DeepSeek V3.2 перевершує GPT-5 на елітних бенчмарках: що означає підйом китайського ШІ для інфраструктури

10 грудня 2025 року Автор: Blake Crosley

Китайська компанія DeepSeek представила дві нові моделі штучного інтелекту 1 грудня 2025 року, при цьому DeepSeek-V3.2-Speciale досягла елітних результатів на змаганнях: рівень золотої медалі на Міжнародній математичній олімпіаді 2025 (35/42 бали), 10-те місце на Міжнародній олімпіаді з інформатики (492/600 балів) та 2-ге місце на Світовому фіналі ICPC.¹ За показниками бенчмарків варіант Speciale досяг 96,0% прохідного балу 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 за ліцензією Apache 2.0, що ставить під сумнів припущення щодо обчислювальних вимог для передових можливостей ШІ.

Цей реліз знаменує важливий момент у геополітиці ШІ. Китайська лабораторія, що працює під американськими обмеженнями на експорт чіпів, створила моделі, які відповідають або перевершують американські передові системи в елітних задачах міркування. Це досягнення порушує питання про зв'язок між інвестиціями в інфраструктуру та можливостями ШІ, з наслідками для організацій, що планують закупівлю GPU та інфраструктуру навчання.

Аналіз продуктивності бенчмарків

DeepSeek-V3.2-Speciale продемонстрував виняткову продуктивність на математичних та програмістських бенчмарках, посівши місце серед трьох провідних передових моделей світу.

На Математичному турнірі Гарвард-MIT варіант Speciale набрав 99,2%, перевершивши 97,5% Gemini.³ AIME—75-хвилинний іспит з 15 задач, що вимірює математичну інтуїцію, а не обчислення—представляє один з найскладніших бенчмарків міркування для ШІ. Оцінка 96% ставить модель на рівень топ-50 учасників математичних олімпіад світу.⁴

Базова архітектура пояснює чому. DeepSeek V3.2 побудований на фреймворку Mixture-of-Experts (MoE) з 685 мільярдами параметрів, де 37 мільярдів параметрів активуються на токен.⁵ Дизайн MoE означає, що модель має ємність знань моделі 685B, але вартість інференсу моделі 37B—критична перевага в ефективності, яка дозволяє навчання та розгортання на обмеженому обладнанні.

Стандартна версія DeepSeek-V3.2 орієнтована на повсякденні випадки використання асистента міркування з балансом між можливостями та ефективністю. Варіант Speciale—конфігурація з високими обчисленнями та розширеними ланцюгами міркування—представляє версію з максимальними можливостями, оптимізовану для елітної продуктивності бенчмарків, а не для економічної ефективності.⁶ DeepSeek зазначив, що API-ендпоінт Speciale закінчується 15 грудня 2025 року, що відображає екстремальну обчислювальну вартість роботи моделі в масштабі.

Обидві моделі додають можливості для поєднання міркування та автономного виконання певних дій, що вказує на агентні можливості поряд з чистою продуктивністю бенчмарків.⁷ Ця комбінація позиціонує моделі DeepSeek для практичних застосувань, що виходять за межі академічних бенчмарків.

Наслідки для ефективності інфраструктури

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

Прорив в ефективності навчання

DeepSeek навчив V3 на 2 048 GPU NVIDIA H800—варіанті H100 з обмеженням на експорт зі зниженими швидкостями інтерконекту—лише за 2,788 мільйона GPU-годин при приблизній обчислювальній вартості $5,6 мільйона.⁸ Для порівняння, Llama 3 405B потребував 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 став піонером у навчанні FP8 (8-біт) в масштабі, зменшуючи вимоги до пам'яті при збереженні точності. V3 став першим відкритим LLM, навченим з використанням FP8, що підтвердило техніку для надзвичайно великих моделей.¹⁰

Обчислювальна ефективність на токен. DeepSeek навчив V3 при 250 GFLOPs на токен, порівняно з 394 GFLOPs на токен для Qwen 2.5 72B та 2 448 GFLOPs на токен для Llama 3.1 405B.¹¹ 10-кратний розрив в ефективності порівняно з Llama демонструє, що алгоритмічні інновації можуть замінити сирі обчислення.

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:

Ставте під сумнів припущення про великі кластери. Якщо DeepSeek досяг передової продуктивності з 2 048 H800, організації, що планують кластери з 10 000+ GPU, повинні перевірити свої припущення щодо ефективності. Менші, добре оптимізовані кластери можуть забезпечити еквівалентні можливості.

Інвестуйте в експертизу інфраструктури навчання. Розрив між ефективністю DeepSeek та підходами західних лабораторій свідчить про те, що методологія навчання важлива так само, як і обладнання. Організації повинні виділяти бюджет на таланти ML-інженерії поряд із закупівлею GPU.

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

Контекст експортних обмежень

Американські обмеження на експорт чіпів обмежують китайський доступ до найпередовіших GPU NVIDIA, включаючи архітектури H100 та Blackwell. DeepSeek розробив V3.2, використовуючи H800—які зберігають повну обчислювальну потужність, але мають знижені швидкості інтерконекту NVLink—досягаючи передової продуктивності без доступу до передового обладнання.

Це досягнення демонструє, що обмеження пропускної здатності інтерконекту можуть бути частково подолані через алгоритмічні інновації. Організації не можуть припускати, що більше GPU автоматично створюють кращі моделі. Ефективність навчання, архітектурні інновації та оптимізація важливі поряд із сирими обчисленнями.

Економіка відкритих моделей: конкретні порівняння вартості

Обидві моделі DeepSeek-V3.2 випущені безкоштовно та відкрито, створюючи чіткі переваги у вартості для організацій з GPU-інфраструктурою.

Порівняння цін API: - GPT-5 Standard: $1,25/мільйон вхідних токенів, $10/мільйон вихідних токенів¹² - Claude Opus 4.1: $15/мільйон вхідних токенів, $75/мільйон вихідних токенів¹³ - DeepSeek V3.2-Exp: $0,028/мільйон вхідних токенів¹⁴

Розрив у ціні 45x-500x означає, що організації, які виконують великі обсяги інференсу, можуть досягти масового скорочення витрат шляхом самостійного хостингу DeepSeek замість використання пропрієтарних API.

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

Для організацій, що вже експлуатують GPU-кластери для інших робочих навантажень ШІ, додавання інференсу DeepSeek представляє маргінальну вартість порівняно зі значними комісіями за токен пропрієтарних альтернатив.

Зміна конкурентного ландшафту

Листопад 2025 року став свідком концентрованих релізів передових моделей від провідних лабораторій, при цьому DeepSeek додав китайську конкуренцію до американоцентричного ландшафту.

Релізи передових моделей США

Листопад 2025 року був надзвичайно насиченим релізами, оскільки GPT-5.1, Grok 4.1, Gemini 3 Pro та Claude Opus 4.5 всі вийшли протягом шести днів.¹⁷ Claude Opus 4.5, найрозумніша модель Anthropic, відзначається в кодуванні та агентних завданнях.¹⁸ Gemini 3 Pro домінує в бенчмарках міркування з оцінкою GPQA 86,4, тоді як Claude Opus 4.5 лідирує в бенчмарках кодування з 72,5% на SWE-bench.¹⁹

Грудневий реліз DeepSeek демонструє, що китайські лабораторії можуть відповідати цьому темпу передового розвитку попри обмеження обладнання. Глобальна гонка ШІ тепер включає справжню конкуренцію з боку Китаю в можливостях, а не лише в масштабі розгортання.

Геополітичні наслідки

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

Організації повинні очікувати продовження еволюції політики, оскільки уряди реагують на змінювані конкурентні динаміки. Експортні обмеження можуть посилитися, розширитися на нові категорії або підлягати перегляду, оскільки їх ефективність ставиться під сумнів. Планування закупівель повинно враховувати політичну невизначеність.

Рамки прийняття рішень: будувати, купувати чи чекати?

Реліз DeepSeek переформатовує розрахунок "будувати проти купувати" для можливостей ШІ. Ось як підходити до рішення:

Рамки припускають поточне ціноутворення GPU. Оскільки доступність H100 покращується та H200/B200 виходять на ринок, економіка самостійного хостингу ще більше зміститься на користь власної інфраструктури.

Що це означає для планування інфраструктури

Досягнення DeepSeek має кілька практичних наслідків для організацій, що планують ШІ-інфраструктуру.

Ефективність понад масштаб

Сира кількість GPU менш важлива, ніж ефективність навчання для досягнення можливостей ШІ. Організації повинні інвестувати в оптимізацію інфраструктури навчання поряд із закупівлею обладнання. Комбінація хорошого обладнання та хороших підходів до навчання перевершує відмінне обладнання з наївним навчанням.

Практичний крок: Перед тим як зобов'язатися на великі замовлення GPU, залучіть консультантів з ML-інженерії 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 додаткова закупівля GPU. Організації повинні балансувати інвестиції в обладнання та людський капітал на основі своєї стратегії розвитку ШІ.

Інфраструктура розгортання відкритих моделей

Безкоштовні відкриті передові моделі змінюють вимоги до інфраструктури. Замість оптимізації для затримки API та управління витратами на токен, організації повинні розглянути інфраструктуру інференсу для самостійного розгортання. Економіка інфраструктури зміщується від операційних витрат до капітальних інвестицій.

Практичний крок: Розрахуйте свої 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 усуває комісії за токен на невизначений термін.

GPU-кластери, розмірені для інференсу, а не навчання, стають більш цінними, оскільки відкриті моделі покращуються. Організації можуть досягти кращої економіки, запускаючи інференс на власній інфраструктурі, а не сплачуючи маржу API постачальникам моделей.

Міркування щодо диверсифікації

Залежність від єдиних постачальників моделей створює ризик, оскільки конкурентна динаміка розвивається. Організації повинні проектувати системи, що приймають моделі від кількох постачальників, дозволяючи швидке впровадження нових можливостей. Реліз DeepSeek демонструє, що лідерство в можливостях змінюється непередбачувано.

Практичний крок: Впровадьте рівні абстракції моделей (LiteLLM, OpenRouter або власна маршрутизація), які дозволяють перемикатися між постачальниками без змін у додатку.

550 польових інженерів Introl підтримують організації у впровадженні гнучкої ШІ-інфраструктури, що адаптується до конкурентної динаміки.²⁰ Компанія посіла 14-те місце в Inc. 5000 2025 з 9 594% трирічного зростання.²¹

Інфраструктура в 257 глобальних локаціях вимагає адаптивності, оскільки ландшафт ШІ розвивається.²² Професійна підтримка забезпечує, що інвестиції в інфраструктуру залишаються цінними, оскільки можливості та економіка моделей змінюються.

Ключові висновки

Для планувальників інфраструктури: - DeepSeek досяг продуктивності рівня GPT-5 з 11-кратно меншими обчисленнями, ніж Llama 3 405B - Самостійний хостинг передових моделей тепер вимагає 8-10 H100 (~$250-300K) проти $50K+/місяць комісій API - Ефективність навчання важлива так само, як кількість GPU—бюджетуйте для ML-інженерії поряд з обладнанням

Для рішень щодо закупівель: - Ставте під сумнів припущення про великі кластери; 2 048 GPU досягли передових можливостей - Плануйте для 12-18 місячних покращень ефективності, які можуть зробити поточні припущення застарілими - Впровадьте рівні абстракції моделей для швидкого впровадження можливостей

Для стратегічного планування: - Китайські лабораторії тепер конкурують у можливостях, а не лише в масштабі—очікуйте продовження релізів - Ефективність експортних обмежень сумнівна; політика може розвиватися непередбачувано - Відкриті моделі, що наближаються до пропрієтарного паритету, змінюють економіку "будувати проти купувати"

Перспективи

DeepSeek V3.2 демонструє, що передові можливості ШІ з'являються з кількох джерел, а не виключно з американських лабораторій з необмеженим доступом до обладнання. Це досягнення прискорює конкурентну динаміку та ставить під сумнів припущення планування інфраструктури.

Ключовий урок: інновації в ефективності можуть стиснути вимоги до обладнання для передового ШІ на порядок величини. Організації, що планують інвестиції в інфраструктуру, повинні враховувати постійні покращення ефективності, а не прив'язуватися до поточних припущень щодо обчислювальних вимог.

Організації повинні готуватися до постійних покращень можливостей з різних джерел. Інвестиції в інфраструктуру повинні підкреслювати гнучкість, ефективність та адаптивність понад сирий масштаб, оптимізований для поточних архітектур моделей. Ландшафт ШІ-інфраструктури винагороджує організації, які швидко адаптуються до нових можливостей.

Посилання

Категорія: ШІ та МН Терміновість: Висока — Зміна конкурентного ландшафту з наслідками для інфраструктури Кількість слів: ~2 400