شركات نماذج الذكاء الاصطناعي تخفض الأسعار وتفتح المصدر، مما يعزز التطور السريع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

مؤخراً، أعلنت علي بابا السحابية عن خفض كبير في أسعار استدعاء API لنموذجها التجاري ونموذج مفتوح المصدر Qwen-Long من المستوى GPT-4. حيث انخفضت تكلفة المدخلات لنموذج Qwen-Long من 0.02 يوان لكل ألف توكن إلى 0.5 يوان لكل مليون توكن، بانخفاض يصل إلى 97%.

في وقت سابق، أصدرت علي بابا نموذج مفتوح المصدر Qwen1.5-110B بحجم معلمات يصل إلى 110 مليار. قدم هذا النموذج أداءً ممتازًا في العديد من اختبارات المعايير، متجاوزًا بعض نماذج المصادر المفتوحة المعروفة، واحتل المرتبة الأولى في إحدى قوائم تصنيف النماذج الكبيرة المفتوحة المصدر.

استراتيجية الجمع بين "خفض الأسعار + مفتوح المصدر" أصبحت توافقاً عالمياً بين الشركات المصنعة للنماذج الكبيرة. هذا يساعد في حل مشكلتين رئيسيتين تواجه مطوري تطبيقات الذكاء الاصطناعي: ارتفاع تكلفة واجهات برمجة التطبيقات للنماذج الكبيرة، وجودة النماذج المفتوحة المصدر غير كافية. من المتوقع أن يدفع هذا الاتجاه نحو ازدهار شامل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

في الواقع، لم يكن Tongyi Qianwen هو النموذج الكبير الأول الذي يطبق تخفيض الأسعار على المطورين. منذ مايو، أطلقت العديد من شركات النماذج الكبيرة منتجات بأسعار منخفضة أو إجراءات تخفيض الأسعار:

• سعر واجهة برمجة التطبيقات لنموذج MoE من الجيل الثاني الذي أطلقته شركة كوانتية مفتوح المصدر لا يتجاوز حوالي واحد في المئة من سعر GPT-4 Turbo
• شركة AI معينة خفضت سعر استدعاء نموذج النسخة الشخصية من 5 يوان / مليون توكن إلى 1 يوان / مليون توكن
• أطلقت شركة AI معروفة نسخة جديدة من النموذج، أداءها يعادل GPT-4 Turbo، لكن السعر انخفض إلى النصف
• سعر إدخال استدلال نموذج الشركة الرئيسية هو فقط 0.0008 يوان/ألف توكنز
• أعلنت إحدى شركات التكنولوجيا أن نموذجين لغويين رئيسيين لديها أصبحا مجانيين بالكامل
• أعلنت شركة تقنية صوتية عن فتح واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بنموذجها الكبير بشكل دائم ومجاني

يعتقد المتخصصون في الصناعة أن أسعار واجهات برمجة التطبيقات للنماذج الكبيرة قد انخفضت بشكل عام، وقد يكون ذلك نتيجة للتقدم في تقنيات الاستدلال وانخفاض التكاليف. وهذا يوفر المزيد من الخيارات للمطورين، ومن المتوقع أن يحفز ازدهار تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى تخفيض السعر مفتوح المصدر، أطلقت علي بابا أيضًا نماذج متعددة الأحجام ومتعددة الأنماط لدعم تطوير التطبيقات في سيناريوهات مختلفة. تتراوح أحجام معلمات نماذجها من 500 مليون إلى 110 مليار، يمكن نشر النماذج الصغيرة على الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر وغيرها من الأجهزة الطرفية، بينما النماذج الكبيرة مناسبة للتطبيقات على مستوى المؤسسات والبحث العلمي، بينما تسعى النماذج متوسطة الحجم إلى تحقيق التوازن بين الأداء والكفاءة واستخدام الذاكرة. بالإضافة إلى ذلك، تم فتح مصدر نماذج متخصصة مثل فهم الرؤية وفهم الصوت وتوليد الشيفرات.

أشار الخبراء في هذا المجال إلى أن تطبيق النماذج الكبيرة على الأجهزة الطرفية لا ينبغي تجاهله. مع تقدم التكنولوجيا وانخفاض التكاليف، من المتوقع أن تحقق تطبيقات الذكاء الاصطناعي النجاح في المزيد من السيناريوهات.