Lors d'une récente conférence téléphonique, la société XinKaiPu a révélé les derniers résultats d'évaluation de son propre grand modèle linguistique, XingPu. Ce modèle, entraîné à l'aide de techniques SFT (Supervised Fine-Tuning) et RL (Reinforcement Learning), affiche des performances d'inférence intelligentes comparables à celles de DeepSeek-R1, tout en ne consommant que 1/20e de sa puissance de calcul. Cette réussite met en lumière les capacités de R&D de XinKaiPu dans le domaine de l'intelligence artificielle et offre la possibilité de réduire les investissements matériels.
Le succès du grand modèle linguistique XingPu ne réside pas seulement dans l'amélioration de ses capacités d'inférence intelligentes, mais aussi dans son efficacité énergétique. Cette avancée signifie que les entreprises verront leurs investissements matériels pour le déploiement de tels modèles considérablement réduits, libérant ainsi des ressources pour le développement logiciel et l'extension des applications intelligentes. XinKaiPu a indiqué qu'il participerait à des évaluations sectorielles afin d'obtenir des données plus fiables et de démontrer davantage la compétitivité du grand modèle linguistique XingPu sur le marché.
Source : Image générée par IA, fournie par Midjourney
Parallèlement, la demande de puissance de calcul ne cesse de croître dans le secteur, et les entreprises à la recherche de solutions plus efficaces sont souvent confrontées à des coûts matériels élevés. Les résultats de XinKaiPu arrivent à point nommé et offrent de nouvelles options à de nombreuses entreprises. En garantissant une expérience utilisateur et une précision de service optimales, la réduction des investissements matériels en puissance de calcul contribuera à améliorer l'efficacité opérationnelle et la rentabilité globale.
Dans l'ensemble, les résultats des tests du grand modèle linguistique XingPu de XinKaiPu stimuleront l'innovation et la concurrence au sein du secteur, aidant les entreprises à réaliser des avancées significatives dans leur transformation numérique. Avec les progrès et la maturation constante des technologies, les applications des modèles d'IA seront de plus en plus répandues, favorisant le développement intelligent de tous les secteurs d'activité.
