# 大規模モデルの価格引き下げの波が業界を席巻し、通義千問はオープンソース+価格引き下げの二本立てで対応最近、アリババクラウドは通義千問シリーズの大モデルのAPI呼び出し価格を大幅に引き下げることを発表しました。その中で、主力モデルQwen-Longの入力価格は、1千tokensあたり0.02元から1百万tokensあたり0.5元に引き下げられ、97%の減少を記録しています。この動きは、大モデル業界が新たな価格引き下げ周期に入ったことを示しています。実際、通義千問は価格引き下げ戦略を採用した最初の大規模モデルプロバイダーではありません。5月以降、多くの有名なAI企業が低価格製品を次々と発売したり、既存製品の価格を引き下げたりしています。- ある量子化会社のオープンソースの新世代モデルAPIの価格はGPT-4 Turboの約1%です- あるAI企業はその個人版モデルの呼び出し価格を80%引き下げました- 有名なAI企業がGPT-4に匹敵する性能を持ちながら価格が半分の新製品を発表しました- ある検索エンジン会社の傘下にある2つの主力大モデルが全面無料を発表しました- ある音声技術会社がそのAPIを永久に無料で開放することを発表しました。業界関係者は、この大規模な値下げの波は、大規模モデル推論技術の進歩とコストの低下に起因している可能性があると分析しています。値下げはAIアプリケーション開発者の使用のハードルを下げ、AI技術のより広範な実用化を促進するのに役立ちます。値下げに加えて、アリトンイはオープンソース戦略を採用しました。5月9日、アリトンイは5億から1100億のパラメータを持つ一連の大規模言語モデルを発表し、さまざまなシーンのニーズに応えました:- 小型モデル(0.5B-14B)は、スマートフォン、PCなどのエンドデバイスの展開に適しています。- 中程度のサイズモデル(32B)は、性能と効率のバランスを求めています- 大サイズモデル(72B-110B)は、企業向けおよび研究向けのアプリケーションをサポートしています。さらに、通義は視覚、音声、コードなどのマルチモーダルモデルをオープンソース化しました。この一連の取り組みは、開発者により多くの選択肢を提供し、AIアプリケーションの多様化を促進することを目的としています。業界の専門家は、「値下げ+オープンソース」が世界の大規模モデルメーカーの共通の戦略になりつつあると述べています。これは、AIアプリケーション開発者が直面している2つの大きな問題、すなわちAPIの価格が高すぎることとオープンソースモデルの品質が不足していることを解決するのに役立ち、AIアプリケーションの実用化を加速します。大規模モデル技術の進歩とコストの低下に伴い、今後のAIアプリケーションは百花繚乱の様相を呈することが期待されています。
通義千問が97%値下げし、複数のモデルをオープンソース化してAI業界にコスト削減の波を巻き起こす
大規模モデルの価格引き下げの波が業界を席巻し、通義千問はオープンソース+価格引き下げの二本立てで対応
最近、アリババクラウドは通義千問シリーズの大モデルのAPI呼び出し価格を大幅に引き下げることを発表しました。その中で、主力モデルQwen-Longの入力価格は、1千tokensあたり0.02元から1百万tokensあたり0.5元に引き下げられ、97%の減少を記録しています。この動きは、大モデル業界が新たな価格引き下げ周期に入ったことを示しています。
実際、通義千問は価格引き下げ戦略を採用した最初の大規模モデルプロバイダーではありません。5月以降、多くの有名なAI企業が低価格製品を次々と発売したり、既存製品の価格を引き下げたりしています。
業界関係者は、この大規模な値下げの波は、大規模モデル推論技術の進歩とコストの低下に起因している可能性があると分析しています。値下げはAIアプリケーション開発者の使用のハードルを下げ、AI技術のより広範な実用化を促進するのに役立ちます。
値下げに加えて、アリトンイはオープンソース戦略を採用しました。5月9日、アリトンイは5億から1100億のパラメータを持つ一連の大規模言語モデルを発表し、さまざまなシーンのニーズに応えました:
さらに、通義は視覚、音声、コードなどのマルチモーダルモデルをオープンソース化しました。この一連の取り組みは、開発者により多くの選択肢を提供し、AIアプリケーションの多様化を促進することを目的としています。
業界の専門家は、「値下げ+オープンソース」が世界の大規模モデルメーカーの共通の戦略になりつつあると述べています。これは、AIアプリケーション開発者が直面している2つの大きな問題、すなわちAPIの価格が高すぎることとオープンソースモデルの品質が不足していることを解決するのに役立ち、AIアプリケーションの実用化を加速します。大規模モデル技術の進歩とコストの低下に伴い、今後のAIアプリケーションは百花繚乱の様相を呈することが期待されています。