2026. július 18., szombat · Modellek

Kínai startup kiadta a világ legnagyobb nyílt AI-modelljét, szűkítve a lemaradást az Egyesült Államokkal szemben

Egy kínai startup bemutatta a világ eddigi legnagyobb nyílt forráskódú mesterségesintelligencia-modelljét – a Reuters és a Gizmodo beszámolói szerint a modell egyes Anthropic- és OpenAI-modellekkel versenyképes teljesítményt nyújt. A bejelentés hatására az AI- és félvezetőipari részvények esésnek indultak a Bloomberg tudósítása alapján. A lépés illeszkedik Kína nyílt forráskódú AI-stratégiájába, amelyről a MIT Technology Review korábban részletesen írt. Emellett a South China Morning Post szerint a kínai Nvidia-alternatívák is egyre nagyobb teret nyernek, Hszi Csin-ping pedig a fejlődő országok felé pozicionálta Kínát mint AI-partnert a CNBC szerint. A fejlemények összességében arra utalnak, hogy a kínai–amerikai AI-szakadék szűkülhet.

Egy forrás Ehhez a hírhez egy forráslink áll rendelkezésre.

Miért fontos?

A világ legnagyobb nyílt AI-modelljének megjelenése új erőviszonyokat teremthet a globális mesterségesintelligencia-versenyben.

Források

MIT Technology Review

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI kutatás #kínai AI#nyílt forráskód

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. július 18., szombat napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

Kínai nyílt AI-modellek kihívást jelentenek a Szilícium-völgy zárt fejlesztési megközelítésének

Több kínai AI-startup és technológiai óriáscég nyílt súlyú modelleket adott ki, amelyek a harmadik féltől származó teljesítménytesztek szerint megközelítik a legjobb nyugati modellek szintjét, különösen az ágens alapú kódolási feladatokban. A WIRED beszámolója szerint a Fehér Ház tudománypolitikai irodájának igazgatója, Michael Kratsios azt állította, hogy a Moonshot AI az Anthropic Fable modelljének desztillálásával fejlesztette saját K3 modelljét, amit amerikai technológia ellopásának minősített – a Moonshot AI a cikk megjelenéséig nem reagált. A kínai és az amerikai AI-szcéna közötti szakadék mélyül: míg Kínában a nyílt forráskódú megközelítés erősödik, addig az amerikai laborok – részben kormányzati nyomásra – egyre zártabbá válnak. Az Anthropic és az OpenAI is késleltette vagy korlátozta modelljeinek kiadását exportkorlátozások és fehér házi kérések nyomán.

Hassabis: az AGI már két-három éven belül itt lehet

Demis Hassabis, a Google DeepMind alapítója és kémiai Nobel-díjas tudós a Wall Street Journalnak adott interjúban arról beszélt, hogy becslése szerint az általános mesterséges intelligencia (AGI) már két-három éven belül megérkezhet, szemben a korábbi, három-öt éves jóslatával. A Decoder cikke szerint Hassabis AGI-definíciója egy olyan rendszer, amely lefedi az emberi agy teljes kognitív skáláját, és ezt az úgynevezett „Einstein-teszttel” mérné: képes-e egy kizárólag 1901 előtti tudáson tanított rendszer reprodukálni Einstein 1905-ös dolgozatait. Hassabis az AGI hatását „10-szer akkorának és 10-szer gyorsabbnak” nevezte, mint az ipari forradalom. A cikk szerint Hassabis a Google DeepMind éléről lelépve most a cég gyógyszerkutatási leányvállalatára, az Isomorphic Labsra összpontosít, emellett egy iparág által finanszírozott, kormányzati felügyelet alatt álló testületet javasolt a modellek kiadás előtti ellenőrzésére.

NVIDIA RFD4-Proteina: gyorsabb fehérjetervezés reward-vezérelt kereséssel

Az NVIDIA bejelentette az RFD4-Proteina nyílt modellt, amelyet a Washingtoni Egyetem Orvostudományi Karának Protein Design Intézetével közösen fejlesztettek ki. A vállalat szerint a modell egy lépésben tervezi meg a fehérjeszekvenciát és a teljes atomi szerkezetet, kiküszöbölve a korábbi megközelítések külön inverz-folding lépését. Az NVIDIA állítása szerint a reward-vezérelt, inferencia idejű keresés a számítási kapacitást a legígéretesebb jelöltekre összpontosítja, a mintavételezési lépések számát pedig mintegy 400-ról 60-ra csökkentették, ami 3,8-szoros gyorsulást és 84 százalékkal kisebb csúcsmemória-igényt eredményez 200 aminosavas fehérjéknél az elődmodellhez, az RFD3-hoz képest. A modell nyílt forráskódú változatként és NIM mikroszolgáltatásként is elérhető, és a vállalat szerint olyan feladatokra használható, mint a PD-L1 onkológiai célpont elleni kötőfehérjék tervezése hotspot-megkötésekkel.

Elevenlabs két új valós idejű beszédmodellt jelentett be

Az Elevenlabs két új speech-to-speech modellt adott ki Eleven Realtime néven: a v1 Max és a v1 Mini változatot. A cég állítása szerint a v1 Max 98,8 százalékot ér el a Big Bench Audio benchmarkon, mindössze 0,57 másodperces válaszidővel, és jelenleg egyetlen modell sem gyorsabb és pontosabb egyszerre az Artificial Analysis ranglistáján. A kisebb v1 Mini modellt természetes, olcsóbb beszélgetésekre fejlesztették, és felismeri, ha valaki befejezte a mondandóját vagy csak "mm-hmm"-mel reagál, míg a v1 Max komplexebb feladatokra, például ügyfélszolgálati célokra készült. Mindkét modell elérhető az ElevenAgents platformon, valamint egy OpenAI-kompatibilis Realtime API-n keresztül, percalapú díjazással és token-költséggel.