موجة انخفاض أسعار النماذج الكبيرة قادمة، وتونغ يي تشيان وين تقود التحول في الصناعة

في الآونة الأخيرة، أعلنت علي بابا كلاود عن تخفيض كبير في أسعار استدعاء واجهة برمجة التطبيقات لنموذج Qwen-Long التجاري. حيث انخفض سعر إدخال نموذج Qwen-Long من 0.02 يوان لكل ألف توكن إلى 0.5 يوان لكل مليون توكن، مما يمثل انخفاضًا يصل إلى 97%. هذا الإجراء يرمز إلى بداية موجة تخفيض الأسعار في صناعة النماذج الكبيرة.

في وقت سابق، أصدرت شركة علي بابا نموذج Qwen1.5-110B المفتوح المصدر الذي يحتوي على 110 مليار معلمة. لقد أظهر هذا النموذج أداءً ممتازًا في العديد من اختبارات المعايير، متجاوزًا نموذج Llama-3-70B من ميتا، وتصدر قائمة النماذج الكبيرة المفتوحة على HuggingFace.

"خفض الأسعار + المصدر المفتوح" أصبح تدريجياً إجماعاً عالمياً بين شركات النماذج الكبيرة. وهذا يساعد على حل مشكلتين رئيسيتين تواجه مطوري تطبيقات الذكاء الاصطناعي: ارتفاع أسعار واجهات برمجة التطبيقات للنماذج الكبيرة ونقص جودة النماذج المفتوحة المصدر، مما يعزز التنمية الشاملة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

في الواقع، فإن "تونغ يي كيان وين" ليست النموذج الكبير الأول الذي يقدم تخفيضات للمطورين. منذ مايو، أصدرت العديد من شركات النماذج الكبيرة منتجات بأسعار منخفضة أو قامت بتخفيض الأسعار:

• تحت إدارة هوانغ فوانغ، تم تطوير نموذج MoE من الجيل الثاني مفتوح المصدر DeepSeek( بسعر API لا يتجاوز حوالي واحد بالمئة من نموذج معروف.

• خفضت شركة AI معينة سعر استدعاء نموذج النسخة الشخصية من 5 يوان لكل مليون توكن إلى 1 يوان.

• أطلقت شركة AI معروفة دولياً إصداراً جديداً من نموذجها، مع الحفاظ على الأداء وزيادة سرعة استدعاء API بمقدار الضعف، وتقليل السعر إلى النصف.

• سعر إدخال استدلال النموذج الرئيسي لشركة تكنولوجيا محلية يبلغ فقط 0.0008 يوان لكل k Tokens.

• أعلنت إحدى الشركات التكنولوجية الكبرى عن فتح نموذجين رئيسيين لها بالكامل مجانًا.

• أعلنت شركة AI معينة عن فتح واجهة برمجة التطبيقات Lite الخاصة بها مجانًا إلى الأبد.

قد تكون هذه الموجة من تخفيض الأسعار ناتجة عن تقدم تكنولوجيا استدلال النماذج الكبيرة وانخفاض التكاليف، مما يوفر بشكل موضوعي خيارات أكثر للمطورين، ويساعد في تعزيز تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى خفض الأسعار، أطلقت علي بابا أيضًا نماذج لغوية كبيرة متعددة الأحجام لتلبية احتياجات السيناريوهات المختلفة. يمكن نشر النموذج الصغير )0.5B-14B( على الأجهزة المحمولة؛ بينما يدعم النموذج الكبير )72B-110B( التطبيقات على مستوى الشركات والبحث العلمي؛ ويسعى النموذج المتوسط )32B( لتحقيق توازن بين الأداء والكفاءة واستخدام الذاكرة. بالإضافة إلى ذلك، قامت علي بابا بفتح مصدر نماذج متعددة الوسائط مثل الرؤية والصوت والبرمجة. ستدعم هذه المبادرات سيناريوهات تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتنوعة.