{"id":857,"date":"2025-02-04T16:45:13","date_gmt":"2025-02-04T16:45:13","guid":{"rendered":"https:\/\/janusai.pro\/?p=857"},"modified":"2025-02-04T16:45:15","modified_gmt":"2025-02-04T16:45:15","slug":"in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/janusai.pro\/sv\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/","title":{"rendered":"F\u00f6rdjupad analys: Vilka innovationer har DeepSeek's nyligen sl\u00e4ppta Janus-Pro?"},"content":{"rendered":"<div style=\"margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;\" class=\"sharethis-inline-share-buttons\" ><\/div>\n<p>DeepSeek har uppdaterat sin hemsida.<\/p>\n\n\n\n<p>Under de tidiga timmarna p\u00e5 ny\u00e5rsafton meddelade DeepSeek pl\u00f6tsligt p\u00e5 GitHub att Janus-projektutrymmet hade \u00f6ppnat k\u00e4llan till Janus-Pro-modellen och den tekniska rapporten.<\/p>\n\n\n\n<p>L\u00e5t oss f\u00f6rst lyfta fram n\u00e5gra viktiga punkter:<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"1\" class=\"wp-block-list\">\n<li>Den <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/Janus-Pro-7B\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Janus-Pro-modell<\/a> som sl\u00e4pps denna g\u00e5ng \u00e4r en multimodal modell som<strong> kan samtidigt utf\u00f6ra multimodala f\u00f6rst\u00e5else- och bildgenereringsuppgifter. Den har totalt tv\u00e5 parameterversioner, <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/Janus-Pro-7B\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Janus-Pro-1B och Janus-Pro-7B<\/a>.<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li>K\u00e4rninnovationen i Janus-Pro \u00e4r att frikoppla<strong> multimodal f\u00f6rst\u00e5else och generering, tv\u00e5 olika uppgifter. Detta g\u00f6r att dessa tv\u00e5 uppgifter kan utf\u00f6ras p\u00e5 ett effektivt s\u00e4tt i samma modell<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li>Janus-Pro \u00e4r f\u00f6renlig med Janus modellarkitektur som DeepSeek sl\u00e4ppte i oktober f\u00f6rra \u00e5ret, men vid den tidpunkten hade Janus inte s\u00e5 stor volym. Dr. Charles, en algoritmexpert inom synomr\u00e5det, ber\u00e4ttade f\u00f6r oss att den tidigare Janus var \"genomsnittlig\" och \"inte lika bra som DeepSeeks spr\u00e5kmodell\".<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1870\" height=\"1804\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/720ad345-4902-46e0-9185-bc4f887ed302.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-859\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/720ad345-4902-46e0-9185-bc4f887ed302.png 1870w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/720ad345-4902-46e0-9185-bc4f887ed302-300x289.png 300w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/720ad345-4902-46e0-9185-bc4f887ed302-1024x988.png 1024w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/720ad345-4902-46e0-9185-bc4f887ed302-768x741.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/720ad345-4902-46e0-9185-bc4f887ed302-1536x1482.png 1536w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/720ad345-4902-46e0-9185-bc4f887ed302-12x12.png 12w\" sizes=\"auto, (max-width: 1870px) 100vw, 1870px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_72 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\">Inneh\u00e5llsf\u00f6rteckning<\/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=\"V\u00e4xla inneh\u00e5llsf\u00f6rteckning\"><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\/sv\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#It_is_intended_to_solve_the_industrys_difficult_problem_balancing_multimodal_understanding_and_image_generation\" title=\"Den \u00e4r avsedd att l\u00f6sa branschens sv\u00e5ra problem: att balansera multimodal f\u00f6rst\u00e5else och bildgenerering\">Den \u00e4r avsedd att l\u00f6sa branschens sv\u00e5ra problem: att balansera multimodal f\u00f6rst\u00e5else och bildgenerering<\/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\/sv\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#Januss_decoupled_architecture_and_Janus-Pros_optimized_training_strategy\" title=\"Janus frikopplade arkitektur och Janus-Pro:s optimerade tr\u00e4ningsstrategi\">Janus frikopplade arkitektur och Janus-Pro:s optimerade tr\u00e4ningsstrategi<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/sv\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#First_lets_look_at_the_parameters\" title=\"L\u00e5t oss f\u00f6rst titta p\u00e5 parametrarna.\">L\u00e5t oss f\u00f6rst titta p\u00e5 parametrarna.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/sv\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#There_is_also_the_training_strategy\" title=\"Det finns ocks\u00e5 en utbildningsstrategi.\">Det finns ocks\u00e5 en utbildningsstrategi.<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/sv\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#Stage_I_%E2%80%93_Longer_training_time\" title=\"Steg I - L\u00e4ngre utbildningstid\">Steg I - L\u00e4ngre utbildningstid<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/sv\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#Stage_II_%E2%80%93_Removing_ImageNet_data_and_adding_multi-modal_data\" title=\"Steg II - ImageNet-data tas bort och multimodala data l\u00e4ggs till\">Steg II - ImageNet-data tas bort och multimodala data l\u00e4ggs till<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/sv\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#Stage_III_%E2%80%93_Optimizing_the_data_ratio\" title=\"Steg III - Optimering av dataf\u00f6rh\u00e5llandet\">Steg III - Optimering av dataf\u00f6rh\u00e5llandet<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/sv\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#Lets_look_at_the_training_data\" title=\"L\u00e5t oss titta p\u00e5 tr\u00e4ningsdata.\">L\u00e5t oss titta p\u00e5 tr\u00e4ningsdata.<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/sv\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#Expansion_of_multimodal_understanding_data\" title=\"Ut\u00f6kning av multimodala f\u00f6rst\u00e5elsedata:\">Ut\u00f6kning av multimodala f\u00f6rst\u00e5elsedata:<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/sv\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#Expansion_of_visual_generation_data\" title=\"Ut\u00f6kning av visuell generationsdata:\">Ut\u00f6kning av visuell generationsdata:<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/sv\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#The_continuation_of_an_efficiency_revolution\" title=\"Forts\u00e4ttningen p\u00e5 en effektivitetsrevolution?\">Forts\u00e4ttningen p\u00e5 en effektivitetsrevolution?<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"It_is_intended_to_solve_the_industrys_difficult_problem_balancing_multimodal_understanding_and_image_generation\"><\/span><strong>Den \u00e4r avsedd att l\u00f6sa branschens sv\u00e5ra problem: att balansera multimodal f\u00f6rst\u00e5else och bildgenerering<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Enligt den officiella introduktionen av DeepSeek, <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/Janus-Pro-7B\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Janus-Pro <\/a>kan inte bara f\u00f6rst\u00e5 bilder, extrahera och f\u00f6rst\u00e5 texten i bilderna, utan ocks\u00e5 generera bilder p\u00e5 samma g\u00e5ng.<\/p>\n\n\n\n<p>I den tekniska rapporten n\u00e4mns att j\u00e4mf\u00f6rt med andra modeller av samma typ och storleksordning, fick Janus-Pro-7B:s resultat p\u00e5 testupps\u00e4ttningarna GenEval och DPG-Bench<strong> \u00e4r h\u00f6gre \u00e4n f\u00f6r andra modeller som SD3-Medium och DALL-E 3.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"1067\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/a30e3dd3-b95c-4745-a4f7-8c5ace36af17.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-862\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/a30e3dd3-b95c-4745-a4f7-8c5ace36af17.png 1080w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/a30e3dd3-b95c-4745-a4f7-8c5ace36af17-300x296.png 300w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/a30e3dd3-b95c-4745-a4f7-8c5ace36af17-1024x1012.png 1024w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/a30e3dd3-b95c-4745-a4f7-8c5ace36af17-768x759.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/a30e3dd3-b95c-4745-a4f7-8c5ace36af17-12x12.png 12w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Tj\u00e4nstemannen ger ocks\u00e5 exempel \ud83d\udc47:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"1295\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/a063e5ec-bc07-4129-8ded-0ab90001bbfe.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-866\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/a063e5ec-bc07-4129-8ded-0ab90001bbfe.png 1080w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/a063e5ec-bc07-4129-8ded-0ab90001bbfe-250x300.png 250w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/a063e5ec-bc07-4129-8ded-0ab90001bbfe-854x1024.png 854w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/a063e5ec-bc07-4129-8ded-0ab90001bbfe-768x921.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/a063e5ec-bc07-4129-8ded-0ab90001bbfe-10x12.png 10w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Det finns ocks\u00e5 m\u00e5nga n\u00e4tanv\u00e4ndare p\u00e5 X som testar de nya funktionerna.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"1429\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/c5235f43-349a-47a2-ae9f-dc5491d88d61.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-867\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/c5235f43-349a-47a2-ae9f-dc5491d88d61.png 1080w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/c5235f43-349a-47a2-ae9f-dc5491d88d61-227x300.png 227w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/c5235f43-349a-47a2-ae9f-dc5491d88d61-774x1024.png 774w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/c5235f43-349a-47a2-ae9f-dc5491d88d61-768x1016.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/c5235f43-349a-47a2-ae9f-dc5491d88d61-9x12.png 9w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"1616\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/61c76adf-1b00-4b38-8504-a47410160d3b.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-869\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/61c76adf-1b00-4b38-8504-a47410160d3b.png 1080w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/61c76adf-1b00-4b38-8504-a47410160d3b-200x300.png 200w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/61c76adf-1b00-4b38-8504-a47410160d3b-684x1024.png 684w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/61c76adf-1b00-4b38-8504-a47410160d3b-768x1149.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/61c76adf-1b00-4b38-8504-a47410160d3b-1027x1536.png 1027w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/61c76adf-1b00-4b38-8504-a47410160d3b-8x12.png 8w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Men det f\u00f6rekommer ocks\u00e5 enstaka krascher.<\/p>\n\n\n\n<p>Genom att konsultera de tekniska dokumenten om <a href=\"https:\/\/www.deepseek.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">DeepSeek<\/a>konstaterade vi att Janus Pro \u00e4r en optimering baserad p\u00e5 Janus, som sl\u00e4pptes f\u00f6r tre m\u00e5nader sedan.<\/p>\n\n\n\n<p>Den viktigaste innovationen i denna serie modeller \u00e4r att<strong> frikoppla uppgifter f\u00f6r visuell f\u00f6rst\u00e5else fr\u00e5n uppgifter f\u00f6r visuell generering, s\u00e5 att effekterna av de tv\u00e5 uppgifterna kan balanseras.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"538\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/0fc71a9c-e23b-4ae9-976c-a4820124628e.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-861\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/0fc71a9c-e23b-4ae9-976c-a4820124628e.png 1080w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/0fc71a9c-e23b-4ae9-976c-a4820124628e-300x149.png 300w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/0fc71a9c-e23b-4ae9-976c-a4820124628e-1024x510.png 1024w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/0fc71a9c-e23b-4ae9-976c-a4820124628e-768x383.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/0fc71a9c-e23b-4ae9-976c-a4820124628e-18x9.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Det \u00e4r inte ovanligt att en modell kan utf\u00f6ra multimodal f\u00f6rst\u00e5else och generering p\u00e5 samma g\u00e5ng. D-DiT och TokenFlow-XL i denna testupps\u00e4ttning har b\u00e5da denna f\u00f6rm\u00e5ga.<\/p>\n\n\n\n<p>Det som \u00e4r utm\u00e4rkande f\u00f6r Janus \u00e4r dock att<strong> genom att frikoppla bearbetningen, en modell som kan utf\u00f6ra multimodal f\u00f6rst\u00e5else och generering balanserar effektiviteten hos de tv\u00e5 uppgifterna.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Att balansera effektiviteten i de tv\u00e5 uppgifterna \u00e4r ett sv\u00e5rt problem i branschen.<\/strong> Tidigare var tanken att anv\u00e4nda samma kodare f\u00f6r att implementera multimodal f\u00f6rst\u00e5else och generering i s\u00e5 stor utstr\u00e4ckning som m\u00f6jligt.<\/p>\n\n\n\n<p>F\u00f6rdelarna med detta tillv\u00e4gag\u00e5ngss\u00e4tt \u00e4r en enkel arkitektur, ingen \u00f6verfl\u00f6dig distribution och en anpassning till textmodeller (som ocks\u00e5 anv\u00e4nder samma metoder f\u00f6r att uppn\u00e5 textgenerering och textf\u00f6rst\u00e5else). Ett annat argument \u00e4r att denna sammansm\u00e4ltning av flera f\u00f6rm\u00e5gor kan leda till en viss grad av emergens.<\/p>\n\n\n\n<p>Efter att generering och f\u00f6rst\u00e5else har slagits samman kommer de tv\u00e5 uppgifterna dock att st\u00e5 i konflikt med varandra - bildf\u00f6rst\u00e5else kr\u00e4ver att modellen abstraherar i h\u00f6ga dimensioner och extraherar bildens k\u00e4rnsemantik, som \u00e4r inriktad p\u00e5 det makroskopiska. Bildgenerering, \u00e5 andra sidan, fokuserar p\u00e5 uttryck och generering av lokala detaljer p\u00e5 pixelniv\u00e5.<\/p>\n\n\n\n<p>Branschens vanliga praxis \u00e4r att prioritera f\u00f6rm\u00e5gan att generera bilder. Detta resulterar i multimodala modeller som<strong> kan generera bilder av h\u00f6gre kvalitet, men resultatet av bildf\u00f6rst\u00e5elsen \u00e4r ofta mediokert.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Januss_decoupled_architecture_and_Janus-Pros_optimized_training_strategy\"><\/span><strong>Janus frikopplade arkitektur och Janus-Pro:s optimerade tr\u00e4ningsstrategi<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Janus frikopplade arkitektur g\u00f6r att modellen kan balansera uppgifterna att f\u00f6rst\u00e5 och generera p\u00e5 egen hand.<\/p>\n\n\n\n<p>Enligt resultaten i den officiella tekniska rapporten, oavsett om det g\u00e4ller multimodal f\u00f6rst\u00e5else eller bildgenerering, presterar Janus-Pro-7B bra p\u00e5 flera testupps\u00e4ttningar.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"976\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/f280e5d6-7150-40d3-bf81-7e5e5b780129.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-863\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/f280e5d6-7150-40d3-bf81-7e5e5b780129.png 1080w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/f280e5d6-7150-40d3-bf81-7e5e5b780129-300x271.png 300w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/f280e5d6-7150-40d3-bf81-7e5e5b780129-1024x925.png 1024w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/f280e5d6-7150-40d3-bf81-7e5e5b780129-768x694.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/f280e5d6-7150-40d3-bf81-7e5e5b780129-13x12.png 13w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>F\u00f6r multimodal f\u00f6rst\u00e5else,<\/strong> Janus-Pro-7B uppn\u00e5dde f\u00f6rstaplatsen i fyra av de sju utv\u00e4rderingsdataseten och andraplatsen i de \u00e5terst\u00e5ende tre, strax bakom den h\u00f6gst rankade modellen.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"1062\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/782c767f-e8d3-4d5c-9e2d-638c102f7dff.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-865\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/782c767f-e8d3-4d5c-9e2d-638c102f7dff.png 1080w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/782c767f-e8d3-4d5c-9e2d-638c102f7dff-300x295.png 300w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/782c767f-e8d3-4d5c-9e2d-638c102f7dff-1024x1007.png 1024w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/782c767f-e8d3-4d5c-9e2d-638c102f7dff-768x755.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/782c767f-e8d3-4d5c-9e2d-638c102f7dff-12x12.png 12w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>F\u00f6r bildgenerering,<\/strong> Janus-Pro-7B uppn\u00e5dde f\u00f6rsta plats i den totala po\u00e4ngen p\u00e5 b\u00e5de GenEval och DPG-Bench utv\u00e4rderingsdataset.<\/p>\n\n\n\n<p>Denna multi-tasking-effekt beror fr\u00e4mst p\u00e5 att Janus-serien anv\u00e4nder tv\u00e5 visuella kodare f\u00f6r olika uppgifter:<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"1\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>F\u00f6rst\u00e5else f\u00f6r kodare:<\/strong> anv\u00e4nds f\u00f6r att extrahera semantiska egenskaper i bilder f\u00f6r bildf\u00f6rst\u00e5elseuppgifter (t.ex. fr\u00e5gor och svar om bilder, visuell klassificering etc.)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Generativ kodare:<\/strong> konverterar bilder till en diskret representation (t.ex. med hj\u00e4lp av en VQ-kodare) f\u00f6r text-till-bild-genereringsuppgifter.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Med denna arkitektur,<strong> kan modellen sj\u00e4lvst\u00e4ndigt optimera prestandan f\u00f6r varje kodare, s\u00e5 att multimodala f\u00f6rst\u00e5else- och genereringsuppgifter var och en kan uppn\u00e5 b\u00e4sta m\u00f6jliga prestanda.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"565\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/81defdea-eadb-4fc7-8395-4c365c44d502.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-860\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/81defdea-eadb-4fc7-8395-4c365c44d502.png 1080w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/81defdea-eadb-4fc7-8395-4c365c44d502-300x157.png 300w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/81defdea-eadb-4fc7-8395-4c365c44d502-1024x536.png 1024w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/81defdea-eadb-4fc7-8395-4c365c44d502-768x402.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/81defdea-eadb-4fc7-8395-4c365c44d502-18x9.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Denna frikopplade arkitektur \u00e4r gemensam f\u00f6r Janus-Pro och Janus. S\u00e5, vilka iterationer har Janus-Pro haft under de senaste m\u00e5naderna?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Som framg\u00e5r av resultaten fr\u00e5n utv\u00e4rderingsupps\u00e4ttningen har den aktuella utg\u00e5van av Janus-Pro-1B en f\u00f6rb\u00e4ttring p\u00e5 cirka 10% till 20% i po\u00e4ngen f\u00f6r olika utv\u00e4rderingsupps\u00e4ttningar j\u00e4mf\u00f6rt med den tidigare Janus. Janus-Pro-7B har den h\u00f6gsta f\u00f6rb\u00e4ttringen p\u00e5 cirka 45% j\u00e4mf\u00f6rt med Janus efter att antalet parametrar har ut\u00f6kats.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"185\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/746d1d6f-9a07-4922-9b59-717614ef0738.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-858\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/746d1d6f-9a07-4922-9b59-717614ef0738.png 1080w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/746d1d6f-9a07-4922-9b59-717614ef0738-300x51.png 300w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/746d1d6f-9a07-4922-9b59-717614ef0738-1024x175.png 1024w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/746d1d6f-9a07-4922-9b59-717614ef0738-768x132.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/746d1d6f-9a07-4922-9b59-717614ef0738-18x3.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"430\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/9361ef86-87ce-4f84-9cdd-71ef95a9f4b1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-864\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/9361ef86-87ce-4f84-9cdd-71ef95a9f4b1.png 1080w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/9361ef86-87ce-4f84-9cdd-71ef95a9f4b1-300x119.png 300w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/9361ef86-87ce-4f84-9cdd-71ef95a9f4b1-1024x408.png 1024w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/9361ef86-87ce-4f84-9cdd-71ef95a9f4b1-768x306.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/9361ef86-87ce-4f84-9cdd-71ef95a9f4b1-18x7.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>N\u00e4r det g\u00e4ller utbildningsdetaljer anges i den tekniska rapporten att den nuvarande versionen av Janus-Pro, j\u00e4mf\u00f6rt med den tidigare Janus-modellen, beh\u00e5ller den centrala frikopplade arkitekturdesignen och dessutom itererar p\u00e5<strong> parameterstorlek, tr\u00e4ningsstrategi och tr\u00e4ningsdata.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"First_lets_look_at_the_parameters\"><\/span><strong>L\u00e5t oss f\u00f6rst titta p\u00e5 parametrarna<\/strong>.<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>Den f\u00f6rsta versionen av Janus hade endast 1,3B parametrar, och den nuvarande versionen av Pro inneh\u00e5ller modeller med 1B och 7B parametrar.<\/p>\n\n\n\n<p>Dessa tv\u00e5 storlekar \u00e5terspeglar skalbarheten i Janus-arkitekturen. 1B-modellen, som \u00e4r den l\u00e4ttaste, har redan anv\u00e4nts av externa anv\u00e4ndare f\u00f6r att k\u00f6ras i webbl\u00e4saren med hj\u00e4lp av WebGPU.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"There_is_also_the_training_strategy\"><\/span><strong>Det finns ocks\u00e5 <\/strong><strong>den<\/strong><strong> utbildningsstrategi.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>I linje med Janus uppdelning i utbildningsfaser har Janus Pro totalt tre utbildningsfaser, och tidningen delar direkt in dem i steg I, steg II och steg III.<\/p>\n\n\n\n<p>Samtidigt som de grundl\u00e4ggande utbildningsid\u00e9erna och utbildningsm\u00e5len f\u00f6r varje fas har beh\u00e5llits, har Janus-Pro gjort f\u00f6rb\u00e4ttringar av utbildningens l\u00e4ngd och utbildningsdata i de tre faserna. F\u00f6ljande \u00e4r de specifika f\u00f6rb\u00e4ttringarna i de tre faserna:<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Stage_I_%E2%80%93_Longer_training_time\"><\/span><strong>Steg I - L\u00e4ngre utbildningstid<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n\n\n\n<p>J\u00e4mf\u00f6rt med Janus har Janus-Pro f\u00f6rl\u00e4ngt tr\u00e4ningstiden i steg I, s\u00e4rskilt n\u00e4r det g\u00e4ller tr\u00e4ning av adaptrar och bildhuvuden i den visuella delen. Detta inneb\u00e4r att inl\u00e4rningen av visuella egenskaper har f\u00e5tt mer tr\u00e4ningstid, och f\u00f6rhoppningen \u00e4r att modellen fullt ut ska kunna f\u00f6rst\u00e5 bilders detaljerade egenskaper (t.ex. pixel-till-semantisk mappning).<\/p>\n\n\n\n<p>Denna ut\u00f6kade utbildning bidrar till att s\u00e4kerst\u00e4lla att utbildningen av den visuella delen inte st\u00f6rs av andra moduler.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Stage_II_%E2%80%93_Removing_ImageNet_data_and_adding_multi-modal_data\"><\/span><strong>Steg II - ImageNet-data tas bort och multimodala data l\u00e4ggs till<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n\n\n\n<p>I steg II refererade Janus tidigare till PixArt och tr\u00e4nade i tv\u00e5 delar. Den f\u00f6rsta delen tr\u00e4nades med hj\u00e4lp av ImageNet-datasetet f\u00f6r bildklassificeringsuppgiften och den andra delen tr\u00e4nades med vanliga text-till-bild-data. Ungef\u00e4r tv\u00e5 tredjedelar av tiden i steg II \u00e4gnades \u00e5t tr\u00e4ning i den f\u00f6rsta delen.<\/p>\n\n\n\n<p>Janus-Pro tar bort ImageNet-tr\u00e4ningen i steg II. Denna design g\u00f6r att modellen kan fokusera p\u00e5 text-till-bild-data under steg II-utbildningen. Enligt experimentella resultat kan detta avsev\u00e4rt f\u00f6rb\u00e4ttra utnyttjandet av text-till-bild-data.<\/p>\n\n\n\n<p>Ut\u00f6ver justeringen av utbildningsmetodens utformning \u00e4r den upps\u00e4ttning utbildningsdata som anv\u00e4nds i steg II inte l\u00e4ngre begr\u00e4nsad till en enda bildklassificeringsuppgift, utan inneh\u00e5ller ocks\u00e5 fler andra typer av multimodala data, s\u00e5som bildbeskrivning och dialog, f\u00f6r gemensam utbildning.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Stage_III_%E2%80%93_Optimizing_the_data_ratio\"><\/span><strong>Steg III - Optimering av dataf\u00f6rh\u00e5llandet<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n\n\n\n<p>I steg III-utbildningen justerar Janus-Pro f\u00f6rh\u00e5llandet mellan olika typer av utbildningsdata.<\/p>\n\n\n\n<p>Tidigare var f\u00f6rh\u00e5llandet mellan multimodal f\u00f6rst\u00e5elsedata, vanlig textdata och text-till-bild-data i de tr\u00e4ningsdata som Janus anv\u00e4nde i steg III 7:3:10. Janus-Pro minskar f\u00f6rh\u00e5llandet mellan de tv\u00e5 senare typerna av data och justerar f\u00f6rh\u00e5llandet mellan de tre typerna av data till 5:1:4, det vill s\u00e4ga l\u00e4gger st\u00f6rre vikt vid den multimodala f\u00f6rst\u00e5elsen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Lets_look_at_the_training_data\"><\/span><strong>L\u00e5t oss titta p\u00e5 tr\u00e4ningsdata.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>J\u00e4mf\u00f6rt med Janus \u00f6kar Janus-Pro den h\u00e4r g\u00e5ngen avsev\u00e4rt m\u00e4ngden h\u00f6gkvalitativa<strong> syntetiska data.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Den ut\u00f6kar m\u00e4ngden och variationen av tr\u00e4ningsdata f\u00f6r multimodal f\u00f6rst\u00e5else och bildgenerering.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Expansion_of_multimodal_understanding_data\"><\/span><strong>Ut\u00f6kning av multimodala f\u00f6rst\u00e5elsedata:<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n\n\n\n<p>Janus-Pro h\u00e4nvisar till DeepSeek-VL2-datasetet under tr\u00e4ningen och l\u00e4gger till cirka 90 miljoner ytterligare datapunkter, inklusive inte bara bildbeskrivningsdataset, utan \u00e4ven dataset med komplexa scener som tabeller, diagram och dokument.<\/p>\n\n\n\n<p>Under det \u00f6vervakade finjusteringssteget (steg III) forts\u00e4tter det att l\u00e4gga till dataset relaterade till MEME-f\u00f6rst\u00e5else och dialog (inklusive kinesisk dialog) f\u00f6r att f\u00f6rb\u00e4ttra erfarenheten.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Expansion_of_visual_generation_data\"><\/span><strong>Ut\u00f6kning av visuell generationsdata:<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n\n\n\n<p>De ursprungliga verkliga data hade d\u00e5lig kvalitet och h\u00f6ga brusniv\u00e5er, vilket ledde till att modellen producerade instabila resultat och bilder med otillr\u00e4cklig estetisk kvalitet i text-till-bild-uppgifter.<\/p>\n\n\n\n<p>Janus-Pro lade till cirka 72 miljoner nya syntetiska data med h\u00f6g estetisk kvalitet i tr\u00e4ningsfasen, vilket innebar att f\u00f6rh\u00e5llandet mellan verkliga data och syntetiska data i f\u00f6rtr\u00e4ningsfasen blev 1:1.<\/p>\n\n\n\n<p>Uppmaningarna f\u00f6r de syntetiska data h\u00e4mtades alla fr\u00e5n offentliga resurser. Experiment har visat att modellen konvergerar snabbare n\u00e4r dessa data l\u00e4ggs till, och de genererade bilderna har uppenbara f\u00f6rb\u00e4ttringar n\u00e4r det g\u00e4ller stabilitet och visuell sk\u00f6nhet.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_continuation_of_an_efficiency_revolution\"><\/span>Forts\u00e4ttningen p\u00e5 en effektivitetsrevolution?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Sammantaget har DeepSeek med den h\u00e4r versionen tagit effektivitetsrevolutionen till visuella modeller.<\/p>\n\n\n\n<p>Till skillnad fr\u00e5n visuella modeller som fokuserar p\u00e5 en enda funktion eller multimodala modeller som gynnar en specifik uppgift, balanserar Janus-Pro effekterna av de tv\u00e5 stora uppgifterna bildgenerering och multimodal f\u00f6rst\u00e5else i samma modell.<\/p>\n\n\n\n<p>Trots sina sm\u00e5 parametrar slog den dessutomOpenAI DALL-E 3 och SD3-Medium i utv\u00e4rderingen.<\/p>\n\n\n\n<p>F\u00f6rl\u00e4ngt till marken beh\u00f6ver f\u00f6retaget bara distribuera en modell f\u00f6r att direkt implementera de tv\u00e5 funktionerna f\u00f6r bildgenerering och f\u00f6rst\u00e5else. Tillsammans med en storlek p\u00e5 endast 7B \u00e4r sv\u00e5righeten och kostnaden f\u00f6r utplacering mycket l\u00e4gre.<\/p>\n\n\n\n<p>I samband med de tidigare lanseringarna av R1 och V3 utmanar DeepSeek de befintliga spelreglerna med<strong> \"kompakt arkitektonisk innovation, l\u00e4ttviktsmodeller, modeller med \u00f6ppen k\u00e4llkod och extremt l\u00e5ga utbildningskostnader\"<\/strong>. Detta \u00e4r anledningen till paniken bland v\u00e4sterl\u00e4ndska teknikj\u00e4ttar och till och med Wall Street.<\/p>\n\n\n\n<p>Just nu svarade Sam Altman, som har svepts med av den allm\u00e4nna opinionen i flera dagar, \u00e4ntligen positivt p\u00e5 information om DeepSeek p\u00e5 X - samtidigt som han ber\u00f6mde R1 sa han att OpenAI kommer att g\u00f6ra n\u00e5gra tillk\u00e4nnagivanden.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1051\" height=\"1280\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/ade0e532-b451-4eff-832f-dcf20cff8f64.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-868\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/ade0e532-b451-4eff-832f-dcf20cff8f64.png 1051w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/ade0e532-b451-4eff-832f-dcf20cff8f64-246x300.png 246w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/ade0e532-b451-4eff-832f-dcf20cff8f64-841x1024.png 841w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/ade0e532-b451-4eff-832f-dcf20cff8f64-768x935.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/ade0e532-b451-4eff-832f-dcf20cff8f64-10x12.png 10w\" sizes=\"auto, (max-width: 1051px) 100vw, 1051px\" \/><\/figure>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>DeepSeek har uppdaterat sin webbplats. Under de tidiga timmarna p\u00e5 ny\u00e5rsafton meddelade DeepSeek pl\u00f6tsligt p\u00e5 GitHub att Janus-projektutrymmet hade \u00f6ppnat k\u00e4llan Janus-Pro-modellen och den tekniska rapporten. L\u00e5t oss f\u00f6rst lyfta fram n\u00e5gra viktiga punkter: Den \u00e4r avsedd att l\u00f6sa branschens sv\u00e5ra problem: att balansera multimodal f\u00f6rst\u00e5else och bildgenerering Enligt...<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":704,"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-857","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-uncategorized"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/janusai.pro\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/857","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/janusai.pro\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/janusai.pro\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/janusai.pro\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/janusai.pro\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=857"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/janusai.pro\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/857\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":870,"href":"https:\/\/janusai.pro\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/857\/revisions\/870"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/janusai.pro\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/media\/704"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/janusai.pro\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=857"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/janusai.pro\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=857"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/janusai.pro\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=857"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}