Снижение цен на большие модели и тенденции открытого исходного кода способствуют развитию AI приложений
21 мая компания Tongyi Qianwen объявила о значительном снижении цен на API-вызовы для своего коммерческого и открытого моделей, доступных разработчикам. В частности, цена входа основной модели Qwen-Long снизилась с 0,02 юаня за тысячу токенов до 0,5 юаня за миллион токенов, что составляет снижение на 97%.
9 мая ранее был представлен открытый исходный код модели Qwen1.5-110B с параметрами размером 110 миллиардов. Эта модель показала отличные результаты в нескольких бенчмарках, превосходя уровень аналогичных моделей с 70 миллиардами параметров, и заняла первое место в одном из рейтингов открытых исходных кодов больших моделей.
Комбинированная стратегия "Снижение цен + Открытый исходный код" становится общим мнением среди производителей глобальных больших моделей. Это помогает решить две основные проблемы, с которыми сталкиваются разработчики AI-приложений: слишком высокая цена API и низкое качество открытых моделей, что, в свою очередь, способствует широкому внедрению AI-приложений.
В последнее время множество крупных компаний, занимающихся моделями, выпустили недорогие продукты или объявили о снижении цен. В том числе, цена на API модели MoE, открытого исходного кода одной квантовой компании, составляет всего около одной сотой от стоимости известной модели; одна AI-компания снизила цену на вызов персональной модели на 80%; одна международная корпорация выпустила новую версию с аналогичными характеристиками, но по цене вдвое меньшей; основная модель одного чат-бота стоит всего 0,0008 юаней за тысячу токенов и т.д. Кроме того, несколько компаний объявили о том, что их основные модели будут полностью бесплатными или с пожизненно бесплатным доступом к API.
Эта волна снижения цен, возможно, вызвана прогрессом в технологиях вывода больших моделей и снижением затрат. Это предоставляет разработчикам больше возможностей и, вероятно, способствует бурному развитию AI-приложений.
Тонг И также представила несколько больших языковых моделей с количеством параметров от 500 миллионов до 110 миллиардов, а также мультимодальные модели для обработки визуальных, аудио и кодовых данных. Малые модели могут быть развернуты на мобильных устройствах, большие модели поддерживают корпоративные приложения, а средние модели стремятся к балансу между производительностью и эффективностью. Эти модели охватывают различные сценарные потребности и предоставляют разработчикам широкий выбор.
Применение больших моделей на стороне клиента также заслуживает внимания. С развитием технологий и снижением затрат, приложения ИИ, вероятно, будут внедряться в более широком круге сценариев, способствуя быстрому развитию отрасли.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
26 Лайков
Награда
26
9
Поделиться
комментарий
0/400
FUD_Whisperer
· 07-19 20:46
Снижать цену или нет - одно и то же.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasGasGasBro
· 07-19 11:43
Кто заплатит за провал?
Посмотреть ОригиналОтветить0
tx_pending_forever
· 07-16 22:48
Клиповые купоны пришли!
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeBarbecue
· 07-16 22:45
Открытый исходный код降价整挺好
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidityWizard
· 07-16 22:44
теоретически говоря... гонка к дну только ускорилась на 69.420%
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoGoldmine
· 07-16 22:43
Открытие и итерация рынка вычислительной мощности — это тренд, ожидания по повышению ROI впечатляющие.
Посмотреть ОригиналОтветить0
InscriptionGriller
· 07-16 22:41
Опять появилась разыгрывайте людей как лохов инструмент. Чем дешевле, тем лучше для сбора.
Посмотреть ОригиналОтветить0
WalletManager
· 07-16 22:40
Снова наблюдается падение в зону затрат. Оптимистично настроен по отношению к ai AppChain.
Снижение цен на большие модели ИИ и тенденция к Открытый исходный код ускоряют внедрение приложений
Снижение цен на большие модели и тенденции открытого исходного кода способствуют развитию AI приложений
21 мая компания Tongyi Qianwen объявила о значительном снижении цен на API-вызовы для своего коммерческого и открытого моделей, доступных разработчикам. В частности, цена входа основной модели Qwen-Long снизилась с 0,02 юаня за тысячу токенов до 0,5 юаня за миллион токенов, что составляет снижение на 97%.
9 мая ранее был представлен открытый исходный код модели Qwen1.5-110B с параметрами размером 110 миллиардов. Эта модель показала отличные результаты в нескольких бенчмарках, превосходя уровень аналогичных моделей с 70 миллиардами параметров, и заняла первое место в одном из рейтингов открытых исходных кодов больших моделей.
Комбинированная стратегия "Снижение цен + Открытый исходный код" становится общим мнением среди производителей глобальных больших моделей. Это помогает решить две основные проблемы, с которыми сталкиваются разработчики AI-приложений: слишком высокая цена API и низкое качество открытых моделей, что, в свою очередь, способствует широкому внедрению AI-приложений.
В последнее время множество крупных компаний, занимающихся моделями, выпустили недорогие продукты или объявили о снижении цен. В том числе, цена на API модели MoE, открытого исходного кода одной квантовой компании, составляет всего около одной сотой от стоимости известной модели; одна AI-компания снизила цену на вызов персональной модели на 80%; одна международная корпорация выпустила новую версию с аналогичными характеристиками, но по цене вдвое меньшей; основная модель одного чат-бота стоит всего 0,0008 юаней за тысячу токенов и т.д. Кроме того, несколько компаний объявили о том, что их основные модели будут полностью бесплатными или с пожизненно бесплатным доступом к API.
Эта волна снижения цен, возможно, вызвана прогрессом в технологиях вывода больших моделей и снижением затрат. Это предоставляет разработчикам больше возможностей и, вероятно, способствует бурному развитию AI-приложений.
Тонг И также представила несколько больших языковых моделей с количеством параметров от 500 миллионов до 110 миллиардов, а также мультимодальные модели для обработки визуальных, аудио и кодовых данных. Малые модели могут быть развернуты на мобильных устройствах, большие модели поддерживают корпоративные приложения, а средние модели стремятся к балансу между производительностью и эффективностью. Эти модели охватывают различные сценарные потребности и предоставляют разработчикам широкий выбор.
Применение больших моделей на стороне клиента также заслуживает внимания. С развитием технологий и снижением затрат, приложения ИИ, вероятно, будут внедряться в более широком круге сценариев, способствуя быстрому развитию отрасли.