Le modèle Tongyi Qianwen baisse considérablement de prix, favorisant le développement rapide des applications d'IA
Le 21 mai, Alibaba Cloud a annoncé une réduction significative des prix d'appel d'API de son principal modèle de langage. Parmi ceux-ci, le modèle Qwen-Long de niveau GPT-4 de Tongyi Qianwen voit son prix d'entrée passer de 0,02 yuan/k à 0,5 yuan/m, avec une baisse allant jusqu'à 97 %.
Le 9 mai dernier, Alibaba Tongyi a lancé le modèle open source Qwen1.5-110B avec une échelle de paramètres atteignant 1100 k. Ce modèle aurait surpassé le modèle Llama-3-70B de Meta dans plusieurs évaluations de référence et se classe en tête du classement des grands modèles open source de HuggingFace.
La stratégie "baisse des prix + open source" devient un consensus parmi les fabricants de grands modèles à l'échelle mondiale. Cela aide à résoudre les deux grands défis auxquels sont confrontés les développeurs d'applications AI : le prix élevé des API et la qualité insuffisante des modèles open source, favorisant ainsi le développement florissant des applications AI.
Récemment, plusieurs entreprises de grands modèles ont lancé des produits à bas prix ou réduit leurs prix. Depuis mai, des entreprises telles que Huanshang Quant, Zhipu AI, OpenAI, Baidu Intelligent Cloud et iFlytek ont annoncé des ajustements de prix à différents niveaux. Cette vague de réduction des prix pourrait être due aux avancées dans les technologies de raisonnement des grands modèles et à la baisse des coûts, offrant ainsi plus d'options aux développeurs et contribuant à accroître les applications de développement des grands modèles d'IA.
Ali Tongyi a également lancé huit grands modèles de langage avec un nombre de paramètres variant de 500 millions à 110 milliards, ainsi que des modèles multimodaux visuels, audio et de code, pour répondre aux besoins d'application dans différents scénarios. Des modèles de petite taille comme ceux de 0,5B à 14B peuvent être déployés sur des appareils mobiles, des PC, etc.; des modèles de grande taille comme ceux de 72B à 110B peuvent supporter des applications de niveau entreprise et de recherche; les modèles de taille moyenne comme 32B cherchent un équilibre entre performance et efficacité.
Avec les avancées des technologies de modèles massifs et l'accélération de leur commercialisation, la chaîne d'approvisionnement associée devrait connaître des opportunités de développement. Les domaines à surveiller incluent : la communication optique, les équipements de calcul, les centres de données, le calcul en périphérie, les opérateurs, etc. Cependant, le processus de commercialisation des modèles massifs et le développement technologique demeurent incertains et nécessitent une attention continue.
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DuckFluff
· 07-09 15:03
Pas de honte, jouer à la guerre des prix
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token_therapist
· 07-08 10:51
Enfin, ça a baissé, sinon personne ne l'utiliserait.
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NoodlesOrTokens
· 07-06 22:06
Tout a baissé de prix... les autres fabricants peuvent-ils ne pas suivre ?
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GasFeeWhisperer
· 07-06 21:56
Eh bien, enfin une baisse de prix ! Économisons de l'argent !
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GetRichLeek
· 07-06 21:54
La baisse de prix de l'IA de Ha ren sent clairement que c'est pour régler des comptes avec les investisseurs détaillants.
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OnchainSniper
· 07-06 21:53
Cette fois, Ma Baba commence enfin à avoir une conscience.
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GateUser-beba108d
· 07-06 21:46
C'est encore si cher même après la baisse... Qui peut se le permettre ?
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MissedAirdropBro
· 07-06 21:39
Il vaudrait mieux attendre qu'il me fasse un Airdrop en mourant.
L'API AliTongyi a réduit ses prix de 97%, accélérant le développement des applications IA.
Le modèle Tongyi Qianwen baisse considérablement de prix, favorisant le développement rapide des applications d'IA
Le 21 mai, Alibaba Cloud a annoncé une réduction significative des prix d'appel d'API de son principal modèle de langage. Parmi ceux-ci, le modèle Qwen-Long de niveau GPT-4 de Tongyi Qianwen voit son prix d'entrée passer de 0,02 yuan/k à 0,5 yuan/m, avec une baisse allant jusqu'à 97 %.
Le 9 mai dernier, Alibaba Tongyi a lancé le modèle open source Qwen1.5-110B avec une échelle de paramètres atteignant 1100 k. Ce modèle aurait surpassé le modèle Llama-3-70B de Meta dans plusieurs évaluations de référence et se classe en tête du classement des grands modèles open source de HuggingFace.
La stratégie "baisse des prix + open source" devient un consensus parmi les fabricants de grands modèles à l'échelle mondiale. Cela aide à résoudre les deux grands défis auxquels sont confrontés les développeurs d'applications AI : le prix élevé des API et la qualité insuffisante des modèles open source, favorisant ainsi le développement florissant des applications AI.
Récemment, plusieurs entreprises de grands modèles ont lancé des produits à bas prix ou réduit leurs prix. Depuis mai, des entreprises telles que Huanshang Quant, Zhipu AI, OpenAI, Baidu Intelligent Cloud et iFlytek ont annoncé des ajustements de prix à différents niveaux. Cette vague de réduction des prix pourrait être due aux avancées dans les technologies de raisonnement des grands modèles et à la baisse des coûts, offrant ainsi plus d'options aux développeurs et contribuant à accroître les applications de développement des grands modèles d'IA.
Ali Tongyi a également lancé huit grands modèles de langage avec un nombre de paramètres variant de 500 millions à 110 milliards, ainsi que des modèles multimodaux visuels, audio et de code, pour répondre aux besoins d'application dans différents scénarios. Des modèles de petite taille comme ceux de 0,5B à 14B peuvent être déployés sur des appareils mobiles, des PC, etc.; des modèles de grande taille comme ceux de 72B à 110B peuvent supporter des applications de niveau entreprise et de recherche; les modèles de taille moyenne comme 32B cherchent un équilibre entre performance et efficacité.
Avec les avancées des technologies de modèles massifs et l'accélération de leur commercialisation, la chaîne d'approvisionnement associée devrait connaître des opportunités de développement. Les domaines à surveiller incluent : la communication optique, les équipements de calcul, les centres de données, le calcul en périphérie, les opérateurs, etc. Cependant, le processus de commercialisation des modèles massifs et le développement technologique demeurent incertains et nécessitent une attention continue.