Az utóbbi időszakban egyszerre több nagy AI-modellt jelentettek be. Ugyanazon a napon debütált a GPT-40 képgenerátor és a DeepSeek V3, valamint a Google-tól a Gemini 2.5 Pro. Míg a Gemini 2.5 esetében nincs ultra vagy nano verzió, a Google a legintelligensebb saját nyelvi modelljeként hirdeti. Technikai részleteit titokban tartják, de a tudásalapú kérdéseket tartalmazó benchmarkokon kiemelkedően teljesít, különösen a tudásintenzív és vizuális feladatokban.
Miközben a nagyvállalatok, például a Microsoft és az OpenAI között egyre intenzívebb a versengés, felmerül a kérdés: vajon az AI-modellek teljesítménye valóban kezd egysíkúvá válni? A videó tárgyalja, hogy a modellek közötti különbségek egyre kisebbek, teljesítményük, kódolási és tudományos képességeik szinte konvergálnak, ha azonos számítási kapacitást veszünk alapul.
Különösen érdekes, hogy a Microsoft vezetői szerint a mesterségesintelligencia-stratégia már inkább pénz és számítási kapacitás kérdése, mint valódi technológiai titok. Az AI-modellek – például a DeepSeek V3, Gemini 2.5 Pro és Claude 3.7 Sonnet – benchmarkjai sokszor hasonló eredményeket mutatnak, de még mindig vannak bizonyos területeken kiemelkedő példák, kiegészítve néhány humoros vagy ellentmondásos fejleménnyel a piacról.
Felmerül, hogy mennyiben tekinthetők az AI-modellek ma már commodityknek, azaz szinte szabadon hozzáférhető, alapvető árucikkeknek, ahol a legnagyobb különbséget csak a ráfordított számítási teljesítmény adja. A videó ilyen és ehhez hasonló dilemmákat jár körül, anélkül hogy egyértelmű választ adna rájuk.
