Midjourney и другие нейросети обработки изображений - страница 848
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Тогда не озвучивал бы вопрос здесь.
Тогда ответ от самого DeepSeek (режим рассуждений + включен онлайн поиск)
Анализ портрета среднего пользователя DeepSeek в США и механизмов распространения приложения
1. Портрет целевой аудитории
Технологически продвинутые пользователи iPhone:
Приложение изначально было выпущено для iOS, что ограничило доступ для владельцев Android-устройств на первых этапах. Это подтверждается комментариями пользователей, ожидающих релиза версии для Android и iPad 1414. Основная аудитория в США, вероятно, включает активных пользователей Apple-устройств, которые склонны первыми пробовать новые технологии 12.
Студенты и профессионалы:
Отзывы в App Store и тесты журналистов подчеркивают, что DeepSeek популярен среди студентов благодаря функциям вроде решения математических задач, анализа текстов и помощи в обучении. Например, приложение быстро справляется с заданиями по теории вероятностей или литературному анализу 81214.
Энтузиасты ИИ и разработчики:
DeepSeek-V3 позиционируется как «ChatGPT с китайским акцентом», что привлекает тех, кто ищет бесплатные альтернативы дорогим моделям вроде GPT-4o. Его открытый исходный код и низкая стоимость использования делают его популярным среди разработчиков и исследователей 91013.
2. Механизмы распространения: почему пользователи действуют «как стая рыб»
Сарафанное радио через блогеров и сообщества:
Релиз приложения прошел без масштабной рекламы, но его активно продвигали технологические блогеры и ИИ-энтузиасты. Например, статьи в «Квантовом бите» (Quantum Bit) и обзоры на платформах вроде CSDN подчеркивали уникальность DeepSeek, что стимулировало виральное распространение 148.
Фокус на инновациях и низкой стоимости:
DeepSeek-V3 выделяется как модель, достигшая уровня GPT-4o при затратах на обучение в 1/20 от конкурентов. Это стало ключевым маркетинговым аргументом, особенно в контексте санкций на поставки GPU в Китай. Технологические СМИ и форумы активно обсуждали этот аспект, создавая ажиотаж 913.
Интеграция в нишевые сообщества:
Приложение распространялось через платформы для разработчиков (например, GitHub), а также в образовательных и профессиональных кругах. Например, функции вроде «глубинного мышления» и поддержки программирования привлекли аудиторию, связанную с STEM-дисциплинами 1014.
3. Роль «хайп-культуры»
Вирусные фишки и ограниченный доступ:
Изначальный релиз только для iOS создал эффект эксклюзивности, а упоминания о «поддельных приложениях» усилили интерес к официальной версии. Пользователи, получившие доступ первыми, делились опытом в соцсетях, что подогревало любопытство остальных 414.
Контент-маркетинг через противоречия:
Например, в отзывах на App Store пользователи отмечали как сильные стороны (скорость, точность), так и слабые (проблемы с распознаванием изображений, предвзятость в ответах). Эти дискуссии привлекали внимание, создавая «шум» вокруг продукта 12.
Сравнения с лидерами рынка:
DeepSeek активно позиционировали как «убийцу ChatGPT», что провоцировало споры и сравнения. Например, тесты на скорость ответов (0.5 сек против 1–2 сек у конкурентов) стали поводом для обсуждений в Telegram-каналах и Reddit 810.
4. Заключение
Средний пользователь DeepSeek в США — это технически подкованный владелец iPhone, студент или профессионал, заинтересованный в эффективных ИИ-инструментах. Распространение приложения основано не на массовых рассылках, а на органичном росте через нишевые сообщества, блогеров и хайп, подпитываемый уникальными технологическими преимуществами. «Стайное поведение» объясняется сочетанием эксклюзивности, вирального маркетинга и культурой «ранних адептов», характерной для ИИ-индустрии.
Не забываем, что в чате Qwen добавлены фото и видео-генерации. https://chat.qwenlm.ai
Пока генерируется видео, можно открыть новый чат и генерировать картинки
// принадлежит компании Alibaba Group, а это значит серьёзный игрок
Как интересно год начался. Может Вы не заметили, но все хайповые новости января были связаны с OpenSource ИИ из Китая.
Арты. Stable Diffusion
Разное. Миджорни
DeepSeek обновили свою Open Source модель генерации изображений.
Janus-Pro-7B превосходит SDXL и DALL-E 3 (которая OpenAI). Сравнений с Flux и Миджорни увы нет.
https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B
https://github.com/deepseek-ai/Janus?tab=readme-ov-file#5-license
В продолжении темы, наткнулся на один комментарий.
В общем моделька не диффузионная, а работает по принципу LLM. Эта новость ещё наделает шумихи, вот увидите.
Иными словами, сравнивая с топовыми LLM её можно прокачать ещё минимум в 500 раз.
Забавно в этом то, что DeepSeek не только затмивает ChatGPT от OpenAI, но теперь и встроенный в неё генератор картинок Dalle3.
Атака по всем фронтам.
Учитывая абсолютно новый подход к генерациям картинок и видимой перспективой роста LLM-генератора картинок, первая ласточка просто разогрев перед следующим релизом.
Да и пользователи могут юзать 7B модель у себя на компе.
Учитывая, что всё это Open Source модели, разные компании могут развернуть эти топовые китайские ИИ у себя и дорабатывать.
Скорость qwen coder 7b локально. 14b и 32b на процессоре уже нет смысла запускать.
оперативка от 8 гб, лучше 16. На виндовых компах можно смело умножать на 1.5
традиционно плохо понимает русский, на английском понимает
комп сопоставим с i7-i9
Минус 1 трл$ за день. Говорят, всё из-за того, что появился DeepSeek
// 27 января 2025 года приложение DeepSeek заняло первое место в рейтинге бесплатных приложений американского App Store
// Сам DeepSeek сегодня подвергся вредоносной атаке, поэтому регистрация новых пользователей ограничена - https://status.deepseek.com
Как считаешь, каким образом китайцам удалось получить более продвинутые модели при том, что ничего нового в архитектурах нейронок они не создали? (не боятся и не стесняются выкладывать исходники).
Некоторые говорили в этой ветке, что дальнейший рост производительности и качества LLM невозможны без экспоненциального роста затрат электроэнергии и мощности железа, однако видим, что китайцы не только смогли повысить качество, но при этом их модели меньше по размеру, чем у глобальных игроков в сфере ИИ.