Зниження цін на великі моделі та відкритий вихідний код сприяють розвитку AI-застосувань

21 травня Alibaba Cloud оголосила про значне зниження ціни на API запити для свого основного великої моделі Tongyi Qianwen, ціна на вхід знизилася на 97%. Раніше Alibaba Tongyi також випустила відкритий вихідний код модель з параметрами обсягом 110 мільярдів Qwen1.5-110B, ця модель показала відмінні результати в кількох бенчмарках, одного разу зайнявши перше місце в рейтингу відкритих великих моделей HuggingFace.

Ця комбінація стратегій "зниження цін + Відкритий вихідний код" поступово стає загальноприйнятою серед світових виробників великих моделей. Вона допомагає вирішити дві основні проблеми, з якими стикаються розробники AI-додатків: занадто висока ціна API та недостатня якість відкритих моделей, що, в свою чергу, сприяє загальному процвітанню AI-додатків.

Нещодавно кілька великих виробників моделей випустили недорогі продукти або реалізували зниження цін. Наприклад, модель DeepSeek-V2 від глибокого пошуку з відкритим вихідним кодом має ціну API приблизно одну соту від ціни відомої великої моделі; ціна виклику особистої моделі від певної компанії також знижена до однієї п'ятої від початкової; певна компанія випустила нову модель з порівнянною продуктивністю, але вдвічі дешевшу; ще кілька компаній оголосили про повну безкоштовність своїх основних моделей або безкоштовний доступ до API на постійній основі. Ця серія заходів зі зниження цін, ймовірно, є наслідком прогресу в технології інференції великих моделей та зниження витрат, об'єктивно надаючи розробникам більше вибору, що має потенціал сприяти широкому застосуванню AI великих моделей.

Окрім зниження цін, Alibaba Tongyi також представила серію моделей з різними параметрами, щоб задовольнити різноманітні потреби застосування. Вісім великих мовних моделей з параметрами від 500 мільйонів до 110 мільярдів можуть бути використані в різних сценаріях, таких як мобільні пристрої, корпоративний рівень та наукові дослідження. Крім того, Tongyi також відкрила вихідний код спеціалізованих моделей для візуального розуміння, аудіорозуміння та генерації коду, що ще більше розширює можливості застосування ШІ.

З розвитком технологій великих моделей та прискоренням процесу комерціалізації, AI-застосунки можуть очікувати швидкий період розвитку. Компанії, що належать до відповідного ланцюга постачання, такі як підприємства в галузях оптичних комунікацій, обчислювального обладнання, обробки даних на краю, можуть отримати вигоду від цієї тенденції. Проте інвестори також повинні звернути увагу на ризики, що пов'язані з тим, що темпи комерціалізації великих моделей та розвиток технологій можуть бути нижчими від очікувань.