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國產大模型:今天起,我們100萬tokens只需1元!

2024-05-13 简体 HK SG TW

今天小編分享的科學經驗:國產大模型:今天起,我們100萬tokens只需1元!,歡迎閲讀。

昨天剛剛在(Invited Talk)中 " 國内唯一 " 的大模型玩家智譜 AI,今天又放出了一個好消息:

現在我家的大模型開放平台,1 元 =1000000 tokens!

具體而言,這次價格調整的對象,是智譜 AI 的GLM-3-Turbo:

之前:0.005 元 / 千 tokens

現在:0.001 元 / 千 tokens

換算一下,就是 1 元 =1000000tokens;而同樣是百萬 tokens,ChatGPT 的價格是這樣的:

什麼概念呢?

相當于花 1 元錢就能寫1 萬條小紅書(以 350 字計算)。

這個大動作,一下子就讓智譜 AI 成為入門級裏最便宜的那一個;而且它還特别提供用户 tokens 優惠計劃:送!

開放平台新注冊用户獲贈從 500 萬 tokens 提升至2500 萬 tokens(包含 2000 萬 GLM3-Turbo 和 500 萬 GLM4)。

除此之外,GLM-3 Turbo Batch 批處理 API 進一步便宜 50% —— 0.0005/ 千 tokens。

值得一提的是,這不是智譜 AI 第一次對價格進行調整。

早在去年 10 月份,它就面向開發者把調用 API 的價格砍掉了一個數量級。

不過有一説一,如果説大模型是 AIGC 時代的 " 商品 ",那麼性價比必然是一個硬指标。

所以智譜 AI,用起來又如何呢?

價格便宜了,能力還上去了

沒錯,除了價格調整的消息之外,智譜 AI 官方還表示:

包括 GLM-3 Turbo 在内的 GLM 系列将迎來更新,正在部分開放測試中,即将和廣大開發者和應用者見面。

至于目前的效果,我們在智譜 AI 大模型 MaaS 開放平台便可以直接體驗一番。

例如在" 體驗中心 ",我們可以先将模型設定為 GLM-3-Turbo,然後問它一個專業且復雜的問題:

請你作為一名經濟學的資深教授,幫助我解決一些寫論文問題。我是一名經濟學的學生,我想寫一篇論文方向是人工智能與經濟學的論文,但我不知道具體的選題方向。你能結合研究熱點,給我一些有思想有深度、提供新知的選題嗎 ? 請注意,你的回答禁止出現經濟學、人工智能與經濟學等詞語。

不難看出,在特定領網域中,GLM-3-Turbo 的能力是可以做到合格上崗。

而這在智譜 AI 大模型 MaaS 開放平台還只是 " 開胃菜 " 一般的存在,主打的就是一個方方面面。

多模态大模型 GLM-4就是其中之一,他可以在不犧牲任何 NLP 任務性能的情況下,實現視覺語言特征的深度融合。

并且已經在 10 餘個國際标準圖文評測數據集上取得 SOTA。

在多模态理解方面,GLM-4 可以看復雜圖片并回答做多種視覺問題:

在代碼能力方面,也可以讓它用 Python 畫一個愛心:

燒 " 腦 " 的邏輯推理也不在話下:

而具體到性能指标,打開方式是這樣的:

在上海人工智能實驗室發布的大模型開源開放評測體系司南(OpenCompass 2.0)中,GLM-4 綜合排名第二,僅次于 GPT-4 Turbo 。

在清華 SuperBench 大模型綜合能力評測框架中,GLM-4 與國際一流模型水平接近。

除了通用大模型之外,智譜 AI 的開放平台還提供術業有專攻的大模型的能力。

例如用户可以調用第二代 CodeGeeX 代碼大模型,作為一個 AI 編程助手,可以實現代碼生成與補全、注釋生成、代碼翻譯等任務:

更高階的能力,比如在 IDE 裏針對具體代碼做問答,CodeGeeX 代碼大模型也是可以實現:

在影像生成領網域,智譜 AI 的開放平台在未來還将提供了CogView 模型的 API。

用户不僅可以用簡單的自然語言 Prompt 來生成高質量圖片:

還可以對特定圖片進行" 以文改圖 ":

除了在上述大方面的能力之外,智譜 AI 的開放平台在細節上針對 " 定制化 " 和 " 本地化 " 也是下足了功夫。

提供了可以完成用户意圖理解、復雜指令規劃以及自由調用 GLM 生态中多種模型能力的工具集。

不過最重要的一點是,智譜 AI 的開放平台在操作上也是極其的簡單——就是調用一個 API 的事兒。

大模型,開始卷 " 普惠 "

從上述種種能力和操作上的展示來看,智譜 AI 正在釋放一種大模型要 " 卷 " 的新信号——普惠。

首先,最為直接的就是價格調整策略。

普惠的一個前提就是調用 API 的價格要做到夠親民,唯有如此才能夠把市場打出去;這一點在國外大模型玩家們博弈過程中便有過體現。

在法國 Mistral AI 推出 Mistral Large 之際,它便用比 GPT-4 更便宜的 API 接口價格的 " 姿勢 " 入局,在大模型性價比上給了 OpenAI 不小的衝擊。

加上微軟當時還入股了 Mistral AI,不僅給錢還給算力,一度被傳為 " 微軟欽點的 OpenAI 備胎 "。

聚焦國内,正如我們剛才提到的,智譜 AI 在去年 10 月便已經調整過一次價格,而就在上個月,阿裏雲也官宣核心產品大規模調整,為的也是提升市場的滲透率。

是頗有一種" 得市場者得天下 "的感覺了,而且就目前使用情況來看,也是得到了市場不小的認可。

據智譜 AI 官方數據顯示:

截止目前,用户數有數十萬的企業和開發者,并且在持續快速增長,過去的半年每日 tokens 消耗增長超過一百倍。

官方開發的三個調用工具,網頁檢索、函數調用以及知識庫,自從 1 月上線以來調用次數已經超過 3 億次。

對此," 紅衣大叔 " 周鴻祎也給出了他的評價:

其次,在卷價格的背後,還需得有實力上的底氣,畢竟對于性價比這事," 性 " 字是在排在 " 價 " 字之前的,只有好用才會有人買賬。

在這一方面,講真,智譜 AI 也是有夠卷的;單是從今年的發展進程來看,智譜 AI 在大模型上的新研究、新進展就沒有停過。

先後在 LLM、多模态、長文本、對齊、評測、推理加速、Agent 等大模型的方方面面都做出了諸多成果:

2 月 6 日:發布讓多模态模型具有操作鏈的 CogCOM

3 月 8 日:發布更快、更精細的文生圖模型 CogView3

3 月 30 日:提出了 Pre-training Loss 作為語言模型 " 湧現能力 " 的指标

4 月 3 日:在 GLM-4 中融入了 RLHF 技術

4 月 4 日:提出自動網頁導航的 Agent,AutoWebGLM

……

不僅如此,就在昨天環節中,智譜 AI 針對通往 AGI 的道路規劃,也亮出了自己的 " 三步走 " ——分别是發布 GLM-4.5、引入 GLM-OS 以及 GLM-zero。

總而言之,現在大模型公司要卷的不能再只是技術實力了,市場占有率、價格等因素也逐漸成為了關鍵的考量因素,由此方可形成普惠的一個閉環:

大模型需要用户的使用→得到反饋後優化→性能和收益的增長可讓大模型更優惠→再吸引更多人來用。

不過有一説一,大模型們開始卷誰更 " 快、好、省 ",用户們是真的賺到了。

—  完  —

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科技前沿進展日日相見 ~  

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