Microsoft รวม DeepSeek เข้ากับแพลตฟอร์ม PC Copilot+

ในเดือนมกราคม Microsoft ได้ประกาศแผนที่จะนำเวอร์ชันที่ปรับแต่ง NPU ของรุ่น DeepSeek-R1 มาสู่คอมพิวเตอร์ Copilot+ ที่ทำงานบนโปรเซสเซอร์ Qualcomm Snapdragon X โดยตรง ในเดือนกุมภาพันธ์ DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B ได้รับการเปิดตัวครั้งแรกใน AIToolkit สำหรับ VSCode

เมื่อวันนี้ บริษัท Redmond ได้ประกาศอย่างเป็นทางการถึงการวางจำหน่ายโมเดล DeepSeek R1 7B และ 14B ที่ได้รับการปรับปรุงสำหรับแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ Copilot+ ผ่าน Azure AI Foundry ความสามารถในการรันโมเดล 7B และ 14B โดยตรงบนอุปกรณ์ Copilot+ จะทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ทรงพลังมากขึ้น ซึ่งไม่สามารถทำได้มาก่อน

เนื่องจากโมเดลเหล่านี้ทำงานบน NPU ผู้ใช้จึงคาดหวังประสิทธิภาพ AI ที่มั่นคงโดยมีผลกระทบต่ออายุการใช้งานแบตเตอรี่และประสิทธิภาพความร้อนของคอมพิวเตอร์เพียงเล็กน้อย นอกจากนี้ CPU และ GPU จะมีอิสระในการทำงานอื่นๆ ที่สำคัญกว่าในระบบ

Microsoft เน้นย้ำว่าพวกเขาใช้ Aqua ซึ่งเป็นเครื่องมือการวัดปริมาณอัตโนมัติภายในองค์กร เพื่อวัดปริมาณตัวแปรทั้งหมดของโมเดล DeepSeek ลงไปจนถึง int4 อย่างไรก็ตาม ความเร็วในการประมวลผลโทเค็นของโมเดลค่อนข้างต่ำ Microsoft รายงานเพียง 8 โทเค็นต่อวินาทีด้วยโมเดล 14 พันล้าน และเกือบ 40 โทเค็นต่อวินาทีด้วยโมเดล 1.5 พันล้าน Microsoft กล่าวว่ากำลังดำเนินการปรับปรุงความเร็วอย่างต่อเนื่อง เนื่องจาก Microsoft ยังคงพัฒนาประสิทธิภาพต่อไป ผลกระทบของโมเดลเหล่านี้บนคอมพิวเตอร์ Copilot+ คาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างมาก

นักพัฒนาที่สนใจสามารถดาวน์โหลดและรันโมเดล DeepSeek รุ่น 1.5 พันล้าน, 7 พันล้าน และ 14 พันล้านบนคอมพิวเตอร์ Copilot+ ผ่านส่วนขยาย AI Toolkit สำหรับ VS Code โมเดล DeepSeek ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพในรูปแบบ ONNX QDQ และดาวน์โหลดโดยตรงจาก Azure AI Foundry โมเดลเหล่านี้จะปรากฏบนคอมพิวเตอร์ Copilot+ ในอนาคตที่ใช้งานโปรเซสเซอร์ Intel Core Ultra 200V และ AMD Ryzen

หลายๆ คนคิดว่า Microsoft กำลังเสี่ยงด้วยการร่วมมือกับ DeepSeek การรวม DeepSeek เข้ากับระบบนิเวศ Windows อาจทำให้ Microsoft ประสบปัญหาหากข้อกล่าวหาเรื่องการขโมยเทคโนโลยีมีมูลความจริง อย่างไรก็ตาม ไม่สามารถปฏิเสธได้ว่า DeepSeek กำลังก้าวไปข้างหน้าอีกก้าวใหญ่ในตลาด AI การเคลื่อนไหวของ Microsoft ถือเป็นสัญญาณของการผลักดันความสามารถ AI บนอุปกรณ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งจะเปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI