阿里雲宣布旗下視覺推理AI模型Qwen-VL-Max降價85%。 Qwen-VL-Max 每千個代幣0.003 元（0.00041 美元），反映了字節跳動為其推出的視覺推理人工智慧模型降低成本的積極策略十二月初。
阿里巴巴的Qwen-VL 系列包含其他幾個高級模型，這些模型集成了圖像字幕等任務的視覺和文字數據，視覺問答和多模式內容生成。該系列包括 Qwen-VL、Qwen-VL-Chat、Qwen2-VL 和實驗性 QVQ-72B-Preview。 Qwen2-VL 憑藉其最先進的性能，在 MathVista 和 DocVQA 等基準測試中表現出色，經常超越 OpenAI 的 GPT-4V 和 Google 的 Gemini Ultra 等領先競爭對手。/winbuzzer.com/wp-content/uploads/2024/12/Alibaba-Qwen.jpg”>
今年中國批准了超過252 個生成式人工智慧模型，其市場已經趨於飽和，促使企業採用創新的定價與技術策略，以確保市場佔有率。之後，2024 年第三次重大人工智慧價格調整。這些舉措反映了對可負擔性的一貫關注，旨在吸引企業客戶探索用於業務流程和分析的先進人工智慧工具。為企業應對複雜性的不可或缺的工具採用人工智慧。基於代幣的計費，即針對特定人工智慧互動向用戶收費，已成為定價策略的核心，無需過高的前期投資即可擴展對強大模型的訪問。 QVQ-72B 推進多模式人工智慧
本週早些時候，阿里巴巴推出了QVQ-72B，這是一種整合視覺和文字推理能力的開源多模態AI 模型。此版本建立在其前身Qwen2-VL-72B 的基礎上，增強了科學研究和高級分析的功能。獲得了70.3 分——一項旨在評估大學水平多模態推理能力以及在 MathVista 和 OlympiadBench 中表現出色的測試。這些結果使 QVQ-72B 躋身業界最具競爭力的開源模型之列。巴巴推出了QwQ-32B，這是一個為邏輯推理、編碼和高級數學任務量身定制的模型。其測試時計算功能可在執行期間分配額外的計算資源，從而提高複雜問題的準確性。雖然這會減慢回應時間，但QwQ-32B 提供的精確度在基準測試和企業應用中受到了好評。有控制的承諾。透過專注於以推理為中心的人工智慧，阿里巴巴與DeepSeek 的R1-Lite-Preview 和OpenAI 的o1 模型等模型直接競爭，這兩個模型都優先考慮邏輯深度和迭代問題解決。 p>中國的生成式人工智慧領域見證了模型迅速激增，光是 2024 年就有超過 250 個產品獲準供大眾使用。這種飽和加劇了行業領導者和新創公司之間的激烈競爭，每個企業都透過定價和獨特的技術功能來爭奪差異化優勢。-Preview 模型的透明度，該模型使用思維鏈推理將問題分解為漸進的步驟，使用戶能夠追蹤其決策過程。同時，位元組跳動和阿里巴巴專注於可負擔性，以推動日益擁擠的市場的採用。
