- Виталик Бутерин протестировал DeepSeek v4 и поделился результатами локальной работы ИИ.
- Бутерин обнаружил, что DeepSeek v4 работает быстрее на аппаратном обеспечении Apple, чем на AMD.
- Buterin связал инструменты CROPS AI и Ethereum с ростом локальной инфраструктуры ИИ.
Соучредитель Ethereum Виталик Бутерин говорит, что недавно вышедшая версия DeepSeek 4 поддерживает его локальную настройку ИИ в сети Ethereum. В своём последнем посте на X Бутерин выделил новую 2-битную квантизированную версию, которая работает примерно с 90 ГБ VRAM и способна справляться с большими нагрузками на одном мощном компьютере.
Совместимость аппаратного обеспечения DeepSeek v4
После независимого тестирования протокола Бутерин отметил, что результаты показали около 35 токенов в секунду на аппаратном обеспечении Apple и около 7 токенов в секунду на аппарате AMD. По его словам, этот большой разрыв в производительности подчеркивает, почему локальный ИИ будет уделять больше внимания разнообразию аппаратного обеспечения на следующем этапе.
В том же посте Бутерин отметил прогресс в проекте мессенджера-демона, который теперь поддерживает альфа-Telegram, несмотря на сложную процедуру настройки, которую он описал как «довольно нестабильную». Он продолжил, упомянув Lucebox Hub как перспективный способ более эффективного запуска «плотных» моделей, таких как Qwen 27B.
CROPS AI, Hardware Choice и Ethereum
Бутерин обратил внимание своих последователей на «CROPS AI», отличая его от базового «децентрализованного ИИ». Buterin считает, что поддержка более чем одного производителя оборудования является ключевым фактором различия между двумя категориями решений. Тем не менее, он надеется, что экосистема сможет улучшиться в этом плане с появлением новых инструментов, ориентированных на локальные приоритеты.
Тем временем Бутерин отметил, что такие проекты, как VoxTerm, предоставляющие локальную запись ИИ без сторонних серверов, отражают более широкий сдвиг к пользовательскому ИИ. По его словам, существует несколько пересечений между ‘CROPS Ethereum access layer’ и ‘CROPS AI’. Он считает, что система с нулевым знанием для платных удалённых звонков LLM также может быть «столь же полезна» для частных RPC-чтений на Ethereum.
Тем временем эксперт по блокчейну выделил специфические для конкретных приложений тонко настроенные модели, назвав их «ещё одним ключевым элементом» в экосистеме. В качестве типичного примера он привёл Leanstral от Mistral, который возвращает примерно 38 токенов в секунду на AMD с использованием менее 70 ГБ видеопамяти. Он объяснил, что такие инструменты — огромное преимущество для написания большего количества исходного кода.
Как оставаться конкурентоспособным
Отвечая на опасения по поводу технологической зависимости Европы от США и Китая, Виталик Бутерин заявил, что решение — объединиться вокруг открытого исходного кода. По словам Бутерина, сотрудничество с открытым исходным кодом — единственный способ для не-сверхдержавных регионов конкурировать с доминирующими технологическими сетями, одновременно объединяя больше стран в одну экосистему.
Связано: Алгоритм против альткоинов: DeepSeek AI устанавливает интересные цели по цене XRP — апрель
Disclaimer: The information presented in this article is for informational and educational purposes only. The article does not constitute financial advice or advice of any kind. Coin Edition is not responsible for any losses incurred as a result of the utilization of content, products, or services mentioned. Readers are advised to exercise caution before taking any action related to the company.
