חברת הבינה המלאכותית הסינית דיפסיק (DeepSeek)  חשפה השבוע שתי גרסאות חדשות של מודלים מתקדמים, שמיועדות לחזק את מעמדה מול שחקניות הענק מארה"ב - ובראשן OpenAI וגוגל. מדובר בגרסאות חדשות למודל DeepSeek-V3.2, שמהוות המשך לפלטפורמה הניסיונית שהושקה בספטמבר האחרון.

החברה טוענת כי המודל החדש מציג ביצועים שמשתווים לאלו של GPT-5 של OpenAI במדדים שונים של חשיבה והסקה לוגית. לפי הודעתה, המודל מסוגל לא רק להתמודד עם משימות שדורשות הבנה מעמיקה, אלא גם לעשות שימוש בכלים חיצוניים כמו מנועי חיפוש, מחשבונים ומבצעי קוד - במצב של חשיבה אקטיבית או פאסיבית. דיפסיק לצד חברות סיניות נוספות לרבות עליבאבא ובאידו מצליחות בהדרגה לצמצם את הפער מול הגופים האמריקאיים. הן פועלות מכיוון אחר - בעוד ענקיות ה-AI האמריקאיות משתמשות בכוח עיבודי ענק כדי להשיג את כל המידע שקיים ואת לנתח ולהסיק ממנו, דיפסיק וחלק גדול מהצ'אטים הסינים הנוספים עובדים במודל אחר שלפיו הצ'אט מנתח את התוכן והמידע במקומות מרכזיים מובילים ולא בכל הרשת. הטענה היא שאם מחפשים מידע על מושג מסוים או אירוע מסוים הוא יכול להופיע רבות, מאות אלפים ומיליוני פעמים ברשת ואין טען לנתח את כל המכלול הזה, כי זה ברובו מידע חוזר. לכן, עדיף להסתמך על פחות מקורות אך שיהיו מקורות מיהמנים.

דיפסיק מקבל במבחנים תוצאות טובות וזה בהחלט צריך להדאיג את OpenAI, גוגל ואחרות.  התחרות מתעצמת והסינים מצמצמים את הפער וזה למרות שאין להם את השבבים המתקדמים של אנבידיה בגלל הגבלות הסחר של ממשל טראמפ. 

מחשבה ככלי עבודה: אינטגרציה בין בינה לבין פעולה

החידוש המרכזי במודל DeepSeek-V3.2, לפי החברה, הוא שילוב ישיר של יכולת חשיבה עם ביצוע פעולות - דוגמת הפעלת חישובים, הפעלת סקריפטים וקבלת החלטות. המודל, לפי דברי החברה, מסוגל גם לבצע פעולה לאחר תהליך חשיבתי, וגם לפעול מיידית תוך שימוש בכלים מובנים.

• דיפסיק על ה-AI: "השאלה אינה מה בונים אלא מה ניתן לשמר"
• דיפסיק תשיק מודל בסוף שנה - התעשייה דרוכה
• המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7

במקביל, הושקה גרסה נוספת בשם DeepSeek-V3.2-Speciale, שמכוונת למשימות מורכבות במיוחד בתחומי המתמטיקה והאלגוריתמיקה. מודל זה הראה ביצועים ברמה של מדליית זהב באולימפיאדת המתמטיקה הבינלאומית ובאולימפיאדת המידע (Informatics). החברה טוענת כי הביצועים של Speciale משתווים לאלו של מודל Gemini-3 Pro של גוגל.

חברת זפרן (Zafran Security), המפתחת מערכת AI שמזהה את נקודות התורפה בארגון ומטפלת בהן בצורה אוטונומית, מודיעה היום על סבב גיוס בהיקף של 60 מיליון דולר. הסבב הובל על ידי Menlo Ventures ובהשתתפות Sequoia Capital, Cyberstarts, PSP Partners, Vintage Partners ו-Knolwood. סבב הגיוס מעלה את היקף ההשקעות הכולל בחברה ל-130 מיליון דולר, וישמש להאצת פיתוח המוצר והרחבת הפעילות הגלובלית. קרן Menlo Ventures, שהובילה את סבב הגיוס ואחת המשקיעות הבולטות ב-Anthropic, רואה בזפרן הזדמנות משמעותית להוביל את שוק ה-CTEM, בין היתר בזכות יכולות ה-AI החדשניות של החברה.

זפרן הוקמה בשנת 2022 על ידי סנז ישר שמכהנת כמנכ"לית החברה, בן סרי שמכהן כסמנכ"ל הטכנולוגיות ושניר הבדלה המכהן כסמנכ"ל המוצר. הפלטפורמה שפיתחה החברה מאפשרת לארגונים לנטרל פרצות אבטחה בכל סביבה ארגונית ובכל שכבות המערכת, ומסייעת להם במוכנות להתמודדות עם איומים המבוססים על בינה מלאכותית. החברה מעסיקה היום כ-120 עובדים בישראל, בארה"ב ובאירופה ומתכננת גיוס של כ-100 עובדים נוספים בשנת 2026 במגוון מיקומים בתפקידי מהנדסי בקאנד, פרונטאנד, דבאופס, מנהלי מוצר, חוקרים ואנליסטים, אנשי מכירות, Customer Success ועוד.

מאז סבב הגיוס האחרון, זפרן הכפילה את שוויה ויותר משילשה את ההכנסות השנתיות החוזרות (ARR), הודות לאימוץ מהיר של הפלטפורמה במגוון סקטורים כגון בריאות, טכנולוגיה, שירותים פיננסיים וייצור. החברה משרתת כיום מספר ארגוני Fortune 500, כאשר לקוחות משתמשים בזפרן כדי להפוך את העבודה הידנית של זיהוי החולשות ברות הניצול לאוטומטית, ולהפחית זמני תיקון משבועות לשעות.

התקפות סייבר המבוססות על בינה מלאכותית שינו באופן דרמטי את מהירות הביצוע והיקף פעולות התקיפה. תוקפים משתמשים ב-AI כדי לסרוק את האינטרנט ולאתר פרצות מיד עם פרסומן, לייצר קוד זדוני בצורה אוטומטית, ולהוציא לפועל מתקפות מורכבות בזמן קצר ביותר. תהליכים שבעבר נמשכו ימים ואף שבועות כמו זיהוי חולשה, כתיבת קוד תקיפה (Exploit) ובדיקת היעילות שלו, מתקצרים כיום לשעות ספורות בלבד.

• ישראל מהדקת פיקוח על מידע אישי: מה המשמעות לעסקים?
• אלוט מעלה תחזיות ומסבירה זינוק של פי 7 בשנה וחצי; המניה מגיבה בחיוב
• המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7

ברבעון הראשון של 2025, כשליש מהחולשות המנוצלות הידועות (KEVs) הפכו לכלי תקיפה בתוך יום אחד בלבד מפרסום הפגיעות לציבור, נתון שממחיש כיצד בינה מלאכותית מאיצה את מחזור הניצול בקצב חסר תקדים. במקביל, צוותי אבטחה ארגוניים עדיין מתמודדים עם עומס מידע: ממצאים כפולים, תהליכי טלאים ידניים וכלים שאינם מסונכרנים זה עם זה, מה שמקשה עליהם לעמוד בקצב שמוכתב על ידי AI התקפי. אחת הבעיות המרכזיות שזפרן נותנת להן מענה היא הפער בין כלי האבטחה השונים: מערכות שתפקידן לסרוק ולאתר חולשות אינן מסונכרנות עם כלי אבטחה אחרים ברמת נקודות הקצה, הרשת והענן. חוסר התאימות הזה יוצר סדקים בחומת ההגנה, ומאפשר לתוקפים לזהות אותם במהירות ולנצל אותם ביעילות מוגברת באמצעות AI.