Великі постачальники моделей знижують ціни на відкритий вихідний код, сприяючи швидкому розвитку AI-додатків
Нещодавно Alibaba Cloud оголосив про значне зниження цін на API викликів для своєї комерційної моделі Tongyi Qianwen та відкритого виходу коду моделі. Зокрема, ціна на вхідні дані для основної моделі Qwen-Long рівня GPT-4 знизилася з 0,02 юаня за тисячу токенів до 0,5 юаня за мільйон токенів, що становить зниження на 97%.
Раніше Alibaba Tongyi також випустила відкритий вихідний код модель Qwen1.5-110B з параметрами обсягом 110 млрд. Ця модель показала відмінні результати в кількох бенчмарках, перевершивши деякі відомі відкриті моделі, і зайняла перше місце в одному з рейтингів великих відкритих моделей.
Комбінована стратегія "зниження цін + Відкритий вихідний код" стає спільною думкою світових виробників великих моделей. Це допомагає вирішити дві основні проблеми, з якими стикаються розробники AI-додатків: висока вартість API великих моделей та недостатня якість відкритих моделей. Ця тенденція має потенціал стимулювати всебічний розвиток AI-додатків.
Насправді, Tongyi Qianwen не є першим великим моделлю, яка запроваджує зниження цін для розробників. З травня кілька виробників великих моделей запустили низькоцінні продукти або заходи зі зниження цін:
Ціна API другого покоління моделі MoE, відкритий вихідний код якої належить певній компанії з кількісної торгівлі, складає лише приблизно одну соту від ціни GPT-4 Turbo.
Одна AI компанія знизила ціну на виклик своєї особистої моделі з 5 юанів/мільйон токенів до 1 юаня/мільйон токенів
Відома AI компанія випустила нову версію моделі, яка за продуктивністю відповідає GPT-4 Turbo, але за ціною вдвічі нижча.
Основна модель компанії має ціну на вхідні дані для інференції лише 0.0008 юанів/тисяча токенів
Одна технологічна компанія оголосила, що її два основних великі мовні моделі повністю безкоштовні
Одна компанія, що займається голосовими технологіями, оголосила про безкоштовний доступ до свого API великої моделі.
Експерти вважають, що ціни на API великих моделей загалом знижуються, що, можливо, пов'язано з прогресом у технології інференції та зниженням витрат. Це надає розробникам більше вибору та має потенціал для стимулювання розвитку застосувань штучного інтелекту.
Окрім зниження ціни, Alibaba Tongyi також представила моделі різних розмірів та мультимодальностей для підтримки розробки застосунків у різних сценаріях. Її параметри моделі варіюються від 500 мільйонів до 110 мільярдів, малі моделі можна розгортати на мобільних телефонах, ПК та інших термінальних пристроях, великі моделі підходять для корпоративних та наукових застосувань, а моделі середнього розміру шукають баланс між продуктивністю, ефективністю та використанням пам'яті. Крім того, були відкриті спеціалізовані моделі для візуального розуміння, аудіо розуміння, генерування коду.
Експерти в галузі вказують, що перспективи використання великих моделей на пристроях кінцевого користувача також не можна ігнорувати. Завдяки прогресу технологій та зниженню витрат, очікується, що застосування ШІ буде реалізовано в більшій кількості сценаріїв.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
15 лайків
Нагородити
15
3
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
BanklessAtHeart
· 08-09 17:45
Знизилось до рівня, коли навіть грошей на їжу не вистачає.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ValidatorViking
· 08-09 17:41
моделі з випробуваннями в бою за вигідними цінами... нарешті деякий консенсус, який має сенс, чесно кажучи
Переглянути оригіналвідповісти на0
UncommonNPC
· 08-09 17:34
різко сприяє внутрішньому конкуренції ціни падіння
API Туньї Цянь Вень знизив ціну на 97%. Виробники великих моделей запускають хвилю зниження цін на Відкритий вихідний код.
Великі постачальники моделей знижують ціни на відкритий вихідний код, сприяючи швидкому розвитку AI-додатків
Нещодавно Alibaba Cloud оголосив про значне зниження цін на API викликів для своєї комерційної моделі Tongyi Qianwen та відкритого виходу коду моделі. Зокрема, ціна на вхідні дані для основної моделі Qwen-Long рівня GPT-4 знизилася з 0,02 юаня за тисячу токенів до 0,5 юаня за мільйон токенів, що становить зниження на 97%.
Раніше Alibaba Tongyi також випустила відкритий вихідний код модель Qwen1.5-110B з параметрами обсягом 110 млрд. Ця модель показала відмінні результати в кількох бенчмарках, перевершивши деякі відомі відкриті моделі, і зайняла перше місце в одному з рейтингів великих відкритих моделей.
Комбінована стратегія "зниження цін + Відкритий вихідний код" стає спільною думкою світових виробників великих моделей. Це допомагає вирішити дві основні проблеми, з якими стикаються розробники AI-додатків: висока вартість API великих моделей та недостатня якість відкритих моделей. Ця тенденція має потенціал стимулювати всебічний розвиток AI-додатків.
Насправді, Tongyi Qianwen не є першим великим моделлю, яка запроваджує зниження цін для розробників. З травня кілька виробників великих моделей запустили низькоцінні продукти або заходи зі зниження цін:
Експерти вважають, що ціни на API великих моделей загалом знижуються, що, можливо, пов'язано з прогресом у технології інференції та зниженням витрат. Це надає розробникам більше вибору та має потенціал для стимулювання розвитку застосувань штучного інтелекту.
Окрім зниження ціни, Alibaba Tongyi також представила моделі різних розмірів та мультимодальностей для підтримки розробки застосунків у різних сценаріях. Її параметри моделі варіюються від 500 мільйонів до 110 мільярдів, малі моделі можна розгортати на мобільних телефонах, ПК та інших термінальних пристроях, великі моделі підходять для корпоративних та наукових застосувань, а моделі середнього розміру шукають баланс між продуктивністю, ефективністю та використанням пам'яті. Крім того, були відкриті спеціалізовані моделі для візуального розуміння, аудіо розуміння, генерування коду.
Експерти в галузі вказують, що перспективи використання великих моделей на пристроях кінцевого користувача також не можна ігнорувати. Завдяки прогресу технологій та зниженню витрат, очікується, що застосування ШІ буде реалізовано в більшій кількості сценаріїв.