Значне зниження цін на великі моделі стимулює бурхливий розвиток AI-додатків
21 травня Alibaba Cloud оголосила про значне зниження цін на виклики API комерційної моделі Tongyi Qianwen та відкритої моделі. Зокрема, ціна за вхід 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%.
9 травня компанія Alibaba Tongyi випустила відкриту модель Qwen1.5-110B з параметрами обсягом 110 мільярдів. Ця модель показала відмінні результати в кількох бенчмарках, перевершивши аналогічні моделі з обсягом параметрів 70 мільярдів, і зайняла перше місце в рейтингу відкритих великих моделей.
Комбінована стратегія "зниження цін + відкритий код" стає спільною думкою серед виробників великих моделей у всьому світі. Це допомагає вирішити дві основні проблеми, з якими стикаються розробники AI-додатків: надто високі ціни на API великих моделей та недостатня якість відкритих моделей, що в свою чергу сприяє всебічному процвітанню AI-додатків.
Нещодавно кілька компаній, що займаються великими моделями, почали випускати дешеві продукти або знижувати ціни. Наприклад, ціна API моделі MoE, яка була відкритою, становить лише близько одного відсотка від ціни GPT-4 Turbo; інша компанія знизила ціну виклику особистої моделі з 5 юанів/мільйон токенів до 1 юаня/мільйон токенів; ще одна компанія представила версію моделі з такою ж продуктивністю, але з половиною ціни. Деякі компанії навіть оголосили про безкоштовний доступ до основних моделей. Ця хвиля масових знижок, можливо, пов'язана з прогресом у технології інференції великих моделей та зниженням витрат, що об'єктивно надає розробникам більше вибору і сприяє розвитку AI-додатків.
Alibaba Tongyi також представила моделі різних параметрів, що варіюються від малих до великих, щоб задовольнити потреби різних сценаріїв. Маленькі моделі можна розгортати на мобільних телефонах, ПК та інших крайових пристроях; великі моделі можуть підтримувати корпоративні та наукові застосування; середні моделі шукають баланс між продуктивністю, ефективністю та використанням пам'яті. Крім того, Tongyi також відкрила вихідний код для мультимодальних моделей, таких як візуальні, аудіо та кодові. Ці заходи сприятимуть застосуванню великих моделей у більшій кількості сценаріїв.
З швидким розвитком технологій великих моделей та поширенням їх застосування, відповідні галузеві ланцюги також отримають можливості для розвитку. Серед важливих секторів, на які слід звернути увагу, є обчислювальна потужність, елементи даних тощо. У сфері обчислювальної потужності, підгалузі, такі як оптичний зв'язок, управління обчислювальною потужністю, обчислювальне обладнання, рідинне охолодження, периферійна обчислювальна потужність можуть отримати вигоду. У сфері елементів даних варто звернути увагу на компанії телекомунікаційних операторів та візуалізації даних.
Звичайно, розвиток великих моделей все ще стикається з деякими невизначеностями. Прогрес комерціалізації великих моделей може бути нижчим за очікування, також існує невизначеність у розвитку технологій. Інвестори повинні залишатися обережними щодо відповідних ризиків.
З розвитком технологій великих моделей та постійним розширенням сценаріїв застосування, у сфері ШІ очікується подальший бурхливий розвиток. Зниження цін та відкриті рішення прискорять поширення технологій великих моделей, відкриваючи можливості для нових інноваційних застосувань. Ми сподіваємося бачити, як ШІ відіграє все більш важливу роль у різних галузях, надаючи новий імпульс розвитку економіки та суспільства.
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.
Велике дамп ціни на великі моделі на 97% відкриває нові можливості для розробки AI-додатків
Значне зниження цін на великі моделі стимулює бурхливий розвиток AI-додатків
21 травня Alibaba Cloud оголосила про значне зниження цін на виклики API комерційної моделі Tongyi Qianwen та відкритої моделі. Зокрема, ціна за вхід 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%.
9 травня компанія Alibaba Tongyi випустила відкриту модель Qwen1.5-110B з параметрами обсягом 110 мільярдів. Ця модель показала відмінні результати в кількох бенчмарках, перевершивши аналогічні моделі з обсягом параметрів 70 мільярдів, і зайняла перше місце в рейтингу відкритих великих моделей.
Комбінована стратегія "зниження цін + відкритий код" стає спільною думкою серед виробників великих моделей у всьому світі. Це допомагає вирішити дві основні проблеми, з якими стикаються розробники AI-додатків: надто високі ціни на API великих моделей та недостатня якість відкритих моделей, що в свою чергу сприяє всебічному процвітанню AI-додатків.
Нещодавно кілька компаній, що займаються великими моделями, почали випускати дешеві продукти або знижувати ціни. Наприклад, ціна API моделі MoE, яка була відкритою, становить лише близько одного відсотка від ціни GPT-4 Turbo; інша компанія знизила ціну виклику особистої моделі з 5 юанів/мільйон токенів до 1 юаня/мільйон токенів; ще одна компанія представила версію моделі з такою ж продуктивністю, але з половиною ціни. Деякі компанії навіть оголосили про безкоштовний доступ до основних моделей. Ця хвиля масових знижок, можливо, пов'язана з прогресом у технології інференції великих моделей та зниженням витрат, що об'єктивно надає розробникам більше вибору і сприяє розвитку AI-додатків.
Alibaba Tongyi також представила моделі різних параметрів, що варіюються від малих до великих, щоб задовольнити потреби різних сценаріїв. Маленькі моделі можна розгортати на мобільних телефонах, ПК та інших крайових пристроях; великі моделі можуть підтримувати корпоративні та наукові застосування; середні моделі шукають баланс між продуктивністю, ефективністю та використанням пам'яті. Крім того, Tongyi також відкрила вихідний код для мультимодальних моделей, таких як візуальні, аудіо та кодові. Ці заходи сприятимуть застосуванню великих моделей у більшій кількості сценаріїв.
З швидким розвитком технологій великих моделей та поширенням їх застосування, відповідні галузеві ланцюги також отримають можливості для розвитку. Серед важливих секторів, на які слід звернути увагу, є обчислювальна потужність, елементи даних тощо. У сфері обчислювальної потужності, підгалузі, такі як оптичний зв'язок, управління обчислювальною потужністю, обчислювальне обладнання, рідинне охолодження, периферійна обчислювальна потужність можуть отримати вигоду. У сфері елементів даних варто звернути увагу на компанії телекомунікаційних операторів та візуалізації даних.
Звичайно, розвиток великих моделей все ще стикається з деякими невизначеностями. Прогрес комерціалізації великих моделей може бути нижчим за очікування, також існує невизначеність у розвитку технологій. Інвестори повинні залишатися обережними щодо відповідних ризиків.
З розвитком технологій великих моделей та постійним розширенням сценаріїв застосування, у сфері ШІ очікується подальший бурхливий розвиток. Зниження цін та відкриті рішення прискорять поширення технологій великих моделей, відкриваючи можливості для нових інноваційних застосувань. Ми сподіваємося бачити, як ШІ відіграє все більш важливу роль у різних галузях, надаючи новий імпульс розвитку економіки та суспільства.