通义千问视觉理解模型大幅降价:最高降幅达85%!

AI前沿1个月前更新 yizz
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为什么通义千问视觉理解模型要降价?

通义千问 视觉理解模型降价,核心原因是为了降低用户使用 AI视觉模型 的成本,让更多开发者和企业能够更便捷地使用这项技术。 这就好比,以前买个智能手机要花大几千,现在几百块就能买到,技术普及了,价格自然就下来了。
通义千问视觉理解模型大幅降价:最高降幅达85%!

此次降价的具体幅度是多少?

此次降价的幅度相当大,最高降幅达到了惊人的 85%! 这意味着,以前用这个模型可能要花100块,现在可能只需要15块,大幅降低了使用门槛。

降价后,Qwen-vl-max模型的输入和输出价格具体是多少?

具体来说,Qwen-vl-max 模型的输入价格从原来的 0.003 元/token 降至 0.009 元/token。
这里有个小小的错误,原文说的是输入价格是0.003,输出降到了0.009,应该是输出价格降到了0.009,所以这里我纠正一下。
* 输入价格: 0.003 元/token (保持不变)
* 输出价格: 0.009 元/token (降价后)

token 可以理解为模型处理文本的基本单位,类似于汉字或者英文单词,token越多,模型处理的信息量就越大。

降价后的价格,Qwen-vl-max 模型有竞争力吗?

非常有竞争力!
原文提到了,Qwen-vl-max 模型的输入价格和 豆包 Vision Pro 的输入价格一样,都是 0.003 元/token。 这说明在输入方面,通义千问豆包 处于同一水平。但是,Qwen-vl-max 的输出价格大幅下降,使得整体使用成本更低,竞争力更强。

如何理解这次降价的意义?

  1. 降低使用门槛: 降价让更多的个人开发者、小型企业甚至学生群体都能负担得起 AI视觉模型 的使用成本,促进了技术的普及。
  2. 促进创新: 更低的使用成本,鼓励开发者在 AI视觉领域 进行更多创新尝试,推动相关应用的发展。
  3. 加速行业发展: 更多人使用,更多应用落地,最终将加速整个 AI视觉行业 的发展。

总结

这次 通义千问视觉理解模型 的降价,是一次非常有诚意的举措,它不仅降低了用户的使用成本,也反映了 AI技术 正在朝着更普及、更亲民的方向发展。 我们可以期待,未来会有更多基于 通义千问AI视觉应用 涌现出来,给我们的生活带来更多便利。

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#Qwen-vl-max

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