{"id":607,"date":"2025-01-28T08:08:27","date_gmt":"2025-01-28T08:08:27","guid":{"rendered":"https:\/\/janusai.pro\/?p=607"},"modified":"2025-01-28T08:08:28","modified_gmt":"2025-01-28T08:08:28","slug":"explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/janusai.pro\/pl\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/","title":{"rendered":"Eksplozja! Chi\u0144ski prezent noworoczny od DeepSeek - szczeg\u00f3\u0142owe wyja\u015bnienie multimodalnego modelu Janus-Pro"},"content":{"rendered":"<div style=\"margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;\" class=\"sharethis-inline-share-buttons\" ><\/div>\n<p>Eksplozja!<a href=\"https:\/\/www.deepseek.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"> DeepSeek<\/a>Chi\u0144ski prezent noworoczny - szczeg\u00f3\u0142owe wyja\u015bnienie multimodalnego modelu Janus-Pro<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/rmy9ct2fln.feishu.cn\/space\/api\/box\/stream\/download\/asynccode\/?code=NjQ1ZDQ0YmE4ZDI4ZGU3NWY4NjI3YzZlYzM4NTQ4M2NfR3h1d1pqTHdqaXJsN0xnajFNM3pQOVBUcWZyZ1Y4c3FfVG9rZW46REVyNWJucW1hb1RNWGd4cDA2V2N5NU1ibmpkXzE3MzgwNTEzNzM6MTczODA1NDk3M19WNA\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.deepseek.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Najnowszy model DeepSeek Janus-Pro <\/a>bezpo\u015brednio \u0142\u0105czy \"lewy i prawy m\u00f3zg\" multimodalnej sztucznej inteligencji!<\/p>\n\n\n\n<p>Ten dwulicowy zab\u00f3jca, kt\u00f3ry mo\u017ce jednocze\u015bnie rozumie\u0107 obraz i tekst oraz generowa\u0107 obrazy, zmienia zasady bran\u017cy dzi\u0119ki samodzielnie opracowanej strukturze.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/rmy9ct2fln.feishu.cn\/space\/api\/box\/stream\/download\/asynccode\/?code=MjhiMjc0Y2E3MTdkOWVmYWNlMjIxM2FkM2Q0NzFlYjBfTkl3a0ZwOTNDYnJpVWRMcGtzeU5JVmpmb2VoTEsyN2hfVG9rZW46VThxbGJwU2Yyb0EyeVB4MlY4ZWNZVGE5blBiXzE3MzgwNTEzNzM6MTczODA1NDk3M19WNA\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Nie jest to prosta superpozycja funkcji, ale poprzez oddzielenie \u015bcie\u017cki kodowania wizualnego, model osi\u0105gn\u0105\u0142 prawdziwy \"jeden umys\u0142, dwa zastosowania\".<\/p>\n\n\n\n<p>Tradycyjne modele multimodalne s\u0105 jak u\u017cywanie tej samej r\u0119ki do pisania i rysowania, podczas gdy Janus-Pro bezpo\u015brednio wyposa\u017ca sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 w dwa systemy neuronowe!<\/p>\n\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Spis tre\u015bci<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Prze\u0142\u0105czanie spisu tre\u015bci\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/pl\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#Framework_revolution_solving_the_century-old_problem_of_multimodality\" >Rewolucja ramowa: rozwi\u0105zanie stuletniego problemu multimodalno\u015bci<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/pl\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#Training_strategy_the_evolutionary_path_to_three-step_success\" >Strategia szkoleniowa: ewolucyjna \u015bcie\u017cka do trzyetapowego sukcesu<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/pl\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#Performance_master\" >Mistrz wydajno\u015bci<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/pl\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#MIT_open_source_feel_free_to_play\" >MIT open source: nie kr\u0119puj si\u0119!<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/pl\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#Practical_value_lowering_the_barrier_to_entry\" >Warto\u015b\u0107 praktyczna: obni\u017cenie bariery wej\u015bcia<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/pl\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#DeepSeeks_comprehensive_breakthrough\" >Kompleksowy prze\u0142om DeepSeek<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/pl\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#Janus_pro_Related_links_and_documents\" >Janus pro Powi\u0105zane linki i dokumenty<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Framework_revolution_solving_the_century-old_problem_of_multimodality\"><\/span>Rewolucja ramowa: rozwi\u0105zanie stuletniego problemu multimodalno\u015bci<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Najbardziej bezwzgl\u0119dn\u0105 innowacj\u0105 Janus-Pro jest podzielenie kodowania wizualnego na dwa niezale\u017cne kana\u0142y.<\/p>\n\n\n\n<p>To tak, jakby wyposa\u017cy\u0107 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 w oko zrozumienia i r\u0119k\u0119 tworzenia, aby model nie zmaga\u0142 si\u0119 ju\u017c z przetwarzaniem \"opisu obrazu\" i \"tekstu na obraz\".<\/p>\n\n\n\n<p>Jego najwi\u0119kszym prze\u0142omem jest zupe\u0142nie nowa, zunifikowana architektura. Architektura ta sk\u0142ada si\u0119 z trzech podstawowych komponent\u00f3w:<\/p>\n\n\n\n<p>Autoenkoder: jako g\u0142\u00f3wny model j\u0119zykowy<\/p>\n\n\n\n<p>SigLIP-L@384: odpowiedzialny za kodowanie rozumienia obrazu<\/p>\n\n\n\n<p>VQ-VAE oparty na LlamaGen: do generowania obraz\u00f3w<\/p>\n\n\n\n<p>Dzi\u0119ki rozdzieleniu kodowania wizualnego na niezale\u017cne \u015bcie\u017cki, przy jednoczesnym zachowaniu ujednoliconej architektury transformatora, Janus-Pro genialnie rozwi\u0105zuje konflikt r\u00f3l poprzednich modeli w koderze wizualnym.<\/p>\n\n\n\n<p>@reach_vb wskazuje na kluczowy prze\u0142om w architekturze:<\/p>\n\n\n\n<p>Model jest zbudowany na DeepSeek-LLM-1.5b\/7b, wykorzystuje SigLIP-L do przetwarzania 384\u00d7384 obraz\u00f3w wej\u015bciowych i oddziela proces kodowania poprzez \u015bcie\u017cki specyficzne dla zadania<\/p>\n\n\n\n<p>Taka konstrukcja pozwala modelowi p\u0142ynnie prze\u0142\u0105cza\u0107 si\u0119 mi\u0119dzy zadaniami multimodalnymi przy zachowaniu pojedynczej architektury Transformera.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Training_strategy_the_evolutionary_path_to_three-step_success\"><\/span>Strategia szkoleniowa: ewolucyjna \u015bcie\u017cka do trzyetapowego sukcesu<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Zesp\u00f3\u0142 DeepSeek przyj\u0105\u0142 starannie zaprojektowany trzyetapowy proces szkoleniowy:<\/p>\n\n\n\n<p>Etap 1: Trenowanie nowych parametr\u00f3w na zbiorze danych ImageNet w celu ustanowienia konceptualnych po\u0142\u0105cze\u0144 mi\u0119dzy elementami wizualnymi i j\u0119zykowymi.<\/p>\n\n\n\n<p>Etap 2: Wprowadzenie multimodalnego hybrydowego zestawu danych w celu pe\u0142nego dostrojenia parametr\u00f3w<\/p>\n\n\n\n<p>Etap 3: Poprawa \u015bledzenia polece\u0144 i mo\u017cliwo\u015bci dialogu poprzez nadzorowane dostrajanie<\/p>\n\n\n\n<p>Wprowadzono r\u00f3wnie\u017c innowacyjne korekty wsp\u00f3\u0142czynnika danych:<\/p>\n\n\n\n<p>Zadanie rozumienia obrazu: 50% (znacz\u0105cy wzrost)<\/p>\n\n\n\n<p>Zadanie generowania obrazu: 40<\/p>\n\n\n\n<p>Zadanie tekstowe: 10%<\/p>\n\n\n\n<p>@iScienceLuvr zwraca uwag\u0119 na sekret treningu:<\/p>\n\n\n\n<p>Odsetek zada\u0144 tekstowych zosta\u0142 celowo zmniejszony podczas trzeciego etapu dostrajania<\/p>\n\n\n\n<p>Zmusza to model do skupienia swojej mocy obliczeniowej na konwersji mi\u0119dzymodalnej<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Performance_master\"><\/span>Mistrz wydajno\u015bci<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Ten \"wszechstronny\" potw\u00f3r zabija go w dw\u00f3ch podstawowych wska\u017anikach!<\/p>\n\n\n\n<p>Oficjalne testy pokazuj\u0105, \u017ce Janus-Pro nie tylko bije na g\u0142ow\u0119 poprzedni zunifikowany model, ale mo\u017ce nawet zmierzy\u0107 si\u0119 z wyspecjalizowanymi modelami - uzyskuj\u0105c tak wysokie wyniki jak LLaVA w zadaniu rozumienia i przewy\u017cszaj\u0105c DALL-E 3 pod wzgl\u0119dem jako\u015bci generacji!<\/p>\n\n\n\n<p>Z wynikiem GenEval wynosz\u0105cym 0,8 stawia SD3-Medium na przegranej pozycji<\/p>\n\n\n\n<p>Wynik DPG-Bench na poziomie 84,19 oznacza, \u017ce jako\u015b\u0107 kreacji wizualnej jest bliska profesjonalnym projektantom.<\/p>\n\n\n\n<p>Opiera si\u0119 to na strategii treningowej obejmuj\u0105cej 72 miliony syntetycznych obraz\u00f3w i trzy etapy treningu (trening adaptera \u2192 ujednolicony trening wst\u0119pny \u2192 nadzorowane dostrajanie), co dos\u0142ownie zmieni\u0142o model w \"multimodalnego mistrza\".<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/rmy9ct2fln.feishu.cn\/space\/api\/box\/stream\/download\/asynccode\/?code=YTNjN2M3NjFjMjUzNTMyMTYzMGI2NzU5MzRhYzc2NGNfdUlIMGx1NG5qWVFIcWVkb0NDQlRaM3BpM1N5akpWcWVfVG9rZW46VG9GNWI1a0tsb2NoVUl4S1gzQWNFUm5RblpiXzE3MzgwNTEzNzM6MTczODA1NDk3M19WNA\" alt=\"\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n<p>@dr_cintas opublikowa\u0142 por\u00f3wnanie rzeczywistych pomiar\u00f3w:<\/p>\n\n\n\n<p>Uruchamiaj\u0105c 4-bitow\u0105 skwantyzowan\u0105 wersj\u0119 na iPhonie, szybko\u015b\u0107 wnioskowania wynosi prawie 60 token\u00f3w\/s<\/p>\n\n\n\n<p>Wygenerowana miniatura 384\u00d7384 umo\u017cliwia odczytanie tekstu tablicy rejestracyjnej<\/p>\n\n\n\n<p>W te\u015bcie por\u00f3wnawczym multimodalnego rozumienia, Janus-Pro-7B wykaza\u0142 si\u0119 niesamowit\u0105 si\u0142\u0105:<\/p>\n\n\n\n<p>PAPIE\u017b: 87.4%<\/p>\n\n\n\n<p>MME-PT: 1567.1<\/p>\n\n\n\n<p>MMBench: 79,2<\/p>\n\n\n\n<p>SEED: 72.1<\/p>\n\n\n\n<p>MMMU: 41,0<\/p>\n\n\n\n<p>MM-Vet: 50.0<\/p>\n\n\n\n<p>Je\u015bli chodzi o generowanie obrazu, model ten uzyska\u0142 wynik GenEval na poziomie 0,8 i wynik DPG-Bench na poziomie 84,19, przewy\u017cszaj\u0105c wiele modeli g\u0142\u00f3wnego nurtu, w tym DALL-E 3 i SD3-Medium.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"MIT_open_source_feel_free_to_play\"><\/span>MIT open source: nie kr\u0119puj si\u0119!<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>DeepSeek tym razem odwr\u00f3ci\u0142 sytuacj\u0119 - podw\u00f3jna wersja 7B\/1B jest w pe\u0142ni open source, a licencja MIT pozwala na komercyjne modyfikacje!<\/p>\n\n\n\n<p>Hugging Face mo\u017cna pobra\u0107 natychmiast, a nawet lekk\u0105 wersj\u0119 1B mo\u017cna uruchomi\u0107 lokalnie na iPhonie.<\/p>\n\n\n\n<p>Deweloper @angrypenguinPNG przeprowadzi\u0142 demonstracj\u0119 na \u017cywo:<\/p>\n\n\n\n<p>Wpisz \"future city night scene\", a cyberpunkowy widok ulicy pojawi si\u0119 w ci\u0105gu kilku sekund<\/p>\n\n\n\n<p>Powi\u0119ksz, aby zbada\u0107 szczeg\u00f3\u0142y sceny, a model mo\u017ce dok\u0142adnie opisa\u0107 gradient neon\u00f3w<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Practical_value_lowering_the_barrier_to_entry\"><\/span>Warto\u015b\u0107 praktyczna: obni\u017cenie bariery wej\u015bcia<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Aby zaspokoi\u0107 potrzeby r\u00f3\u017cnych scenariuszy, DeepSeek oferuje dwie wersje:<\/p>\n\n\n\n<p>Janus-Pro-7B: pe\u0142na wersja o wysokiej wydajno\u015bci<\/p>\n\n\n\n<p>Janus-Pro-1B: lekka wersja, kt\u00f3r\u0105 mo\u017cna uruchomi\u0107 bezpo\u015brednio w przegl\u0105darce.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/rmy9ct2fln.feishu.cn\/space\/api\/box\/stream\/download\/asynccode\/?code=NTFmYzY0NmFmOWU5YWNkMThlNzBkNjI1YzgyZGZhMThfRUYzZ1BjR2RUYzZkckdFYjloc2tlOUw4dEtSQ2Nqb01fVG9rZW46RDNodGJxeEppb29WU1R4ajdjdWNsZXJwbmRkXzE3MzgwNTEzNzM6MTczODA1NDk3M19WNA\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Obie wersje zosta\u0142y udost\u0119pnione na platformie Hugging Face i wydane na licencji MIT, dzi\u0119ki czemu deweloperzy mog\u0105 je swobodnie wykorzystywa\u0107 i modyfikowa\u0107.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/rmy9ct2fln.feishu.cn\/space\/api\/box\/stream\/download\/asynccode\/?code=NWRhMjEwYjQ0MDQ5ZmE1ZTM0MjBmMzk1ZWM2OWRlYTBfRUJ4S2pIU1dmSG9GaGRTUURJanhxT1ZEQTFkRmU0ZlFfVG9rZW46QUdCUWJ6N2V0b2NoYXh4V2ppamNRRzVNbktjXzE3MzgwNTEzNzM6MTczODA1NDk3M19WNA\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"DeepSeeks_comprehensive_breakthrough\"><\/span>Kompleksowy prze\u0142om DeepSeek<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Teraz najbardziej ekscytuj\u0105ce pytanie brzmi: kiedy zrozumienie i generowanie nie wymagaj\u0105 ju\u017c dw\u00f3ch oddzielnych modeli, czy istniej\u0105ca architektura aplikacji AI zostanie wsp\u00f3lnie zak\u0142\u00f3cona?<\/p>\n\n\n\n<p>Ci, kt\u00f3rzy wci\u0105\u017c zmagaj\u0105 si\u0119 z aplikacjami jednomodalnymi, powinni rozwa\u017cy\u0107 opracowanie aplikacji wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105cych dla lewego i prawego m\u00f3zgu.<\/p>\n\n\n\n<p>W ko\u0144cu model, kt\u00f3ry mo\u017ce jednocze\u015bnie gra\u0107 zar\u00f3wno tekstem, jak i grafik\u0105, jest prawdziwym uciele\u015bnieniem multimodalno\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<p>Warto zauwa\u017cy\u0107, \u017ce wydanie Janus-Pro jest tylko jednym z serii ostatnich prze\u0142omowych odkry\u0107 DeepSeek:<\/p>\n\n\n\n<p>Perplexity zintegrowa\u0142o model DeepSeek R1 do g\u0142\u0119bokiego wyszukiwania w sieci<\/p>\n\n\n\n<p>DeepSeek R1 w wersji destylowanej osi\u0105ga pr\u0119dko\u015b\u0107 lokalnego wnioskowania na poziomie 60 token\u00f3w\/s na iPhonie.<\/p>\n\n\n\n<p>DeepSeek AI Assistant wskoczy\u0142 na szczyt bezp\u0142atnej listy App Store<\/p>\n\n\n\n<p>i zademonstrowa\u0142 niezwykle szybk\u0105 wydajno\u015b\u0107 wnioskowania na platformie Groq.<\/p>\n\n\n\n<p>Osi\u0105gni\u0119cia te pokazuj\u0105 wszechstronn\u0105 si\u0142\u0119 DeepSeek w dziedzinie sztucznej inteligencji, a prze\u0142omowy post\u0119p Janus-Pro otworzy\u0142 nowe kierunki rozwoju multimodalnej sztucznej inteligencji.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Janus_pro_Related_links_and_documents\"><\/span>Janus pro Powi\u0105zane linki i dokumenty<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Adres projektu:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/deepseek-ai\/Janus\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Repozytorium GitHub<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/deepseek-ai\/Janus\/blob\/main\/janus_pro_tech_report.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Raport techniczny<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Pobieranie modeli:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/Janus-Pro-7B\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Janus-Pro-7B<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/Janus-Pro-1B\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Janus-Pro-1B<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Szybkie do\u015bwiadczenie:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/janusai.pro\/pl\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Bez wdra\u017cania, bezp\u0142atnie, do u\u017cytku online janus pro<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Dokumentacja referencyjna:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/deepseek-ai\/Janus?tab=readme-ov-file#3-quick-start\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Skr\u00f3cona instrukcja obs\u0142ugi<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/huggingface.co\/organizations\/deepseek-ai\/activity\/all\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Oficjalne wydarzenie DeepSeek<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Na koniec chcieliby\u015bmy powiedzie\u0107: Nazwa firmy Sama Altmana, tort, kt\u00f3ry namalowa\u0142, i \u015bcie\u017cka, o kt\u00f3rej my\u015bla\u0142, wydaj\u0105 si\u0119 by\u0107 przekazywane tej nap\u0119dzanej ciekawo\u015bci\u0105 chi\u0144skiej firmie, kt\u00f3ra b\u0119dzie kontynuowa\u0107 dog\u0142\u0119bne badanie granic inteligencji!<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eksplozja! Chi\u0144ski prezent noworoczny od DeepSeek - szczeg\u00f3\u0142owe wyja\u015bnienie multimodalnego modelu Janus-Pro Najnowszy model Janus-Pro firmy DeepSeek bezpo\u015brednio \u0142\u0105czy \"lewy i prawy m\u00f3zg\" multimodalnej sztucznej inteligencji! Ten dwulicowy zab\u00f3jca, kt\u00f3ry mo\u017ce jednocze\u015bnie rozumie\u0107 obraz i tekst oraz generowa\u0107 obrazy, przepisuje zasady bran\u017cy dzi\u0119ki samodzielnie opracowanej strukturze. To nie jest...<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_kadence_starter_templates_imported_post":false,"_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-607","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/janusai.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/607","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/janusai.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/janusai.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/janusai.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/janusai.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=607"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/janusai.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/607\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":610,"href":"https:\/\/janusai.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/607\/revisions\/610"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/janusai.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=607"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/janusai.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=607"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/janusai.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=607"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}