Alibaba и DeepSeek подталкивают Китай к гонке за создание моделей искусственного интеллекта в направлении снижения затрат.

Искусственный интеллект

Alibaba и DeepSeek подталкивают Китай к гонке за создание моделей искусственного интеллекта в направлении снижения затрат.

Компания Alibaba выпустила Qwen3.8-Max, свою самую крупную на сегодняшний день модель искусственного интеллекта, в то время как новейшая модель V4-Flash от DeepSeek привлекает внимание более низкой ценой на услуги по обработке данных по сравнению с несколькими конкурирующими системами.

Qwen3.8-Max имеет 2,4 триллиона параметров и использует архитектуру, основанную на сочетании экспертов, которая активирует только часть модели для каждого запроса. Alibaba заявила, что одновременно активируется около 95 миллиардов параметров, что снижает затраты и задержки ответа по сравнению с активацией всей модели.

DeepSeek использует аналогичную разреженную архитектуру, но в меньшем масштабе. В базе данных Artificial Analysis указано, что V4-Flash имеет 284 миллиарда параметров, из которых 13 миллиардов активны во время инференса, в то время как Kimi K3 от Moonshot AI имеет 2,8 триллиона параметров и около 104 миллиардов активных.

Qwen3.8-Max может обрабатывать текст, изображения и видео и поддерживает до миллиона контекстных токенов. Alibaba также сообщила, что разработка программного обеспечения для этой модели заняла 16 дней.

По своим размерам Qwen3.8-Max близок к Kimi K3, выпущенному Moonshot AI в июле. Обе компании также конкурируют по цене: Qwen3.8-Max стоит 2 доллара за миллион входных токенов и 6 долларов за миллион выходных токенов, по сравнению с 3 и 15 долларами соответственно для Kimi K3.

Размер модели сам по себе не определяет стоимость вывода. Архитектура, количество активных параметров, потребление токенов и количество вызовов, необходимых для выполнения задачи, также влияют на стоимость выполнения модели.

После своего выхода Qwen3.8-Max занял первое место среди моделей китайского текста на платформе сравнения Arena.AI, хотя и остался позади нескольких моделей Anthropic в общем рейтинге. Он также занял второе место в таблице лидеров Arena.AI среди моделей, анализирующих изображения и другие визуальные материалы, уступив варианту Anthropic Claude Fable 5.

DeepSeek снижает стоимость услуг по выводу данных.

Компания DeepSeek выбрала другой подход к V4-Flash. Вместо того чтобы соответствовать масштабу последних моделей Alibaba и Moonshot AI, она установила цену на эту модель ниже, чем у нескольких широко используемых систем искусственного интеллекта.

Согласно данным компании Artificial Analysis, стоимость V4-Flash составляет 0,14 доллара за миллион входных токенов и 0,28 доллара за миллион выходных токенов. Исследовательская фирма указывает, что модель имеет контекстное окно в один миллион токенов и в общей сложности 284 миллиарда параметров, из которых 13 миллиардов активны во время вывода.

Компания Artificial Analysis указывает цену за попадание в кэш в размере 0,003 доллара США за миллион токенов для версии V4-Flash Max Effort, что на 98% ниже стандартной цены на входные данные. Кэшированные входные данные содержат ранее обработанный контекст, который может быть повторно использован в последующих запросах.

Более низкие курсы токенов DeepSeek также отразились на результатах тестирования бенчмарка Artificial Analysis. Агентство Reuters сообщило, что, по оценкам исследовательской фирмы, средняя стоимость теста V4-Flash составляет три цента, по сравнению с 86 центами для Kimi K3, 1,86 долларами для GPT-5.6 Sol от OpenAI и 3,15 долларами для Claude Fable 5 от Anthropic.

При сравнении учитывается объем входных и выходных данных, используемых каждой моделью для выполнения теста производительности. Более низкая стоимость за токен не обязательно приводит к снижению стоимости задачи, если модель генерирует больше выходных данных или требует дополнительных взаимодействий.

Компания Artificial Analysis оценила версию DeepSeek V4-Flash с максимальным уровнем интеллекта на 40 баллов по своему индексу интеллекта. В ходе тестирования исследовательская фирма также зафиксировала скорость обработки около 118 токенов в секунду.

Цены на токены отражают лишь часть картины затрат.

Kimi K3 от Moonshot AI — ещё один пример того, как заявленные цены на API могут отличаться от стоимости выполнения более длительных задач. Компания Artificial Analysis оценивает модель в 3 доллара за миллион входных токенов и 15 долларов за миллион выходных токенов, при этом стоимость кэшированных входных данных составляет 0,30 доллара за миллион токенов.

В бенчмарке AA-Briefcase от Artificial Analysis для анализа работы агентов с знаниями, Kimi K3 в среднем зарабатывал 10,57 долларов за задачу. Он генерировал около 120 000 выходных токенов и использовал в среднем 83 хода на задачу.

Компания Artificial Analysis заявила, что стоимость отражает ценообразование токенов Kimi K3, объем выходных данных и количество взаимодействий с моделью. Повторные вызовы модели и большие объемы выходных данных, следовательно, могут увеличить общую стоимость выполнения рабочей нагрузки сверх того, что предполагает заявленная скорость API.

На момент тестирования Kimi K3 показала второй по величине общий балл в оценке AA-Briefcase, уступив только Claude Fable 5. Также она набрала 57 баллов по более широкому индексу интеллекта, разработанному компанией Artificial Analysis.

Сравнение с DeepSeek показывает, почему измерения стоимости за задачу добавляют полезный контекст к стандартному ценообразованию API. Модели с различной архитектурой и моделями использования могут потреблять существенно разное количество вычислительных ресурсов и токенов при выполнении одного и того же типа задачи.

Открытые веса добавляют еще один вариант развертывания.

На стоимость также влияет способ распространения моделей китайскими разработчиками. Alibaba, DeepSeek и Moonshot AI продолжают поддерживать выпуск моделей с открытым доступом наряду с доступом к размещенному API, предоставляя разработчикам больше возможностей для развертывания моделей.

В списке программ для моделирования объектов, используемых в проектах, указан DeepSeek V4-Flash как модель с открытыми весами под лицензией MIT, а сами веса доступны через Hugging Face. Kimi K3 также доступна как модель с открытыми весами под собственной лицензией Moonshot AI.

Открытые веса позволяют разработчикам запускать модели на собственной инфраструктуре или через сторонних поставщиков, вместо того чтобы полагаться исключительно на размещенный разработчиком сервис вывода. Стоимость развертывания по-прежнему зависит от используемого оборудования и инфраструктуры, но доступ к модели не привязан к одному единственному размещенному API.

Данный подход отличается от основных моделей, предлагаемых OpenAI, Anthropic и Google, которые, как правило, сохраняют закрытые значения весов своих моделей.

Лиан Цзе Су, главный аналитик Omdia, заявила, что выбор модели для многих бизнес-задач зависит не только от наличия доступа к самой высокопроизводительной системе.

«Многим бизнес-процессам не нужна самая лучшая в отрасли модель, — сказала Су. — Им нужны модели, которые достаточно хороши, доступны по цене, прозрачны и понятны, и модели с открытым весом помогают удовлетворить этот спрос».

(Фото Солен Фейисса)

См. также: Alibaba разрабатывает чипы с искусственным интеллектом, ориентированные на агентов, и это меняет суть гонки.

Хотите узнать больше об искусственном интеллекте и больших данных от лидеров отрасли? Посетите выставку AI & Big Data Expo, которая пройдет в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это масштабное мероприятие является частью TechEx и проводится одновременно с другими ведущими технологическими выставками, включая Cyber Security & Cloud Expo. Для получения дополнительной информации нажмите здесь.

AI News — это проект TechForge Media. Здесь вы можете ознакомиться с другими предстоящими мероприятиями и вебинарами, посвященными корпоративным технологиям.

Источник: www.artificialintelligence-news.com