大模型厂商纷纷降价开源，推动AI应用快速发展

近日，阿里云宣布大幅下调其通义千问商业化模型和开源模型的API调用价格。其中，通义千问GPT-4级主力模型Qwen-Long的输入价格从每千tokens 0.02元降至每百万tokens 0.5元，降幅高达97%。

此前，阿里通义还发布了参数规模达1100亿的开源模型Qwen1.5-110B。该模型在多个基准测评中表现优异，超越了一些知名开源模型，并在某开源大模型排行榜上位居榜首。

"降价+开源"的组合策略正成为全球大模型厂商的共识。这有助于解决AI应用开发者面临的两大痛点:大模型API价格昂贵，以及开源模型质量不够高。这一趋势有望推动AI应用的全面开花。

事实上，通义千问并非首个对开发者实施降价的大模型。5月以来,多家大模型厂商纷纷推出低价产品或降价措施:

• 某量化公司开源的第二代MoE模型API定价仅为GPT-4 Turbo的百分之一左右
• 某AI公司将其个人版模型调用价格从5元/百万tokens降至1元/百万tokens
• 某知名AI公司推出新版本模型,性能与GPT-4 Turbo相当,但价格减半
• 某公司主力模型的推理输入定价仅0.0008元/千Tokens
• 某科技公司宣布其两大主力大语言模型全面免费
• 某语音技术公司宣布其大模型API永久免费开放

业内人士认为,大模型API价格普遍下调,可能源于推理技术的进步和成本的下降。这为开发者提供了更多选择,有望刺激AI应用开发的繁荣。

除了降价开源,阿里通义还推出了多种尺寸和多模态的模型,以支持不同场景的应用开发。其模型参数规模从5亿到1100亿不等,小型模型可部署在手机、PC等终端设备,大型模型则适用于企业级和科研级应用,中等规模模型则在性能、效率和内存占用间寻求平衡。此外,还开源了视觉理解、音频理解、代码生成等专门模型。

业内专家指出,大模型在终端设备的应用前景也不容忽视。随着技术进步和成本下降,AI应用有望在更多场景实现落地。