Зниження цін на великі моделі та Відкритий вихідний код сприяють розвитку AI-додатків

21 травня Alibaba Cloud оголосила про зниження цін на виклики API комерційної моделі Tongyi Qianwen та відкритої моделі. Зокрема, ціна введення основної моделі Qwen-Long рівня GPT-4 знизилася з 0,02 юаня/тисяча токенів до 0,5 юаня/мільйон токенів, що становить зниження до 97%.

9 травня компанія Alibaba Tongyi представила відкритий вихідний код модель Qwen1.5-110B з параметрами обсягом 110 мільярдів. Ця модель показала відмінні результати в ряді бенчмарків, перевершивши деякі конкуренти, і займає перше місце в рейтингу відкритих великих моделей.

"Зниження цін + Відкритий вихідний код" комбінована стратегія стає загальноприйнятою серед виробників великих моделей у всьому світі. Цей напрямок допомагає вирішити дві основні проблеми, з якими стикаються розробники AI-додатків: надто високі ціни на API та недостатня якість відкритих моделей, що сприяє всебічному розвитку AI-додатків.

Останнім часом кілька великих виробників моделей випустили бюджетні продукти або знизили ціни. Наприклад, API нового покоління MoE від одного квантового компанії з відкритим вихідним кодом оцінюється всього в близько одного відсотка від цін конкурентів; одна AI компанія знизила ціну на виклик особистої версії моделі на 80%; один міжнародний виробник випустив нову версію моделі з аналогічною продуктивністю, але за половину ціни; одна інтернет-компанія встановила дуже низькі ціни на вхідні дані для основної моделі; одна технологічна компанія оголосила, що дві основні моделі будуть повністю безкоштовними; одна компанія з технологій голосу відкрила API безкоштовно назавжди тощо.

Схоже, що зниження ціни на API великих моделей може бути результатом прогресу в технологіях висновку та зниження витрат. Це надає розробникам більше вибору, що сприяє збільшенню розробок і застосувань AI великих моделей.

Компанія Alibaba Tongyi нещодавно випустила кілька великих мовних моделей з різними параметрами, охоплюючи від 500 мільйонів до 110 мільярдів. Маленькі моделі можуть бути розгорнуті на мобільних телефонах, ПК та інших пристроях на кінець; великі моделі підтримують корпоративні та наукові застосування; середні моделі шукають баланс між продуктивністю, ефективністю та використанням пам'яті. Крім того, були випущені відкриті моделі для роботи з зображеннями, аудіо, кодом та іншими мультимодальними даними. Ці ініціативи сприятимуть розвитку AI-додатків в різних сценаріях.

Експерти вважають, що застосування великих моделей на кінцевих пристроях також заслуговує на увагу. Завдяки прогресу технологій та зниженню витрат, очікується, що AI-застосунки ширше проникнуть у різні сфери.