Kínai AI-modellek felzárkózása a nyugati fejlesztésekhez

A szál fejleményei időrendben

1. 2026. június 26., péntek Üzlet

   Chipverseny és tőzsdei nyomás: az OpenAI és riválisai új kihívásokkal szembesülnek

   Az OpenAI a Broadcommal közösen bejelentett egy új, nagy nyelvi modellek következtetési feladataira optimalizált egyedi chipet, amellyel csökkenteni kívánják a növekvő számítási kapacitásigénytől való függőséget. Eközben az Anthropic és az OpenAI egyre erősebb versennyel néz szembe a nyílt forráskódú AI-modellek részéről, amelyek olcsóbb és szabadabban elérhető alternatívát kínálnak. A verseny kiéleződése különösen kritikus, mivel mindkét vállalat tőzsdei bevezetés előtt áll, és a befektetőknek be kell bizonyítaniuk üzleti modelljük fenntarthatóságát. A saját chip fejlesztése stratégiai lépés az OpenAI részéről, hogy csökkentse az Nvidia-függőséget és hosszú távon költségeit.

2. 2026. június 29., hétfő Kutatás

   A Sina háromparaméteres VibeThinker-3B modellje a százszor nagyobb modellek szintjén teljesít matekban és kódolásban

   A kínai Sina (Weibo anyavállalata) kiadta VibeThinker-3B modelljét, amely mindössze 3 milliárd paraméterrel egyes matematikai és kódolási benchmarkokon – a cég technikai jelentése szerint – a 200-333-szor nagyobb modellekkel, például a DeepSeek V3.2-vel és a Kimi K2.5-tel vetekszik. A modell az Alibaba Qwen2.5-Coder-3B alapmodelljére épül, a teljesítményt többlépcsős utóképzéssel érik el. A LeetCode-versenyeken (2026 április–május) 128-ból 123 feladatot elsőre megoldott, megelőzve a GPT-5.2-t és a Claude Opus 4.6-ot – állítja a Sina. Ugyanakkor a széles tárgyi tudást igénylő GPQA-Diamond benchmarkon a modell jelentősen elmarad nagyobb riválisaitól. A kutatók következtetése szerint a strukturált logikai gondolkodás jól tömöríthető kis modellekbe, de a faktikus világtudás továbbra is nagy paraméterszámot igényel.

3. 2026. június 30., kedd Modellek

   A kínai Zhipu AI azt állítja, hogy nyílt súlyú GLM-5.2 modellje egyes kiberbiztonsági feladatokban felveszi a versenyt a Mythosszal

   A kínai Zhipu AI (Z.ai) kiadta nyílt súlyú GLM-5.2 modelljét, amelyről egyes kutatók a The Verge beszámolója szerint azt állítják, hogy bizonyos sebezhetőség-keresési és kiberbiztonsági forgatókönyvekben az Anthropic Mythos modelljéhez hasonló teljesítményt nyújt. A forrás hangsúlyozza, hogy általánosabb feladatokban a GLM továbbra is elmarad az Anthropic és az OpenAI modelljeitől, ugyanakkor a kínai modellek képességbeli lemaradása jelentősen csökkent. Az amerikai kormányzat a fejlett, sebezhetőségeket felismerni képes MI-modelleket nemzetbiztonsági kockázatnak tekinti, és korlátozni igyekszik Kína hozzáférését az ilyen technológiákhoz és a betanításukhoz szükséges hardverekhez. Mivel a GLM nyílt súlyú, bárki letöltheti és futtathatja, ami rugalmasságot ad, de egyben visszaélési kockázatot is jelent, mivel a felügyelet nehezen biztosítható.

4. 2026. július 2., csütörtök Kutatás

   Lebegőpontos hibák felismerése: 14 nagy nyelvi modellt teszteltek új benchmarkkal

   Egy nem lektorált kutatás 14 nagy nyelvi modellt (LLM) értékelt aszerint, hogy mennyire képesek statikusan felismerni és osztályozni a lebegőpontos hibákat C forráskódban. A szerzők létrehozták az InterFLOPBench benchmarkot, amely 90 C kernelt és 1130 tesztmintát tartalmaz hat hibakategóriában: kioltás, összehasonlítás, nullával osztás, túlcsordulás, alulcsordulás és NaN. Az eredmények szerint a legújabb modellek – köztük a Qwen 3 32b, Gemini 2.5 Flash, Phi 4 Reasoning, DeepSeek R1T2 és a gpt-oss 20b/120b – 0,88 feletti összesített F1-pontszámot értek el. A teljesítmény hibakategóriánként eltérő: a nullával osztás átlagos F1-értéke 0,85 volt, míg az alulcsordulás (0,61) és a kioltás (0,62) esetében a modellek gyengébben teljesítettek, jelezve a finomabb numerikus jelenségek felismerésének nehézségét.

5. 2026. július 11., szombat Kutatás

   LLM-ügynökök piaci stabilitását vizsgáló szimulációban a mediáció bizonyult a legellenállóbb mechanizmusnak

   Egy még nem lektorált kutatás 18 DeepSeek-V3 alapú, önérdekű LLM-ügynökből álló piaci szimulációban vizsgálta, milyen formális mechanizmusok képesek fenntartani a piaci stabilitást ismételt társadalmi dilemmákban. Nyolc különböző mechanizmust hasonlítottak össze 200 körös kísérletekben, fokozatosan növelve a troll.

6. 2026. július 11., szombat Kutatás

   NVIDIA: JAX host offloading akár 57%-kal javítja a nagy nyelvi modellek tanítási átvitelét Blackwell GPU-kon

   Az NVIDIA technikai blogja szerint a JAX keretrendszerben alkalmazott host offloading technika jelentősen csökkenti a GPU HBM-szűk keresztmetszetét LLM-tanítás során: a forward pass közben kiválasztott aktivációkat hoszt memóriába mozgatja, majd a backward passnál visszatölti. Az NVIDIA GB200 NVL72 rendszeren végzett MaxText kísérletekben a DeepSeek-V3 671B és Llama 3.1 405B modellekkel az aktiváció-újraszámításhoz képest akár 57%-os átviteli javulást mértek, különösen ritka MoE modellek esetén. A megoldás a Grace Blackwell NVLink-C2C 900 GB/s kétirányú sávszélességére épít, és az optimális eredményhez XLA ütemezési beállítások és Nsight Systems profilozás szükséges.

7. 2026. július 12., vasárnap Társadalom

   Terrorszervezetek rendszeresen használják a nagy AI chatbotokat támadástervezéshez és fegyverkészítéshez

   A Cambridge-i CASP kutatója, Antonia Jülich 27 volt Boko Haram-tag 57 interjúján alapuló tanulmánya szerint az ISIS már 2023 óta oktatja a prompt engineering és jailbreak technikákat, és nigériai Boko Haram-parancsnokokat is kiképzett az AI biztonsági szűrők megkerülésére. A tanulmány szerint a Boko Haram mindkét frakciója dedikált AI-egységeket hozott létre, és a ChatGPT-t, Claude-ot, Geminit, Grokot, Meta AI-t és DeepSeeket használják támadástervezésre, robbanóeszközök fejlesztésére és műveleti biztonságra. A kutatás arra figyelmeztet, hogy a biztonsági szűrők nem képesek megbízhatóan megakadályozni a visszaéléseket – az Anthropic maga is elismerte, hogy a jailbreakek valószínűleg soha nem lesznek teljesen kiküszöbölhetők. Jülich szerint bár a csoport AI-használata egyelőre hagyományos, a tömegpusztító fegyverekhez való AI-segítség kockázatát komolyan kell venni.

8. 2026. július 19., vasárnap Kutatás

   A nyílt súlyú AI-modellek kiberképességei már csak hónapokkal maradnak el a zárt rendszerektől

   A brit AI Biztonsági Intézet (AISI) első nyilvános elemzése szerint a nyílt súlyú AI-modellek kiberképességekben már csak négy-hét hónappal maradnak el a vezető zárt rendszerektől, míg 2025 nagy részében ez hat-tíz hónap volt. Az AISI tesztjei alapján a GLM-5.2 és a DeepSeek V4-Pro konkrét kibertámadási feladatokban és szimulált hálózati gyakorlatokon elérték a korábbi zárt modellek szintjét, lényegesen olcsóbb futtatás mellett. Az intézet figyelmeztet, hogy a nyílt modellek biztonsági korlátai könnyen megkerülhetők, mivel bárki letöltheti és felügyelet nélkül módosíthatja őket – ezt tartós és visszafordíthatatlan visszaélési kockázatnak nevezi. Az elemzés ugyanakkor elismeri a nyílt modellek előnyeit is, és a kockázatok kiegyensúlyozott mérlegelését szorgalmazza.

9. 2026. július 20., hétfő Modellek

   Az Alibaba bemutatta a 2,4 billió paraméteres Qwen 3.8 modellt, célkeresztben a Kimi K3

   Az Alibaba nyilvánosságra hozta legújabb, nyílt súlyú Qwen 3.8 modelljét, amely a vállalat állítása szerint 2,4 billió paraméterrel rendelkezik, és csak a Fable 5 mögött marad el. A csapat szerint ez az első, egybillió paraméternél nagyobb multimodális modelljük, amely képeket, videókat és dokumentumokat is feldolgoz. Független benchmark-eredmények egyelőre nem állnak rendelkezésre, a teljesítményállítások kizárólag a fejlesztő közlésén alapulnak. Az előnézet az Alibaba platformjain a szokásos ár tizedéért érhető el, a nyílt súlyok közzétételét a közeljövőre ígérik. A The Decoder szerint a lépés részben a Moonshot AI Kimi K3 modelljének térnyerését célozza ellensúlyozni.

10. 2026. július 21., kedd Szabályozás

    A Trump-kormányzat fokozatosan szorítaná ki a kínai MI-modelleket szankciókkal és nyomásgyakorlással

    Az Axios értesülései szerint a Trump-kormányzat több intézménye – a Kereskedelmi Minisztérium, az NSA és a Fehér Ház – 2025 óta vizsgálja a kínai MI-modellek visszaszorítását. A tervezett eszköztár szankciós listákat, biztonsági figyelmeztetéseket és végrehajtási rendeleteket foglal magában, amelyek felelősséget rónának a kínai modelleket kiszolgáló amerikai cégekre. Közvetlen tilalom helyett a kormányzat lassú nyomásra épít: beszerzési szabályokkal és nyilvános kampányokkal kívánja elrettenteni a vállalatokat. A háttérben kereskedelmi érdekek is állhatnak, mivel az olcsóbb kínai nyílt forráskódú modellek növekvő népszerűsége fenyegeti a hazai MI-szolgáltatók piaci pozícióját.

11. 2026. július 22., szerda Üzlet

    Az Egyesült Államoknak nem kellene meglepődnie a kínai MI-modellek térnyerésén

    A The Verge elemzése szerint az elmúlt héten két kínai mesterségesintelligencia-cég mutatott be olyan modelleket, amelyek állításuk szerint felveszik a versenyt az OpenAI és az Anthropic legjobb rendszereivel. A piacok megingtak, és számos kommentátor az amerikai technológiai szektor megrázkódtatásáról beszélt: az AP meglepetésként értékelte az eseményt, a Bloomberg áttörésként jellemezte. A cikk szerint azonban a meglepetés indokolatlan, mert a kínai modellek teljesítménybeli hátránya évek óta folyamatosan csökken – az OpenRouter rangsorában a tíz legtöbbet használt MI-eszközből hat kínai. A kínai modellek emellett jóval olcsóbbak, és egyes jelentések szerint amerikai cégek is egyre inkább ezekhez fordulnak a hazai szolgáltatók emelkedő árai miatt.

12. 2026. július 22., szerda Eszközök

    Az NVIDIA GB300 NVL72 világrekordot állított a DeepSeek-V3 671B MoE-modell előtanításában

    Az NVIDIA saját technikai blogján jelentette be, hogy a GB300 NVL72 rendszer GPU-nként 1 648 TFLOPS teljesítménnyel világrekordot ért el a DeepSeek-V3 671B paraméteres Mixture of Experts (MoE) modell előtanításában. A vállalat szerint a teljesítmény kulcsa a teljes rack-szintű együttervezés: az ötödik generációs NVLink GPU-nként 1,8 TB/s sávszélességet és összesen 130 TB/s nem blokkoló all-to-all kommunikációt biztosít. Az NVIDIA állítása alapján szoftveres optimalizálásokkal – a Megatron Core, a TorchTitan és a JAX keretrendszerek révén – 3–10-szeres teljesítménynövekedést értek el az előző generációhoz képest, miközben a GPU-nkénti áteresztőképesség 256-ról 1 024 GPU-ra skálázva is 97% felett maradt. A MoE-architektúrák hatékonyságának lényege, hogy a tokenek csak a paraméterek kis részhalmazát aktiválják, ami viszont fokozott kommunikációs igényt támaszt a GPU-k között.

13. 2026. július 25., szombat Eszközök

    NVIDIA ModelExpress: modellsúlyok villámgyors elosztása GPU-k között a klaszterben

    Az NVIDIA bemutatta a ModelExpress (MX) nevű platformot, amely a nagy nyelvi modellek súlyainak klaszteren belüli mozgatását gyorsítja fel. A rendszer a betöltés előtt megkeresi, hol található már kompatibilis súlymásolat, és a leggyorsabb elérhető útvonalat választja: ha egy kiszolgáló társgépen megvannak a súlyok, azokat közvetlenül GPU-ról GPU-ra másolja RDMA-n keresztül az NIXL könyvtár segítségével, elkerülve az objektumtárolót, a lemezt és a gazdagép memóriáját. Az NVIDIA szerint az MX a DeepSeek-V4 Pro súlyait és a JIT kernelgyorsítótárat kevesebb mint 10 másodperc alatt képes átvinni egy új replikába. A platform többszálú streamelést, elosztott atomi gyorsítótárazást és GPUDirect Storage támogatást alkalmaz, valamint integrálódik a vLLM, SGLang, Dynamo és llm-d keretrendszerekkel, így az éles LLM-telepítések hidegindítási és skálázási idejét jelentősen csökkenti.

14. 2026. július 25., szombat Kutatás

    CANN Bench: nyílt benchmark AI által generált operátorkernelekhez Huawei Ascend NPU-n

    Kutatók bemutatták a CANN Bench nevű nyílt benchmarkot, amely AI-ágensek által írt, alacsony szintű operátorkerneleket értékel Huawei Ascend NPU hardveren. A nem lektorált preprint szerint a benchmark 53 operátort és 1060 tesztesetet tartalmaz négy nehézségi szinten – egyszerű primitívektől a FlashAttention kernelekig –, FP16, BF16, FP32 és INT8 formátumokban. Az értékelés három dimenzió – fordíthatóság, funkcionális helyesség és teljesítmény – súlyozott pontszámán alapul, valós NPU-hardveren mért analitikus teljesítménykorláthoz viszonyítva. A szerzők szerint a módszer ellenáll a jutalom-manipulációnak, és hosszú távú közösségi fejlesztésre tervezett, pótolva a CUDA-centrikus benchmarkok hiányosságait.