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版本 9.5.6.7
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详细信息
  • 软件大小: 610.10MB
  • 最后更新: 06-29
  • 最新版本: 9.7.9
  • 文件格式: apk
  • 应用分类: 手机网游
  • 使用语言: 中文
  • 网络支持: 需要联网
  • 系统要求: 6.8以上
应用介绍
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版本更新
V 1.7.19 全新版本闪耀上线!

国家数据局局长刘烈宏在今年3月透露,中国10亿参数规模以上的大模型数量已超过100个。在业内人士看来,“百模大战”已然打响,国产大模型的降价,似乎是这场“战事”愈演愈烈的佐证。

在艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅看来,大模型降价除了技术提升带来的红利,更多是基于商业逻辑、市场竞争等方面的考量。他坦言,虽然大模型未来发展依旧面临较多挑战,但对于大模型厂商而言,技术并不能构建起绝对的“门槛”。大模型“大厂”间的技术竞争会越来越白热化,差异也会越来越小。

乐观声音出现的同时,也有一些人认为,降价可能带来一些潜在的问题,比如服务质量下降、技术研发投入减少、市场恶性竞争等。事实上,此次降价的大模型企业,大多为实力雄厚的“大厂”。大部分创业公司都没有“跟风”降价,比如李开复就曾公开表示:“我们绝对不会跟这样的一个定价来做对标。”对于大模型创业公司,如果以往的价格优势不复存在,就意味着其B端业务可能受到影响。“这次大降价基本宣告了大模型创业公司必须寻找新的商业模式。” 猎豹移动董事长兼CEO傅盛在个人社交媒体上表示。

麻豆APP近日,各大电商平台开启了年中购物促销活动。但令人们始料未及的是,许多国内的人工智能大模型厂商也掀起了一波“降价潮”。记者梳理发现,仅上个月,就有字节跳动、阿里、百度、腾讯等多家知名企业旗下的大模型降价。

目前,国内大模型厂商普遍根据输入和输出的token数量,分别进行计费。根据通义千问官网发布的解释,这是因为模型在推理过程中,输入和输出的资源消耗不同。输入计费是针对用户向模型提交的请求数据进行计费,包括用户提交给模型的文本、图像、音频等原始数据。输出计费则是针对模型返回给用户的输出结果进行计费,包括模型生成的文本、图像、音频等处理结果。

“无论是面向C端还是B端,因为无法在技术上具有绝对的领先优势,大家拼的就是时间。这意味着厂商的融资能力会决定一切,而融资能力又是由用户规模决定的。”在张毅眼中,这类似20年前搜索引擎的商业模式。大模型厂商需要依靠免费、低价来吸引用户,扩大用户规模,进而获得融资,在大浪淘沙后生存下去。

厂商所说的“tokens”,是大模型用来表示自然语言文本的单位,可以直观地理解为“字”或“词”。通义千问官网相关说明显示,对于中文文本,1token通常对应一个汉字或词语;对于英文文本,1token通常对应3至4个字母或1个单词。阿里云智能集团资深副总裁刘伟光形象地将通义千问旗下一款模型的降价幅度描述为:1块钱可以买200万tokens,相当于5本《新华字典》的文字量。

从降价幅度看,此次大模型总体降价幅度较大,其中输入价格较输出价格降幅更大。例如,通义千问的主力模型Qwen-Long的API输入价格从0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens,降幅达97%;API输出价格从0.02元/千tokens降至0.002元/千tokens,降幅达90%。腾讯旗下的混元-standard模型的API输入价格从0.01元/千tokens降至0.0045元/千tokens,下降55%;API输出价格从0.01元/千tokens降至0.005元/千tokens,下降50%。

目前,对于大多数普通消费者来说,通过官网或手机应用来体验、使用大模型产品大多无需付费。张毅认为对C端的免费将是必然趋势。对于B端用户,厂商则为他们提供封闭式大模型解决方案,供其开发垂直或行业型应用。此次大模型降价,正是为拓展潜在的B端用户,这也是大模型主流的商业路径。

此次降价,对于各个领域的企业来说,都是推动人工智能在业务场景中应用的机遇。正如谭待所说:“大模型从以分计价到以厘计价,将助力企业以更低成本加速业务创新。” 创新工场董事长兼零一万物CEO李开复也预测,在明年下半年,人们将迎来大模型普惠应用的井喷期。

“因此厂商们选择在商业逻辑上展开竞争。” 张毅说,大模型用户可分为两类:一类是普通消费者,即个人用户端,也就是所谓的C端;一类是企业用户,即以商家为代表的B端。

记者梳理发现,较早发布降价信息大模型厂商的是深度求索(DeepSeek)。5月6日,其旗下的DeepSeek-V2 API(应用程序编程接口)定价下调至每百万tokens输入1元、输出2元。

人工智能作为一项战略性新兴技术,日益成为科技创新、产业升级和生产力提升的重要驱动力量。目前,大部分企业对于应用AI来提升生产效率都有需求。但想要在应用场景中真正使大模型落地,降低落地应用成本和试错成本是关键。

从技术上看,通过优化算法和模型训练过程来提升算力的使用效率,是大多数大模型厂商得以降低成本的原因之一。一些厂商也使用了分布式推理和混合调度等手段来提升整体算力资源利用效率。此外,在AI基础设施层面,一些大模型厂商同时也是大型云服务商,其在公共云方面的技术红利和规模效应,带来了成本优势。

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