近日,印度、韓國相繼宣稱推出可對標DeepSeek的大模型,但現實與宣傳存在明顯落差。
印度方面,初創公司Sarvam AI發佈105B參數模型,聲稱在多項基準測試中超越DeepSeek R1;169PI公司推出的320億參數Alpie模型,在GSM8K數學榜單上超過DeepSeek V3。但Alpie被指是在中國開源模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B基礎上二次開發而來。
韓國方面,LG發佈750B參數的K-EXAONE 2.0,在指令遵循等基準上表現與DeepSeek V4 Pro Max相當;SK電訊推出688B參數的A.X K2,稱性能與DeepSeek-V4-Flash相當甚至更優。但韓國國家級AI項目首輪評估中,多支團隊被指核心代碼與中國大模型雷同。
韓國相關AI項目陷入代碼蒸餾爭議,原創性遭受質疑;印度高調佈局AI賽道,本土企業卻大量依託中國開源模型進行微調。
開源技術賦能全球人工智能發展,但技術借鑑不等於自主創新。底層技術突破離不開長期科研積累,發展應當尊重知識產權,深耕原始創新。
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