Le compte officiel de Silicon Flow annonce que, à compter de ce jour, les API DeepSeek-R1 et V3 de la plate-forme SiliconCloud prennent en charge l'inférence par lots (Batch Inference). Les utilisateurs envoient des requêtes par lots à SiliconCloud via l'API, sans être limités par le débit d'inférence en temps réel. Le traitement des tâches devrait être terminé dans les 24 heures. Par rapport à l'inférence en temps réel, le prix de l'inférence par lots DeepSeek-V3 est réduit de 50 %. Du 11 mars au 18 mars, DeepSeek...

La plateforme SiliconCloud lance officiellement la fonctionnalité d'inférence par lots (Batch Inference) pour les API DeepSeek-R1 et V3. Les utilisateurs peuvent désormais envoyer des requêtes à SiliconCloud via l'API par lots, ce qui leur permet de contourner les limitations de vitesse de l'inférence en temps réel et de traiter des tâches de données à grande échelle dans un délai de 24 heures. L'un des points forts de cette mise à jour est la forte réduction des prix. Le prix de l'inférence par lots pour DeepSeek-V3 est considérablement inférieur à celui de l'inférence en temps réel.

Récemment, MedBench, une plateforme d'évaluation de grands modèles linguistiques médicaux de renom en Chine, a publié son dernier classement. Le grand modèle linguistique médical développé par l'équipe médicale d'Ant Group a remporté la première place du classement d'évaluation et du classement d'auto-évaluation, obtenant des scores impressionnants de 97,5 et 98,2 respectivement, suscitant un vif intérêt de l'industrie. Le succès du grand modèle linguistique médical d'Ant Group est le fruit des efforts continus de son équipe dans le développement de modèles d'inférence médicale. L'équipe a récemment adopté la technologie de l'apprentissage par renforcement pour créer une nouvelle génération de modèles d'inférence médicale. Cette innovation permet au modèle de...

Cerebras Systems a récemment annoncé la construction de six nouveaux centres de données en Amérique du Nord et en Europe afin d'améliorer ses capacités d'inférence en intelligence artificielle (IA). Cette initiative augmentera considérablement la puissance de calcul de l'entreprise, soutenant ainsi le développement d'applications IA diverses. Selon le plan, 85 % de la capacité de calcul sera concentrée aux États-Unis, avec trois installations déjà opérationnelles à Santa Clara et Stockton en Californie, et à Dallas au Texas. Les nouveaux centres seront ensuite implantés à Minneapolis (prévu pour le deuxième trimestre 2025), Oklahoma City et Montréal.

Récemment, le développeur scraed a publié sur GitHub LanPaint, un outil de réparation d'images ne nécessitant aucun entraînement supplémentaire. Cet outil vise à aider les utilisateurs à obtenir des résultats de réparation d'images de haute qualité sur n'importe quel modèle de diffusion stable (SD), y compris les modèles personnalisés entraînés par l'utilisateur. LanPaint permet au modèle de « réfléchir » avant le débruitage par itérations multiples, afin d'obtenir des résultats de réparation plus fluides et précis. L'une des principales caractéristiques de LanPaint est la réparation sans entraînement. Les utilisateurs peuvent immédiatement...

Hedra révolutionne le domaine des avatars numériques IA avec le lancement de Character-3, un nouveau modèle capable d'inférence conjointe sur des données images, texte et audio, et de Hedra Studio, une plateforme innovante pour créer et interagir avec ces avatars.

La société d'intelligence artificielle Mistral AI a annoncé aujourd'hui le lancement officiel de son dernier modèle de reconnaissance de documents, Mistral OCR. Considéré comme le meilleur OCR du marché, ce modèle a suscité de vives discussions sur la plateforme X grâce à ses performances exceptionnelles et à sa polyvalence. Mistral OCR prend en charge l'extraction précise de documents complexes, PDF, images, tableaux, formules mathématiques et documents multilingues, surpassant Google Document AI et Azure OCR en termes de vitesse et de précision.

Alibaba a rendu open-source Tongyi Qianwen QwQ-32B, un nouveau modèle d'inférence léger capable de fournir des performances exceptionnelles même sur des cartes graphiques grand public. Dites adieu aux exigences matérielles élevées et profitez de performances de pointe accessibles à tous.

Alibaba a publié QwQ-32B, un nouveau modèle d'inférence open source de 32 milliards de paramètres. Ses performances sont comparables à celles de DeepSeek-R1, tout en nécessitant une empreinte mémoire vidéo significativement plus petite. Cela le rend plus accessible et efficace pour les applications d'inférence.

L'application d'IA de Tencent, Tencent Yuanbao, a réalisé une avancée significative dans le classement des applications gratuites de l'App Store chinois d'Apple, dépassant DeepSeek pour atteindre la première place. Actuellement, les cinq premières applications du classement gratuit sont : Tencent Yuanbao, DeepSeek, Impôt sur le revenu des particuliers, Doubao et Hongguo Short Videos.

Tongyi Lingma a annoncé le lancement de son dernier modèle d'inférence, Qwen2.5-Max, offrant aux développeurs une puissante assistance en programmation et en mathématiques. Entraîné sur plus de 20 billions de jetons et combiné à une solution de post-entraînement soigneusement conçue, Qwen2.5-Max présente des performances exceptionnelles.

DeepSeek a ouvert un compte officiel sur Zhihu et publié l’article technique « Aperçu du système d’inférence DeepSeek-V3/R1 », dévoilant pour la première fois en détail les optimisations de son système d’inférence de modèle et les informations sur le taux de profit des coûts. Cela marque la fin officielle de la semaine Open Source très attendue de DeepSeek. L’article présente les deux principaux objectifs d’optimisation du système d’inférence DeepSeek-V3/R1 : un débit plus élevé et une latence plus faible. Pour atteindre ces objectifs, DeepSeek a adopté la technologie de parallélisation experte inter-nœuds à grande échelle (EP), bien que...