موجة خفض أسعار النماذج الكبيرة تجتاح الصناعة، و通义千问 مفتوح المصدر + خفض الأسعار معاً
في الآونة الأخيرة، أعلنت علي بابا السحابية عن خفض كبير في أسعار استدعاء API لسلسلة نماذج Qwen-Long. حيث انخفض سعر نموذج Qwen-Long الرئيسي من 0.02 يوان لكل k tokens إلى 0.5 يوان لكل مليون tokens، بانخفاض يصل إلى 97%. تمثل هذه الخطوة دخول صناعة النماذج الكبيرة في جولة جديدة من انخفاض الأسعار.
في الواقع، لم تكن تونغ يي تشيان وين أول مزود لنموذج كبير يتبنى استراتيجية خفض الأسعار. منذ مايو، أطلقت العديد من شركات الذكاء الاصطناعي المعروفة منتجات بأسعار منخفضة أو خفضت أسعار المنتجات الحالية:
سعر واجهة برمجة التطبيقات لجيل جديد من نموذج مفتوح المصدر لشركة كوانت هو حوالي واحد بالمائة من سعر GPT-4 Turbo
شركة AI معينة خفضت سعر استدعاء نموذج النسخة الشخصية بنسبة 80%
أطلقت شركة AI معروفة منتجًا جديدًا يتمتع بأداء يعادل GPT-4 ولكن بسعر نصفه
أعلنت شركتان رائدتان لنماذج الذكاء الاصطناعي التابعة لشركة محرك بحث معين عن تقديم خدماتهما مجانًا بشكل كامل.
أعلنت شركة تقنية صوتية عن فتح واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بها بشكل دائم ومفتوح المصدر
يعتقد المحللون في الصناعة أن هذه الجولة من تخفيضات الأسعار الكبيرة قد تنبع من تقدم تكنولوجيا استدلال النماذج الكبيرة وانخفاض التكاليف. تساعد التخفيضات في تقليل عتبة الاستخدام لمطوري تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يدفع بتطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي بشكل أوسع.
بصرف النظر عن خفض الأسعار، اعتمدت علي بابا تونغ يي أيضًا استراتيجية مفتوح المصدر. في 9 مايو، أصدرت علي بابا تونغ يي سلسلة من نماذج اللغة الكبيرة التي تغطي من 500 مليون إلى 1100 مليار معلمة، لتلبية احتياجات السيناريوهات المختلفة:
نموذج صغير الحجم ( 0.5B-14B ) مناسب لنشره على أجهزة الطرف مثل الهواتف المحمولة و PC.
نموذج متوسط الحجم (32B ) يسعى لتحقيق التوازن بين الأداء والكفاءة
نموذج كبير الحجم (72B-110B ) يدعم التطبيقات على مستوى المؤسسات والبحث العلمي
بالإضافة إلى ذلك، أطلقت Tongyi مفتوح المصدر نماذج متعددة الوسائط مثل الرؤية والصوت والشفرة. تهدف هذه السلسلة من الإجراءات إلى توفير المزيد من الخيارات للمطورين وتعزيز تنوع تطور تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
قال الخبراء في الصناعة: "خفض الأسعار + مفتوح المصدر" أصبح استراتيجية توافق عالمية لمصنعي النماذج الكبيرة. هذا يساعد في معالجة نقطتي الألم الرئيسيتين التي يواجهها مطورو تطبيقات الذكاء الاصطناعي: ارتفاع أسعار واجهة برمجة التطبيقات وعدم كفاية جودة النماذج مفتوحة المصدر، مما يسرع من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. مع تقدم تقنية النماذج الكبيرة وتراجع التكاليف، من المتوقع أن تظهر تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المستقبل بأشكال متنوعة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تم التخفيض بنسبة 97% على نموذج "通义千问" وتم فتح مصدر العديد من النماذج، مما أدى إلى حدوث موجة من تخفيض التكاليف في صناعة الذكاء الاصطناعي.
موجة خفض أسعار النماذج الكبيرة تجتاح الصناعة، و通义千问 مفتوح المصدر + خفض الأسعار معاً
في الآونة الأخيرة، أعلنت علي بابا السحابية عن خفض كبير في أسعار استدعاء API لسلسلة نماذج Qwen-Long. حيث انخفض سعر نموذج Qwen-Long الرئيسي من 0.02 يوان لكل k tokens إلى 0.5 يوان لكل مليون tokens، بانخفاض يصل إلى 97%. تمثل هذه الخطوة دخول صناعة النماذج الكبيرة في جولة جديدة من انخفاض الأسعار.
في الواقع، لم تكن تونغ يي تشيان وين أول مزود لنموذج كبير يتبنى استراتيجية خفض الأسعار. منذ مايو، أطلقت العديد من شركات الذكاء الاصطناعي المعروفة منتجات بأسعار منخفضة أو خفضت أسعار المنتجات الحالية:
يعتقد المحللون في الصناعة أن هذه الجولة من تخفيضات الأسعار الكبيرة قد تنبع من تقدم تكنولوجيا استدلال النماذج الكبيرة وانخفاض التكاليف. تساعد التخفيضات في تقليل عتبة الاستخدام لمطوري تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يدفع بتطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي بشكل أوسع.
بصرف النظر عن خفض الأسعار، اعتمدت علي بابا تونغ يي أيضًا استراتيجية مفتوح المصدر. في 9 مايو، أصدرت علي بابا تونغ يي سلسلة من نماذج اللغة الكبيرة التي تغطي من 500 مليون إلى 1100 مليار معلمة، لتلبية احتياجات السيناريوهات المختلفة:
بالإضافة إلى ذلك، أطلقت Tongyi مفتوح المصدر نماذج متعددة الوسائط مثل الرؤية والصوت والشفرة. تهدف هذه السلسلة من الإجراءات إلى توفير المزيد من الخيارات للمطورين وتعزيز تنوع تطور تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
قال الخبراء في الصناعة: "خفض الأسعار + مفتوح المصدر" أصبح استراتيجية توافق عالمية لمصنعي النماذج الكبيرة. هذا يساعد في معالجة نقطتي الألم الرئيسيتين التي يواجهها مطورو تطبيقات الذكاء الاصطناعي: ارتفاع أسعار واجهة برمجة التطبيقات وعدم كفاية جودة النماذج مفتوحة المصدر، مما يسرع من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. مع تقدم تقنية النماذج الكبيرة وتراجع التكاليف، من المتوقع أن تظهر تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المستقبل بأشكال متنوعة.