Xu hướng giảm giá và mã nguồn mở của mô hình lớn thúc đẩy sự phát triển ứng dụng AI
Vào ngày 21 tháng 5, Tongyi Qianwen đã công bố việc giảm mạnh giá gọi API cho mô hình thương mại và mô hình Mã nguồn mở của mình hướng tới các nhà phát triển. Trong đó, giá đầu vào của mô hình chủ lực Qwen-Long đã giảm từ 0,02 nhân dân tệ/1.000 tokens xuống còn 0,5 nhân dân tệ/1 triệu tokens, giảm tới 97%.
Trước đó, vào ngày 9 tháng 5, Tongyi đã công bố mô hình mã nguồn mở Qwen1.5-110B với quy mô tham số lên đến 110 tỷ. Mô hình này đã thể hiện xuất sắc trong nhiều bài kiểm tra chuẩn, vượt qua mức của các mô hình 70 tỷ tham số tương tự, và đứng đầu trong một bảng xếp hạng các mô hình lớn mã nguồn mở.
Chiến lược kết hợp "giảm giá + Mã nguồn mở" đang trở thành sự đồng thuận của các nhà sản xuất mô hình lớn toàn cầu. Điều này giúp giải quyết hai vấn đề lớn mà các nhà phát triển ứng dụng AI đang phải đối mặt: giá API quá cao và chất lượng mô hình mã nguồn mở không đủ, từ đó thúc đẩy việc ứng dụng AI trở nên phổ biến.
Gần đây, nhiều nhà cung cấp mô hình lớn đã lần lượt tung ra các sản phẩm giá rẻ hoặc thực hiện các biện pháp giảm giá. Bao gồm một công ty định lượng phát hành API mô hình MoE mã nguồn mở với giá chỉ khoảng một phần trăm của một mô hình nổi tiếng; một công ty AI đã giảm giá gọi mô hình cá nhân xuống 80%; một công ty quốc tế lớn đã phát hành phiên bản mới có hiệu suất tương đương nhưng giá giảm một nửa; mô hình chủ lực của một chatbot được định giá chỉ 0.0008 nhân dân tệ/1.000 Tokens. Ngoài ra, còn nhiều công ty thông báo rằng các mô hình chủ lực của họ sẽ hoàn toàn miễn phí hoặc mở API mãi mãi.
Đợt giảm giá này có thể xuất phát từ sự tiến bộ trong công nghệ suy luận mô hình lớn và sự giảm chi phí. Điều này cung cấp cho các nhà phát triển nhiều lựa chọn hơn, hứa hẹn thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của các ứng dụng AI.
Thương ước cũng đã ra mắt nhiều mô hình ngôn ngữ lớn với số lượng tham số từ 500 triệu đến 1100 tỷ, cũng như các mô hình đa phương thức về thị giác, âm thanh, mã code. Các mô hình nhỏ có thể được triển khai trên thiết bị di động, các mô hình lớn hỗ trợ ứng dụng cấp doanh nghiệp, trong khi các mô hình vừa tìm kiếm sự cân bằng giữa hiệu suất và hiệu quả. Những mô hình này bao phủ nhiều nhu cầu khác nhau, cung cấp cho các nhà phát triển nhiều lựa chọn phong phú.
Các ứng dụng của mô hình lớn ở phía đầu cuối cũng đáng chú ý. Với sự tiến bộ của công nghệ và giảm chi phí, các ứng dụng AI có khả năng được triển khai trong nhiều bối cảnh hơn, thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của ngành.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
26 thích
Phần thưởng
26
9
Chia sẻ
Bình luận
0/400
FUD_Whisperer
· 07-19 20:46
Giá có giảm hay không cũng vậy thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
GasGasGasBro
· 07-19 11:43
Chơi hỏng ai sẽ trả tiền
Xem bản gốcTrả lời0
tx_pending_forever
· 07-16 22:48
Phiếu giảm giá của bạn đã đến!
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeBarbecue
· 07-16 22:45
Mã nguồn mở giảm giá整挺好
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidityWizard
· 07-16 22:44
Nói một cách lý thuyết... cuộc đua xuống đáy vừa được tăng tốc thêm 69.420%
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoGoldmine
· 07-16 22:43
Khả năng tính toán thị trường mở và phát triển là xu hướng, ROI nâng cao kỳ vọng có thể quan sát.
Xem bản gốcTrả lời0
InscriptionGriller
· 07-16 22:41
又一波 đồ ngốc chơi đùa với mọi người 便宜点更好收割
Xem bản gốcTrả lời0
WalletManager
· 07-16 22:40
Lại một đợt dip xuống vùng chi phí, nhìn về phía ai AppChain.
Xu hướng giảm giá và mã nguồn mở của mô hình AI lớn đang thúc đẩy việc áp dụng.
Xu hướng giảm giá và mã nguồn mở của mô hình lớn thúc đẩy sự phát triển ứng dụng AI
Vào ngày 21 tháng 5, Tongyi Qianwen đã công bố việc giảm mạnh giá gọi API cho mô hình thương mại và mô hình Mã nguồn mở của mình hướng tới các nhà phát triển. Trong đó, giá đầu vào của mô hình chủ lực Qwen-Long đã giảm từ 0,02 nhân dân tệ/1.000 tokens xuống còn 0,5 nhân dân tệ/1 triệu tokens, giảm tới 97%.
Trước đó, vào ngày 9 tháng 5, Tongyi đã công bố mô hình mã nguồn mở Qwen1.5-110B với quy mô tham số lên đến 110 tỷ. Mô hình này đã thể hiện xuất sắc trong nhiều bài kiểm tra chuẩn, vượt qua mức của các mô hình 70 tỷ tham số tương tự, và đứng đầu trong một bảng xếp hạng các mô hình lớn mã nguồn mở.
Chiến lược kết hợp "giảm giá + Mã nguồn mở" đang trở thành sự đồng thuận của các nhà sản xuất mô hình lớn toàn cầu. Điều này giúp giải quyết hai vấn đề lớn mà các nhà phát triển ứng dụng AI đang phải đối mặt: giá API quá cao và chất lượng mô hình mã nguồn mở không đủ, từ đó thúc đẩy việc ứng dụng AI trở nên phổ biến.
Gần đây, nhiều nhà cung cấp mô hình lớn đã lần lượt tung ra các sản phẩm giá rẻ hoặc thực hiện các biện pháp giảm giá. Bao gồm một công ty định lượng phát hành API mô hình MoE mã nguồn mở với giá chỉ khoảng một phần trăm của một mô hình nổi tiếng; một công ty AI đã giảm giá gọi mô hình cá nhân xuống 80%; một công ty quốc tế lớn đã phát hành phiên bản mới có hiệu suất tương đương nhưng giá giảm một nửa; mô hình chủ lực của một chatbot được định giá chỉ 0.0008 nhân dân tệ/1.000 Tokens. Ngoài ra, còn nhiều công ty thông báo rằng các mô hình chủ lực của họ sẽ hoàn toàn miễn phí hoặc mở API mãi mãi.
Đợt giảm giá này có thể xuất phát từ sự tiến bộ trong công nghệ suy luận mô hình lớn và sự giảm chi phí. Điều này cung cấp cho các nhà phát triển nhiều lựa chọn hơn, hứa hẹn thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của các ứng dụng AI.
Thương ước cũng đã ra mắt nhiều mô hình ngôn ngữ lớn với số lượng tham số từ 500 triệu đến 1100 tỷ, cũng như các mô hình đa phương thức về thị giác, âm thanh, mã code. Các mô hình nhỏ có thể được triển khai trên thiết bị di động, các mô hình lớn hỗ trợ ứng dụng cấp doanh nghiệp, trong khi các mô hình vừa tìm kiếm sự cân bằng giữa hiệu suất và hiệu quả. Những mô hình này bao phủ nhiều nhu cầu khác nhau, cung cấp cho các nhà phát triển nhiều lựa chọn phong phú.
Các ứng dụng của mô hình lớn ở phía đầu cuối cũng đáng chú ý. Với sự tiến bộ của công nghệ và giảm chi phí, các ứng dụng AI có khả năng được triển khai trong nhiều bối cảnh hơn, thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của ngành.