Giảm giá mô hình lớn và Mã nguồn mở thúc đẩy phát triển ứng dụng AI

Vào ngày 21 tháng 5, Alibaba Cloud đã thông báo giảm giá gọi API cho mô hình thương mại hóa Tongyi Qianwen và mô hình Mã nguồn mở. Trong đó, giá đầu vào của mô hình chủ lực Qwen-Long cấp GPT-4 đã giảm từ 0,02 nhân dân tệ/1.000 tokens xuống 0,5 nhân dân tệ/1 triệu tokens, mức giảm lên tới 97%.

Trước đó vào ngày 9 tháng 5, Alibaba Tongyi đã phát hành mô hình mã nguồn mở Qwen1.5-110B với quy mô tham số đạt 1100 tỷ. Mô hình này đã thể hiện xuất sắc trong nhiều bài kiểm tra chuẩn, vượt qua một số mô hình cạnh tranh, và đứng đầu bảng xếp hạng mô hình lớn mã nguồn mở.

"Chiến lược kết hợp giảm giá + Mã nguồn mở" đang trở thành sự đồng thuận của các nhà sản xuất mô hình lớn toàn cầu. Hướng đi này giúp giải quyết hai nỗi đau lớn mà các nhà phát triển ứng dụng AI đang phải đối mặt: giá API quá cao và chất lượng mô hình mã nguồn mở không đủ, từ đó thúc đẩy sự phát triển toàn diện của ứng dụng AI.

Gần đây, nhiều nhà cung cấp mô hình lớn đã cho ra mắt các sản phẩm giá rẻ hoặc giảm giá. Ví dụ, API của mô hình MoE thế hệ mới mã nguồn mở của một công ty định lượng chỉ có giá khoảng một phần trăm so với sản phẩm cạnh tranh; một công ty AI đã giảm giá gọi mô hình phiên bản cá nhân xuống 80%; một tập đoàn quốc tế đã ra mắt phiên bản mô hình mới có hiệu suất tương đương nhưng giá đã giảm một nửa; giá đầu vào suy diễn của mô hình chủ lực của một công ty internet cực kỳ thấp; một công ty công nghệ đã thông báo rằng hai mô hình chủ lực sẽ hoàn toàn miễn phí; một công ty công nghệ giọng nói đã mở API miễn phí trọn đời.

Sự giảm giá API mô hình lớn có thể bắt nguồn từ sự tiến bộ trong công nghệ suy diễn và giảm chi phí. Điều này cung cấp cho các nhà phát triển nhiều lựa chọn hơn, có lợi cho việc tăng cường ứng dụng phát triển mô hình AI lớn.

Alibaba Tongyi gần đây đã ra mắt nhiều mô hình ngôn ngữ lớn với các tham số khác nhau, dao động từ 500 triệu đến 110 tỷ. Mô hình nhỏ có thể được triển khai trên các thiết bị đầu cuối như điện thoại, PC; mô hình lớn hỗ trợ ứng dụng cấp doanh nghiệp và nghiên cứu; mô hình trung bình tìm kiếm sự cân bằng giữa hiệu suất, hiệu quả và mức độ sử dụng bộ nhớ. Ngoài ra, cũng đã Mã nguồn mở các mô hình đa phương thức như hình ảnh, âm thanh, mã. Những sáng kiến này sẽ hỗ trợ phát triển các ứng dụng AI trong nhiều bối cảnh.

Các chuyên gia trong ngành cho rằng, việc áp dụng mô hình lớn ở phía đầu cuối cũng đáng được chú ý. Với sự tiến bộ của công nghệ và giảm chi phí, các ứng dụng AI có khả năng thâm nhập rộng rãi hơn vào các lĩnh vực khác nhau.