Что за зверь «internal OpenAI model» и почему DeepSeek догоняет OpenAI?

В статье анализируется природа «внутренних» моделей ИИ-лабораторий и процесс их разработки. Автор опровергает конспирологические теории о наличии скрытого AGI, объясняя, что крупные компании создают целую экосистему моделей: от исследовательских чекпоинтов до дистиллированных производственных версий. Основной акцент сделан на процессе дистилляции знаний, когда мощные модели-учителя используются для обучения более компактных и эффективных моделей-студентов. Это позволяет компаниям, таким как OpenAI, оптимизировать баланс между вычислительной мощностью, стоимостью и скоростью отклика для конечных пользователей. Автор подчеркивает, что исследовательские и продуктовые модели преследуют разные цели: первые максимизируют возможности, вторые — балансируют между интеллектом, задержкой и стоимостью GPU. Именно этот подход к оптимизации и масштабированию объясняет, почему конкуренты, включая DeepSeek, способны быстро сокращать технологический разрыв, эффективно используя методы обучения на синтетических данных и дистилляции.