для аудиту ефективності навчання. Покращення ефективності в 2-3 рази може пропорційно зменшити необхідний розмір кластера.

Дослідницькі партнерства та інвестиції в інженерні таланти можуть забезпечити більше можливостей на долар, ніж додаткові закупівлі GPU. Організаціям слід балансувати інвестиції в обладнання та людський капітал залежно від своєї стратегії розвитку ШІ.

Інфраструктура розгортання відкритих моделей

Безкоштовні відкриті передові моделі змінюють вимоги до інфраструктури. Замість оптимізації затримки API та управління потокенними витратами організаціям слід розглянути інференс-інфраструктуру для самостійного розгортання. Економіка інфраструктури зміщується від операційних витрат до капітальних інвестицій.

Практичний крок: Підрахуйте ваші поточні витрати на API. Якщо вони перевищують $50 000/місяць на інференс, оцініть економіку самостійного хостингу. Кластер з 8 GPU H100 коштує приблизно $250 000-300 000, але назавжди усуває потокенні тарифи.

GPU-кластери, розраховані на інференс, а не на навчання, стають більш цінними зі зростанням якості відкритих моделей. Організації можуть досягти кращої економіки, запускаючи інференс на власній інфраструктурі, ніж сплачуючи API-маржу постачальникам моделей.

Міркування щодо диверсифікації

Залежність від єдиного постачальника моделей створює ризики в умовах еволюції конкурентної динаміки. Організаціям слід проектувати системи, що приймають моделі від різних постачальників, дозволяючи швидко впроваджувати нові можливості. Реліз DeepSeek демонструє, що лідерство в можливостях змінюється непередбачувано.

Практичний крок: Впровадьте шари абстракції моделей (LiteLLM, OpenRouter або власну маршрутизацію), які дозволяють перемикатися між постачальниками без змін у додатках.

550 польових інженерів Introl підтримують організації у впровадженні гнучкої ШІ-інфраструктури, що адаптується до конкурентної динаміки.[^20] Компанія посіла 14-те місце в рейтингу Inc. 5000 2025 року з трирічним зростанням 9594%.[^21]

Інфраструктура в 257 локаціях по всьому світу вимагає адаптивності в умовах еволюції ландшафту ШІ.[^22] Професійна підтримка забезпечує збереження цінності інфраструктурних інвестицій при зміні можливостей та економіки моделей.

Ключові висновки

Для планувальників інфраструктури: - DeepSeek досягла продуктивності рівня GPT-5 з обчислювальними витратами в 11 разів меншими, ніж Llama 3 405B - Самостійний хостинг передових моделей тепер вимагає 8-10 H100 (~$250-300K) порівняно з $50K+/місяць за API - Ефективність навчання важлива не менше, ніж кількість GPU — закладайте бюджет для