La guerra de grandes modelos se intensifica: el modelo Tongyi Qianwen reduce drásticamente su precio con un modelo de 1100 millones de parámetros de código abierto.
La ola de reducción de precios de grandes modelos llega, Tongyi Qianwen ajusta su estrategia comercial
El 21 de mayo, Alibaba Cloud anunció una drástica reducción en los precios de llamada a la API del modelo Tongyi Qwen. El precio de entrada del modelo principal Qwen-Long se redujo de 0.02 yuanes/k a 0.5 yuanes/millón de tokens, una disminución del 97%. Anteriormente, el 9 de mayo, Alibaba Tongyi también lanzó el modelo de código abierto Qwen1.5-110B con una escala de parámetros de 110 mil millones, que mostró un rendimiento excelente en varias pruebas de referencia.
Esta estrategia combinada de "reducción de precios + código abierto" se ha convertido en un consenso entre los fabricantes de grandes modelos en todo el mundo. Esta medida ayuda a abordar dos de los principales problemas que enfrentan los desarrolladores de aplicaciones de IA: el alto costo de las API y la baja calidad de los modelos de código abierto, lo que impulsa el desarrollo integral de las aplicaciones de IA.
De hecho, recientemente varias empresas de modelos grandes han lanzado productos a bajo precio o han tomado medidas de reducción de precios. Desde mayo, empresas como Huanshifang, Zhipu AI, OpenAI, Baidu y iFlytek han reducido los precios de sus productos de modelos grandes en diferentes grados o los han abierto de forma gratuita. Esta tendencia puede deberse a los avances en la tecnología de inferencia de modelos grandes y a la disminución de los costos de inferencia, lo que ofrece a los desarrolladores más opciones y favorece el aumento del desarrollo y uso de modelos grandes de IA.
Además de reducir precios, Alibaba Tongyi también ha lanzado modelos de diferentes escalas para adaptarse a las necesidades de diversos escenarios. Modelos pequeños como 0.5B-14B se pueden implementar en dispositivos de borde como teléfonos móviles y PC; modelos grandes como 72B-110B son compatibles con aplicaciones empresariales y de investigación; el modelo mediano de 32B busca un equilibrio entre rendimiento, eficiencia y uso de memoria. Además, se han publicado modelos en áreas especializadas como visión, audio y código. Estas iniciativas apoyan una diversidad de escenarios de aplicación de IA.
Con el rápido desarrollo de la tecnología de modelos grandes y la aceleración del proceso de comercialización, se espera que la cadena industrial relacionada enfrente nuevas oportunidades de desarrollo. Los campos que merecen atención incluyen: infraestructura de computación ( como la comunicación óptica, programación de computación, dispositivos de computación, etc. ), elementos de datos ( como operadores de telecomunicaciones, visualización de datos, etc. ), así como direcciones emergentes como la computación en la nube. Sin embargo, el proceso de comercialización y el desarrollo tecnológico de los modelos grandes aún presentan incertidumbres, y estos factores de riesgo también requieren atención continua.
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OnChainDetective
· 07-17 13:25
no voy a mentir, esta caída de precios parece sospechosa... típica manipulación del mercado para eliminar la competencia, para ser honesto
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CryptoAdventurer
· 07-14 18:03
¿Bajar el precio hará que funcione mejor? Me muero de risa.
La guerra de grandes modelos se intensifica: el modelo Tongyi Qianwen reduce drásticamente su precio con un modelo de 1100 millones de parámetros de código abierto.
La ola de reducción de precios de grandes modelos llega, Tongyi Qianwen ajusta su estrategia comercial
El 21 de mayo, Alibaba Cloud anunció una drástica reducción en los precios de llamada a la API del modelo Tongyi Qwen. El precio de entrada del modelo principal Qwen-Long se redujo de 0.02 yuanes/k a 0.5 yuanes/millón de tokens, una disminución del 97%. Anteriormente, el 9 de mayo, Alibaba Tongyi también lanzó el modelo de código abierto Qwen1.5-110B con una escala de parámetros de 110 mil millones, que mostró un rendimiento excelente en varias pruebas de referencia.
Esta estrategia combinada de "reducción de precios + código abierto" se ha convertido en un consenso entre los fabricantes de grandes modelos en todo el mundo. Esta medida ayuda a abordar dos de los principales problemas que enfrentan los desarrolladores de aplicaciones de IA: el alto costo de las API y la baja calidad de los modelos de código abierto, lo que impulsa el desarrollo integral de las aplicaciones de IA.
De hecho, recientemente varias empresas de modelos grandes han lanzado productos a bajo precio o han tomado medidas de reducción de precios. Desde mayo, empresas como Huanshifang, Zhipu AI, OpenAI, Baidu y iFlytek han reducido los precios de sus productos de modelos grandes en diferentes grados o los han abierto de forma gratuita. Esta tendencia puede deberse a los avances en la tecnología de inferencia de modelos grandes y a la disminución de los costos de inferencia, lo que ofrece a los desarrolladores más opciones y favorece el aumento del desarrollo y uso de modelos grandes de IA.
Además de reducir precios, Alibaba Tongyi también ha lanzado modelos de diferentes escalas para adaptarse a las necesidades de diversos escenarios. Modelos pequeños como 0.5B-14B se pueden implementar en dispositivos de borde como teléfonos móviles y PC; modelos grandes como 72B-110B son compatibles con aplicaciones empresariales y de investigación; el modelo mediano de 32B busca un equilibrio entre rendimiento, eficiencia y uso de memoria. Además, se han publicado modelos en áreas especializadas como visión, audio y código. Estas iniciativas apoyan una diversidad de escenarios de aplicación de IA.
Con el rápido desarrollo de la tecnología de modelos grandes y la aceleración del proceso de comercialización, se espera que la cadena industrial relacionada enfrente nuevas oportunidades de desarrollo. Los campos que merecen atención incluyen: infraestructura de computación ( como la comunicación óptica, programación de computación, dispositivos de computación, etc. ), elementos de datos ( como operadores de telecomunicaciones, visualización de datos, etc. ), así como direcciones emergentes como la computación en la nube. Sin embargo, el proceso de comercialización y el desarrollo tecnológico de los modelos grandes aún presentan incertidumbres, y estos factores de riesgo también requieren atención continua.