來源：量子位
通義千問GPT-4級大模型，直接擊穿全網底價！
就在剛剛，阿里突然放出大招，官宣9款通義大模型降價。
其中，性能對標GPT-4的主力模型Qwen-Long，API輸入價格從0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，也就是1塊錢能買200萬tokens，相當於5本《新華字典》的文字量，堪稱全球大模型的性價比之王。
更直觀一點對比——
Qwen-Long支持1000萬tokens的長文本輸入，對比GPT-4，價格僅爲1/400。
超大杯新品，此番也在降價名單中：剛發佈不久的通義千問超大杯Qwen-max，API輸入價格也直降67%，低至0.02元/千tokens。
開源方面，Qwen1.5-72B、Qwen1.5-110B等5款開源模型的輸入價格也分別直降75%以上。
這波操作，再次擊穿全網最低價，可以說是專屬大模型企業、程序員的618狂歡了。
1塊錢200萬token
來看具體降價情況：
本次降價，共覆蓋9款通義千問系列模型，商業化模型、開源模型全都在列。
包括：
Qwen-Long，性能對標GPT-4，API輸入價格從0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，降幅97%；API輸出價格從0.02元/千tokens降至0.002元/千tokens，降幅90%。
Qwen-max，在權威基準OpenCompass上性能追平GPT-4-turbo，API輸入價格從0.12/千tokens降至0.04元/千tokens，降幅67%。
上榜大模型競技場排名的Qwen1.5系列開源模型方面，Qwen1.5-72B的API輸入價格從0.02元/千tokens降至0.005元/千tokens，降幅75%；API輸出價格從0.02元/千tokens降至0.01元/千tokens，降幅50%。
與OpenAI的GPT系列相比，降價後的通義千問系列，基本上都是1折購，性價比拉滿。
以降幅最大的Qwen-Long爲例，價格僅爲GPT-4的1/400，性能指標上卻並不遜色。
尤其在長文本方面，Qwen-Long支持最長1000萬tokens的超長上下文對話，也就是能輕鬆處理約1500萬字或1.5萬頁的文檔。配合同步上線的文檔服務，還可支持word、pdf、Markdown、epub、mobi等多種文檔格式的解析和對話。
值得關注的是，不同於國內大部分廠商輸入輸出價格相同的定價方式，這次Qwen-Long的輸入價格比輸出價格降幅更大。
對此，阿里官方也給出了解釋：
現在，用戶結合長文本（論文、文檔等）對大模型提問已經成爲最常見的需求之一，所以模型輸入調用量往往大於輸出調用量。
根據統計，真實的模型輸入調用量一般是輸出的8倍左右。我們把用戶使用量最大的輸入token價格大幅降下去，對企業來說更划算，可以更好地做到普惠。
也是希望大家把長文本用起來。
阿里一出手就是大招
說起來，這已經不是阿里雲第一次擊穿行業底價。
就在今年的2月29日，阿里雲剛剛整過一個雲產品“瘋狂星期四”的大活兒：全線雲產品價格直降20%，最高降幅達55%。
屬實是砍自己一大刀了。
如此大手筆，底氣來源是阿里雲作爲國內第一大公有云廠商，在長期技術積累和規模效應下，已經構建起完備的AI基礎設施和Infra技術優勢。
而此番誠意滿滿的降價，背後更是顯露出大模型應用時代，這種技術紅利正在成爲公有云廠商的“殺手鐧”之一。
在AI基礎設施層面，從芯片層到平台層，阿里雲已經基於自研的異構芯片互聯、高性能網絡HPN7.0、高性能存儲CPFS、人工智能平台PAI等核心技術和產品，構建起了高彈性的AI算力調度系統。
舉個例子，PAI支持10萬卡量級的集群可擴展規模，超大規模訓練線性拓展效率達96%。在大模型訓練任務中，達到同樣效果可節省超50%算力資源，性能達到全球領先水平。
推理優化方面，阿里雲主要提供了三大能力：
其一，高性能優化。包括系統級的推理優化技術，以及高性能算子、高效推理框架、編譯優化的能力。
其二，自適應調優。隨着AI應用的多樣化，一個單一的模型很難在所有場景中都保持最佳效能，自適應推理技術允許模型根據輸入數據的特性和計算環境的約束，動態調整推理技術應用和計算資源選型。
其三，可擴展部署。模型推理部署資源的擴展和彈性，能解決推理服務在一定時期內的潮汐現象。
此前，阿里雲智能集團資深副總裁、公共雲事業部總裁劉偉光也表示，公有云的技術紅利和規模效應，會帶來巨大的成本和性能優勢。
這將促使“公有云+API成爲企業調用大模型的主流方式”。
大模型應用時代主流路線：公有云+API
這也正是阿里雲把大模型“價格戰”再度推向高潮的核心原因。
尤其對於中小企業、創業團隊而言，公有云+API一直以來被視作做大模型應用的性價比之選：
儘管開源模型發展勢頭迅猛，以Llama 3爲代表的最強模型們更被認爲已經有媲美GPT-4的表現，但私有化部署仍然面臨着成本高昂的問題。
以使用Qwen-72B開源模型、每月1億token用量爲例，在阿里雲百鍊上直接調用API，每月僅需600元，私有化部署成本則平均每月超10000元。
除此之外，公有云+API模式還便於多模型調用，能提供企業級的數據安全保障。以阿里云爲例，阿里雲可以爲企業提供專屬VPC環境，做到計算隔離、存儲隔離、網絡隔離、數據加密。目前，阿里雲已主導、深度參與10多項大模型安全相關國際國內技術標準的制定。
雲廠商的開放性，還能爲開發者提供更豐富的模型和工具鏈選擇。比如，阿里雲百鍊平台在通義千問之外，還支持Llama系列、百川、ChatGLM等上百款國內外大模型，同時提供大模型應用一站式開發環境，可以做到5分鐘開發一款大模型應用、5到10行代碼即可搭建企業級RAG應用。
量子位智庫在《中國AIGC應用全景報告》中提到，AIGC應用產品中，基於自建垂直大模型和API接入的產品佔到將近7成。
這一數據同樣從側面佐證了“公有云+API”模式的市場潛力：在應用市場，對業務的理解和數據積累才是破局關鍵，在公有云+API的基礎上做應用，在成本和啓動速度方面都是更現實的選擇。
實際上，無論是直觀的價格之爭，還是更深層次的AI基礎設施之卷，反映出的都是，當大模型發展焦點逐步從基礎模型邁向落地應用，平台廠商如何降低大模型的使用門檻，已經成爲競爭的關鍵所在。
劉偉光指出：
作爲中國第一大雲計算公司，阿里雲這次將主流大模型API輸入價格降低97%，就是希望加速AI應用的爆發。
我們預計未來大模型API的調用量會有成千上萬倍的增長。
總結起來就是，一方面，對於平台廠商而言，“價格戰”背後其實是基礎設施、技術能力之爭；另一方面，對於整個大模型行業而言，應用是否能持續爆發、進一步普及，入局門檻、運營成本已成關鍵因素。
如此看來，近來捲起的降價趨勢，對於開發者和期待更多大模型應用的胖友們而言，不可謂不是利好消息。
你覺得呢？
編輯/lambor