21 травня один із постачальників хмарних послуг оголосив про значне зниження цін на виклики API для свого основного великого мовного моделі для розробників: ціна за введення знизилася з 0,02 юаня за тисячу токенів до 0,5 юаня за мільйон токенів, що є зниженням на 97%. Нещодавно ця компанія також випустила відкриту модель з масштабом параметрів 110 мільярдів, яка показала відмінні результати в кількох бенчмарках і зайняла перше місце в певному рейтингу відкритих великих моделей.
Стратегія "зниження цін + відкритий код" стала спільною думкою світових виробників великих моделей, що допомагає вирішити дві основні проблеми, з якими стикаються розробники AI-додатків: високі ціни на API та недостатня якість відкритих моделей, сприяючи повному процвітанню AI-додатків.
Нещодавно кілька великих постачальників моделей випустили недорогі продукти або знизили ціни. API моделі MoE, розробленої однією з компаній з кількісного аналізу, коштує лише близько одного відсотка від ціни відомої великої моделі. Інша AI компанія знизила ціну на виклик своєї особистої моделі на 80%. Ще одна компанія випустила нову версію моделі з аналогічною продуктивністю, але за половину ціни. Декілька компаній навіть оголосили, що їх основна модель буде повністю безкоштовною або безкоштовною назавжди для відкриття API. Падіння цін на API великих моделей, можливо, викликане зниженням витрат, пов'язаним з прогресом у технології інференції, що надає розробникам більше можливостей і сприяє збільшенню розробки та застосування великих AI моделей.
Окрім зниження цін, вихід на ринок моделей різних розмірів та багатомодальних моделей також став трендом. Нещодавно одна компанія випустила вісім великих мовних моделей з параметрами від 500 мільйонів до 110 мільярдів, які охоплюють різні вимоги - від мобільних додатків до корпоративних застосувань. Водночас були відкриті спеціалізовані моделі для зорових, аудіо та кодових задач. Це свідчить про те, що перспективи використання великих моделей на кінцевих пристроях не варто ігнорувати.
Рекомендується звернути увагу на відповідні ланцюги промисловості, такі як обчислювальна потужність та елементи даних. Компанії в таких підгалузях, як оптичний зв'язок, обладнання для обчислювальної потужності, крайні обчислення, візуалізація даних, можуть отримати вигоду.
Потрібно бути обережними щодо ризиків, які включають в себе невідповідність комерціалізації великих моделей та технічного розвитку очікуванням. Конкуренція в сфері великих моделей є жорсткою, існує невизначеність у технологічних шляхах і комерційних стратегіях різних постачальників, інвестори повинні обережно оцінювати відповідні ризики.
Переглянути оригінал
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.
20 лайків
Нагородити
20
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
FudVaccinator
· 07-22 18:18
Знижуйте, знижуйте, знижуйте! Знову настав час обманути невдах!
Зниження цін на великі моделі та відкритий вихідний код стає тенденцією, вартість розробки AI-додатків значно знижується.
Аналіз галузі
21 травня один із постачальників хмарних послуг оголосив про значне зниження цін на виклики API для свого основного великого мовного моделі для розробників: ціна за введення знизилася з 0,02 юаня за тисячу токенів до 0,5 юаня за мільйон токенів, що є зниженням на 97%. Нещодавно ця компанія також випустила відкриту модель з масштабом параметрів 110 мільярдів, яка показала відмінні результати в кількох бенчмарках і зайняла перше місце в певному рейтингу відкритих великих моделей.
Стратегія "зниження цін + відкритий код" стала спільною думкою світових виробників великих моделей, що допомагає вирішити дві основні проблеми, з якими стикаються розробники AI-додатків: високі ціни на API та недостатня якість відкритих моделей, сприяючи повному процвітанню AI-додатків.
Нещодавно кілька великих постачальників моделей випустили недорогі продукти або знизили ціни. API моделі MoE, розробленої однією з компаній з кількісного аналізу, коштує лише близько одного відсотка від ціни відомої великої моделі. Інша AI компанія знизила ціну на виклик своєї особистої моделі на 80%. Ще одна компанія випустила нову версію моделі з аналогічною продуктивністю, але за половину ціни. Декілька компаній навіть оголосили, що їх основна модель буде повністю безкоштовною або безкоштовною назавжди для відкриття API. Падіння цін на API великих моделей, можливо, викликане зниженням витрат, пов'язаним з прогресом у технології інференції, що надає розробникам більше можливостей і сприяє збільшенню розробки та застосування великих AI моделей.
Окрім зниження цін, вихід на ринок моделей різних розмірів та багатомодальних моделей також став трендом. Нещодавно одна компанія випустила вісім великих мовних моделей з параметрами від 500 мільйонів до 110 мільярдів, які охоплюють різні вимоги - від мобільних додатків до корпоративних застосувань. Водночас були відкриті спеціалізовані моделі для зорових, аудіо та кодових задач. Це свідчить про те, що перспективи використання великих моделей на кінцевих пристроях не варто ігнорувати.
Рекомендується звернути увагу на відповідні ланцюги промисловості, такі як обчислювальна потужність та елементи даних. Компанії в таких підгалузях, як оптичний зв'язок, обладнання для обчислювальної потужності, крайні обчислення, візуалізація даних, можуть отримати вигоду.
Потрібно бути обережними щодо ризиків, які включають в себе невідповідність комерціалізації великих моделей та технічного розвитку очікуванням. Конкуренція в сфері великих моделей є жорсткою, існує невизначеність у технологічних шляхах і комерційних стратегіях різних постачальників, інвестори повинні обережно оцінювати відповідні ризики.