La tendencia de la reducción de precios de los grandes modelos y el Código abierto ha hecho que los costos de desarrollo de aplicaciones de IA disminuyan considerablemente.
El 21 de mayo, un proveedor de servicios en la nube anunció una drástica reducción en los precios de las llamadas API de su modelo de lenguaje principal para desarrolladores, con un precio de entrada que pasa de 0.02 yuanes/1000 tokens a 0.5 yuanes/1 millón de tokens, una reducción del 97%. Poco antes, la empresa también lanzó un modelo de código abierto con un tamaño de 110 mil millones de parámetros, que se destacó en múltiples evaluaciones de referencia y ocupó el primer lugar en una lista de grandes modelos de código abierto.
La estrategia de "reducción de precios + código abierto" se ha convertido en un consenso entre los fabricantes de grandes modelos en todo el mundo, lo que ayuda a abordar los dos grandes problemas que enfrentan los desarrolladores de aplicaciones de IA: los altos precios de las API y la calidad insuficiente de los modelos de código abierto, promoviendo así la prosperidad general de las aplicaciones de IA.
Recientemente, varias empresas de modelos grandes han lanzado productos a precios bajos o han reducido sus precios. Una empresa de cuantificación tiene un precio de API del modelo MoE de código abierto que es solo alrededor del uno por ciento del precio de un conocido modelo grande. Otra empresa de IA ha reducido el precio de llamada de su modelo personal en un 80%. Además, hay empresas que han lanzado versiones de modelo nuevas con un rendimiento equivalente pero a la mitad de precio. Incluso hay empresas que han anunciado que su modelo principal estará completamente gratuito o con API de acceso gratuito de por vida. La ola de reducción de precios de la API de modelos grandes podría deberse a la disminución de costos gracias a los avances en la tecnología de inferencia, lo que ofrece más opciones a los desarrolladores y favorece el aumento de aplicaciones de desarrollo de modelos grandes de IA.
Además de la reducción de precios, el lanzamiento de modelos de múltiples tamaños y modalidades también se ha convertido en una tendencia. Recientemente, una empresa presentó ocho modelos de lenguaje grande con un número de parámetros que varía de 500 millones a 110 mil millones, cubriendo diversas necesidades de escenarios que van desde el despliegue en dispositivos móviles hasta aplicaciones empresariales. También se han abierto modelos especializados en visión, audio y código. Esto indica que las perspectivas de aplicación de los grandes modelos en el lado del cliente no deben ser ignoradas.
Se sugiere prestar atención a la cadena de industrias relacionadas como la capacidad de cómputo y los elementos de datos. Las empresas en campos específicos como la comunicación óptica, equipos de cómputo, computación en el borde y visualización de datos podrían beneficiarse.
Los riesgos a tener en cuenta incluyen que el progreso de la comercialización de modelos grandes y el desarrollo tecnológico no cumplan con las expectativas. La competencia en el campo de los modelos grandes es intensa, y existe incertidumbre en las rutas tecnológicas y estrategias de comercialización de las diferentes empresas; los inversores deben evaluar con cautela los riesgos relacionados.
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FudVaccinator
· hace15h
bajar bajar bajar, ya es hora de Ser engañados
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MetadataExplorer
· 07-22 07:53
Si no baja pronto, nadie lo usará.
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StakeHouseDirector
· 07-22 07:53
¿Quién puede soportar esta baja de precios tan intensa?
La tendencia de la reducción de precios de los grandes modelos y el Código abierto ha hecho que los costos de desarrollo de aplicaciones de IA disminuyan considerablemente.
Análisis de la industria
El 21 de mayo, un proveedor de servicios en la nube anunció una drástica reducción en los precios de las llamadas API de su modelo de lenguaje principal para desarrolladores, con un precio de entrada que pasa de 0.02 yuanes/1000 tokens a 0.5 yuanes/1 millón de tokens, una reducción del 97%. Poco antes, la empresa también lanzó un modelo de código abierto con un tamaño de 110 mil millones de parámetros, que se destacó en múltiples evaluaciones de referencia y ocupó el primer lugar en una lista de grandes modelos de código abierto.
La estrategia de "reducción de precios + código abierto" se ha convertido en un consenso entre los fabricantes de grandes modelos en todo el mundo, lo que ayuda a abordar los dos grandes problemas que enfrentan los desarrolladores de aplicaciones de IA: los altos precios de las API y la calidad insuficiente de los modelos de código abierto, promoviendo así la prosperidad general de las aplicaciones de IA.
Recientemente, varias empresas de modelos grandes han lanzado productos a precios bajos o han reducido sus precios. Una empresa de cuantificación tiene un precio de API del modelo MoE de código abierto que es solo alrededor del uno por ciento del precio de un conocido modelo grande. Otra empresa de IA ha reducido el precio de llamada de su modelo personal en un 80%. Además, hay empresas que han lanzado versiones de modelo nuevas con un rendimiento equivalente pero a la mitad de precio. Incluso hay empresas que han anunciado que su modelo principal estará completamente gratuito o con API de acceso gratuito de por vida. La ola de reducción de precios de la API de modelos grandes podría deberse a la disminución de costos gracias a los avances en la tecnología de inferencia, lo que ofrece más opciones a los desarrolladores y favorece el aumento de aplicaciones de desarrollo de modelos grandes de IA.
Además de la reducción de precios, el lanzamiento de modelos de múltiples tamaños y modalidades también se ha convertido en una tendencia. Recientemente, una empresa presentó ocho modelos de lenguaje grande con un número de parámetros que varía de 500 millones a 110 mil millones, cubriendo diversas necesidades de escenarios que van desde el despliegue en dispositivos móviles hasta aplicaciones empresariales. También se han abierto modelos especializados en visión, audio y código. Esto indica que las perspectivas de aplicación de los grandes modelos en el lado del cliente no deben ser ignoradas.
Se sugiere prestar atención a la cadena de industrias relacionadas como la capacidad de cómputo y los elementos de datos. Las empresas en campos específicos como la comunicación óptica, equipos de cómputo, computación en el borde y visualización de datos podrían beneficiarse.
Los riesgos a tener en cuenta incluyen que el progreso de la comercialización de modelos grandes y el desarrollo tecnológico no cumplan con las expectativas. La competencia en el campo de los modelos grandes es intensa, y existe incertidumbre en las rutas tecnológicas y estrategias de comercialización de las diferentes empresas; los inversores deben evaluar con cautela los riesgos relacionados.