Thông nghĩa k hỏi giảm giá mạnh mẽ, chi phí API mô hình AI giảm 97%

Ngày 21 tháng 5, giá gọi API của mô hình thương mại và mô hình mã nguồn mở của Tongyi Qianwen dành cho các nhà phát triển đã giảm mạnh. Trong đó, giá đầu vào của mô hình nhà tạo lập thị trường cấp GPT-4 Qwen-Long đã giảm từ 0,02 nhân dân tệ/千tokens xuống còn 0,5 nhân dân tệ/ triệu tokens, đạt mức giảm 97%.

Trước đó, vào ngày 9 tháng 5, Tongyi đã phát hành mô hình mã nguồn mở Qwen1.5-110B với 1100 tỷ tham số. Mô hình này đã vượt qua các mô hình 70B tham số cùng loại trong nhiều bài kiểm tra chuẩn 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. Điều này giúp giải quyết hai vấn đề lớn mà các nhà phát triển ứng dụng AI đang đối mặt: giá API mô hình quá cao và chất lượng mô hình mã nguồn mở không đủ, từ đó thúc đẩy việc triển khai rộng rãi các ứng dụng AI.

Gần đây, nhiều nhà sản xuất mô hình lớn đã lần lượt tung ra các sản phẩm giá rẻ hoặc thực hiện các biện pháp giảm giá. Ví dụ, API mô hình MoE mã nguồn mở của một công ty định giá chỉ khoảng một phần trăm của một mô hình nổi tiếng nào đó. Một công ty AI khác đã giảm giá gọi mô hình phiên bản cá nhân của họ từ 5 nhân dân tệ xuống 1 nhân dân tệ/million tokens. Còn có công ty phát hành phiên bản mô hình mới có hiệu suất tương đương nhưng giá giảm một nửa. Ngoài ra, một số công ty thậm chí đã công bố rằng các mô hình nhà tạo lập thị trường của họ sẽ hoàn toàn miễn phí hoặc mở API miễn phí mãi mãi. Chuỗi hành động giảm giá này có thể xuất phát từ sự tiến bộ trong công nghệ suy luận mô hình lớn và sự giảm chi phí, một cách khách quan cung cấp cho các nhà phát triển nhiều lựa chọn hơn, có lợi cho việc thúc đẩy phát triển ứng dụng AI.

Ngoài việc giảm giá, Tongyi còn giới thiệu tám mẫu mô hình ngôn ngữ lớn với số lượng tham số từ 500 triệu đến 1100 tỷ, cũng như các mô hình đa phương tiện như hình ảnh, âm thanh và mã. Các mẫu mô hình nhỏ phù hợp cho việc triển khai ở các thiết bị di động, PC, trong khi các mẫu lớn có thể hỗ trợ ứng dụng cấp doanh nghiệp và nghiên cứu, còn các mẫu vừa thì cân bằng giữa hiệu suất và hiệu quả. Ma trận sản phẩm đa kích thước và đa phương tiện này giúp đáp ứng nhu cầu ứng dụng trong các bối cảnh khác nhau.

Giá API của mô hình lớn đã giảm phổ biến, phản ánh sự gia tăng cạnh tranh trong ngành và sự tiến bộ công nghệ dẫn đến giảm chi phí. Điều này sẽ cung cấp nhiều lựa chọn hơn cho các nhà phát triển ứng dụng AI, có khả năng thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng và ứng dụng của AI. Đồng thời, việc ứng dụng mô hình lớn ở phía đầu cuối cũng đáng được chú ý. Trong tương lai, với sự tiến triển liên tục của công nghệ mô hình lớn và quá trình thương mại hóa, ứng dụng AI có khả năng nở rộ và đạt được kết quả trong nhiều lĩnh vực rộng lớn hơn.