Сообщается, что Moonshot AI и DeepSeek использовали результаты GPT-6 Astra
По сообщениям, Moonshot AI и DeepSeek использовали ответы GPT-6 Astra от OpenAI для обучения новых моделей, выпущенных в октябре. DeepSeek представила модель с открытыми весами V4.1-Flash-1017 17 октября, а Moonshot выпустила Kimi K3.1 Pro 23 октября.
В Kimi K3.1 Pro около 2,8 триллиона параметров. Модель набрала 55 баллов в Artificial Analysis Intelligence Index и заняла четвёртое место в общем рейтинге. Она также превзошла GPT-6 Astra в некоторых тестах на агентное программирование. Сообщения об использовании ответов GPT-6 Astra вновь разожгли дискуссию о дистилляции моделей — методе обучения одной системы ИИ на ответах другой модели.
Эти утверждения могут привлечь внимание инвесторов. По сообщениям, оценка Moonshot составляет около 50 миллиардов долларов в преддверии запланированного IPO в Гонконге, а вопросы о данных для обучения могут также проверить доверие к недорогой модели DeepSeek. Сообщений о публичных обвинениях со стороны OpenAI не было. Эта новость касается сектора ИИ и не является непосредственным катализатором для рынка криптовалют.
Neutral
Этот материал напрямую не связан с какой-либо криптовалютой, токеном, блокчейн-протоколом или политикой в отношении крипторынка, поэтому его непосредственное влияние на торги, вероятно, будет нейтральным. Он может вызвать обсуждение конкуренции в сфере ИИ, использования данных и устойчивости оценок компаний, разрабатывающих модели, однако сами по себе эти темы не меняют фундаментальные факторы или ликвидность криптовалют.
В краткосрочной перспективе трейдеры могут заметить ограниченное влияние на акции, связанные с ИИ, или на общее отношение к технологическому сектору, если обвинения привлекут внимание или OpenAI выступит с ответом. Любое воздействие на цены криптовалют, вероятно, будет косвенным и будет зависеть от общего аппетита к риску, ожиданий относительно процентных ставок и динамики таких крупных активов, как Bitcoin и Ether. В статье нет конкретного катализатора, который бы обосновывал направленную сделку.
В долгосрочной перспективе пристальное внимание к практикам обучения моделей может повлиять на инвестиции в компании, работающие в сфере ИИ, и на настроения в технологическом секторе. Крипторынки могут отреагировать вторично, если это повлияет на более широкие движения в сторону принятия или избегания риска, как это уже происходило во время крупных эпизодов переоценки технологического сектора. Однако без существенных регуляторных мер или более масштабного рыночного шока один лишь этот материал вряд ли повлияет на стабильность крипторынка. Трейдерам следует следить за подтверждёнными заявлениями OpenAI и последующими изменениями общих индикаторов риска, а не рассматривать обвинения как прямой сигнал для крипторынка.