5月21日，国产大模型相约开“卷”。
　　继阿里宣布通义千问GPT-4级主力模型降价97%后，百度智能云官微宣布，文心大模型两大主力模型全面免费，立即生效！
　　据悉，百度宣布免费的两款大模型分别为今年3月推出的两款轻量级大模型ERNIE Speed、ERNIE Lite，支持8K、128k上下文长度。
　　21日上午，阿里云刚刚宣布通义千问GPT-4级主力模型Qwen-Long，API输入价格从0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，直降97%，降价后约为GPT-4价格的1/400。据悉，本次通义千问降价共覆盖9款商业化及开源系列模型，涵盖Qwen-Long、Qwen-Max、Qwen1.5-72B等。
　　“输入”与“输出”
　　降价幅度有细微差别
　　仔细对比降价公告不难发现，此次阿里通义大模型的降价幅度在“输入”和“输出”上有细微差别。
　　对此，阿里相关负责人向记者解释称，因为很多用户会结合长文本对模型提问，所以模型输入调用量往往大于输出调用量。根据统计，真实的模型输入调用量一般是输出的8倍左右。“我们把客户使用量最大的输入tokens的价格大幅降下去，对企业来说更划算，可以更好地做到普惠。同时，把输入价格打到极致，也是希望让大家能真正把长文本用起来。”
　　以通义千问主力模型Qwen-Long为例，其上下文长度最高达千万，API输入价格从0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，降幅达到97%，降价幅度高于输出价格的90%（指降幅）。而刚刚发布的旗舰款大模型Qwen-Max，性能追平GPT-4-Turbo，其API输入价格降至0.04元/千tokens，降幅达67％，但输出价格暂时并未调整。
　　而此次百度文心大模型两大主力模型宣布“输入”“输出”价格全部免费，也有其背景原因所在。
　　据悉，此次免费开放的两款大模型ERNIE Speed、ERNIE Lite是百度今年3月最新发布的轻量级大模型，支持8K和128k上下文长度，其推出的目的就在于提高企业应用大模型的“效价比”。
　　相比超大规模参数的大模型，轻量级大模型的参数量更小，更便于客户针对特定使用场景进行模型精调，更容易达成使用效果预期，同时实现“减量不减效”，节约不必要投资。
　　具体来看，ERNIE Speed在推理场景下拥有最高128k的上下文长度，在处理知识问答等任务时，能够更好的处理上下文的依赖关系，生成更加连贯和准确的预测或回答。同时，针对特定场景可以将ERNIE Speed作为基座模型进行精调，模型效果可以追平甚至超过旗舰级大参数规模大模型，效价比大幅提升。
　　相比ERNIE Speed，ERNIE Lite的参数量则更小，也更加适合搭载在低算力的AI加速卡上处理推理任务，在兼顾模型效果与推理性能的同时，大幅降低客户落地应用成本。
　　此外，ERNIE Lite在情感分析、多任务学习、自然推理等场景下的应用效果提升了20%。推理调用成本大幅下降了53%。
　　降价与免费背后
　　大模型深入构建企业级应用生态
　　此前的5月15日，字节跳动宣布其自主研发的豆包主力模型在企业市场的定价，比行业便宜99.3%，一元钱就能买到豆包125万Tokens，大约是200万个汉字，相当于三本《三国演义》，被认为是掀起了国内大模型市场的“价格战”。
　　随着大模型性能逐渐提升，AI应用创新正进入密集探索期，更多的企业和机构也早已摆脱了盲目的技术崇拜路线，往往要综合考量大模型的使用效果、性能以及成本，即“效价比”，这对于大模型在企业和生态端的落地也起到了直接作用。
　　而此次通义、文心和豆包的降价，无不针对企业级应用市场。
　　互联网评论人士王如晨表示，今年国产大模型竞争确实有些气氛了，也包括与海外OpenAI的竞争，但价格战不是最主要的。
　　王如晨认为，国产大模型今年开始强化应用，尤其推进生态建设，像阿里强调开源路径、所谓最开放的云，它的云内涵已经扩充，AI也成为云服务的重要组成。但现阶段，行业客户生存有压力，AI落地成效还在逐步验证。如果上来就是叠加服务，价格没有优惠，客户响应动力不足。所以无论是在公共云还是大模型层面，阿里相继提出降价，让客户能直接感受到成本的节约。
　　当然，大模型的降价也离不开云平台、大模型厂商在算力、推理等成本方面的下降曲线支撑，这也为阿里、百度等龙头公司的大模型降价创造了条件。
　　正如阿里云智能集团资深副总裁、公共云事业部总裁刘伟光所说：“今天我们看到非常多的场景对推理提出了更高要求，当模型尺寸和上下文长度不断增大，应用场景逐渐多样，推理资源的规模正变得越来越大、场景复杂度越来越高。这时候，模型的推理效果、性能和成本就成了一个‘不可能三角’，很难都达到最优。”
　　在刘伟光看来，推理的优化，对很多企业来说，不是也不可能成为核心的研究方向。而对于阿里云来说极为重要，甚至可以说是“饭碗”。大规模推理集群优化就是阿里云练就的核心能力，是打破不可能三角的杀手锏，是其能为大家提供效果好、性能优、成本低的推理服务的保障。“阿里云这次大幅降低大模型推理价格，就是希望加速AI应用的爆发。我们预计未来大模型API的调用量会有成千上万倍的增长。”
　　王如晨坦言，大模型降价的背后是推动云业务的增长。云计算如果没有更大规模，SaaS生态又很小，云平台利润指标不会好到哪里。从表面来看，降价的是大模型，最后竞争还是要体现在幕后的云计算平台，从而推动增长。这也是刘伟光更加强调“公共云+API将成为企业使用大模型的主流方式”的底层原因所在。
　　上海人工智能产业研究院院长朱兆颖则表示，对于大模型厂商而言，降价是吸引用户的重要手段，但长期来看，只有通过技术创新和产品优化，才能真正保持竞争优势。不只要“卷”价格，更要“卷”技术，“卷”产品，全方位的“卷”，才能找到新出路。