腾讯混元Hy4 preview完成首轮升级,Token消耗显著降低调用成本大幅缩减

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09-07 20:11

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1. Hy4爆火,终于轮到腾讯紧急扩容了

2. 【当技术站在奇点边缘,我们看到的究竟是神迹的降临,还是营销的幻象?】OpenAI推出的Astra模型正陷入一场评价两极分化的风暴。在Artificial Analysis的测评中,它在某些维度表现惊人,但在GDPval-AA等指标上却表现平平。技术层面,Astra采用了looped Transformer架构,这种设计不再单纯堆砌推理能力,而是转向追求Token效率和长程智能体的稳定性。这场争论揭示了当前AI行业的荒诞现状:当厂商开始用“AGI时代”这种模糊词汇做营销时,基础的评测体系却已跟不上技术迭代。Astra在某些榜单的滑铁卢,很大程度上是因为评测工具本身在用旧逻辑衡量新架构,甚至存在“用Gemini评判Astra”的逻辑闭环。与其纠结它是否符合那个神圣的定义,不如关注推理成本的下探。当智能变得足够廉价且稳定,它能否在长程任务中不掉链子,比营销口号更有意义。

3. GPT-6 Astra发了一天就因"Token消耗惊人"上热搜:定价$10/$50每百万token,是上代2.5倍;超27.2万token整请求费率翻倍。单任务效率碾压同行(1/7 token),但max推理档+长Agent=账单刺客。设预算上限再玩。#GPT6消耗的Token量惊人#

4. OpenAI总裁说“欢迎来到AGI时代”。但AGI的代价是什么?是开发者看着Token账单心跳加速,是企业为了抢算力排队等GPU,是10万块H100烧出来的20亿美金成本最终摊到每一个API调用上。国产大模型走的是另一条路——通义千问输入12元/百万token、输出36元,文心一言预训练成本只有业界6%。AGI时代确实来了,至少对中国开发者来说,性价比时代也来了。#GPT6全面上线#

5. 连国外大厂都顶不住了!微软一员工28天挥霍2.8万美元Token,微软不得已收紧AI成本。 据说微软方面已经设置Token用量监控,把公司内部AI任务慢慢换成效率更高的模型。其实不只是微软,现在国内外的企业,又或者是就业者、大学生,再宽泛至每一个普通人,与AI打交道的场景越来越多了。 可以说,A

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