Alibaba Cloud は、視覚推論 AI モデル Qwen-VL-Max の価格を 85% 値下げすると発表しました。 この動きは生じています。
値下げされた価格設定により、 href=”https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen-VL-Max”>Qwen-VL-Max は 1,000 トークンあたり 0.003 元 ($0.00041) で、コストを削減する ByteDance の積極的な戦略を反映しています。視覚推論 AI モデルは 12 月初めにリリースされました。
Alibaba の Qwen-VL シリーズ には、画像キャプション、視覚的な質問応答、およびマルチモーダル コンテンツ生成。ラインナップには、Qwen-VL、Qwen-VL-Chat、Qwen2-VL、および実験版 QVQ-72B-Preview が含まれます。 Qwen2-VL は、最先端のパフォーマンスを備え、MathVista や DocVQA などのベンチマークで優れており、OpenAI の GPT-4V や Google の Gemini Ultra などの主要な競合他社をしばしば上回っています。
252 以上中国では今年、生成 AI モデルが承認されましたが、その市場は飽和状態に達しており、企業は市場シェアを確保するために革新的な価格設定とテクノロジー戦略を採用するようになっています。
一貫したパターンとしての戦略的な価格設定
12 月の発表は、2 月のコアクラウド製品の 55% 値下げ、5 月の Qwen AI の 97% 割引に続き、2024 年におけるアリババの 3 回目の大規模な AI 価格調整です。スイート。これらの動きは、手頃な価格への一貫した焦点を反映しており、ビジネス プロセスと分析用の高度な AI ツールを検討している企業顧客を引き付けることを目指しています。
アリババは、コストを削減することで、複雑な状況を乗り切る企業にとって自社の AI 製品を不可欠なツールとして位置づけようとしています。人工知能の導入。特定の AI インタラクションに対してユーザーに料金を請求するトークンベースの課金は、価格戦略の中心となっており、法外な先行投資なしで強力なモデルへのスケーラブルなアクセスを可能にします。
QVQ-72B によるマルチモーダル AI の進歩
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今週初め、アリババは、視覚的推論機能とテキスト推論機能を統合したオープンソースのマルチモーダル AI モデルである QVQ-72B を発表しました。このリリースは、前世代の Qwen2-VL-72B を基盤としており、科学研究と高度な分析のための機能が強化されています。
ベンチマークでは QVQ-72B の機能が検証され、モデルは MMMU ベンチマークで 70.3 のスコアを達成しました。大学レベルのマルチモーダル推論を評価するために設計されたテストであり、MathVista と OlympiadBench で優れています。これらの結果により、QVQ-72B は業界で最も競争力のあるオープンソース モデルの 1 つとなります。
QwQ-32B: 論理精度のモデル
11 月, アリババは、論理的推論、コーディング、および高度な数学的タスクに合わせたモデルである QwQ-32B を導入しました。テスト時の計算機能は、実行中に追加の計算リソースを割り当て、複雑な問題の精度を向上させます。これにより応答時間は遅くなりますが、QwQ-32B が提供する精度はベンチマークやエンタープライズ アプリケーションで高く評価されています。
Apache 2.0 ライセンスに基づく QwQ-32B のリリースは、コラボレーションと独自の制御のバランスを取るというアリババの取り組みを反映しています。 。アリババは推論中心の AI に重点を置くことで、DeepSeek の R1-Lite-Preview や OpenAI の o1 モデルなどのモデルと直接競合します。どちらも論理的な深さと反復的な問題解決を優先します。
中国の生成 AI セクターは、これを目の当たりにしています。モデルは急速に増加しており、2024 年だけでも 250 を超える製品が一般向けに使用が承認されています。この飽和により、業界のリーダーや新興企業間の激しい競争が激化し、価格設定や独自の技術機能による差別化を目指して各社が競い合っています。
たとえば、DeepSeek は、R1-Lite-Preview モデルで透明性を強調しています。は思考連鎖推論を使用して問題を段階的なステップに分割し、ユーザーが意思決定プロセスを追跡できるようにします。一方、ByteDance と Alibaba は、ますます混雑する市場での採用を促進するために、手頃な価格に重点を置いています。
