电子发烧友网报道（文/梁浩斌）大模型厂商彻底疯狂！电商618大促刚刚开始，大模型厂商就开始轮番疯狂降价。每千Tokens的价格，从过去几分钱，再下降一个数量级至几厘，甚至还有直接开放大模型全面免费试用。

大模型进入免费时代

5月21日，阿里云宣布通义千问4款商业化模型和5款开源模型大降价，其中GPT-4级别的主力模型Qwen-Long价格直降97%，从此前API输入0.02元/千Tokens，降价至0.0005元/千Tokens；API输出从0.02元/千Tokens，也降了90%到0.002元/千Tokens。

Token在自然语言处理中是指文本被分割成的最小单元或标记，通常1个中文词语、英文单词、数字、符号计为 1 个Token，由于不同模型采用的分词器不同，同一段文字可能分成不同数量的Tokens，比如在某个模型中，“使用者”被分为一个Tokens，但“大模型”就被分为“大”和“模型”两个Tokens。粗略估算，1Tokens可以理解为相当于1.5个中文汉字。

然而就在上午通义千问降价之后，下午百度言简意赅，在公众号上发文宣布：文心大模型两大主力模型全面免费，立即生效！

这次免费的两大主力模型分别是ERNIE Speed和ERNIE Lite，上下文长度均支持8K、128K，均为轻量级大模型。其中ERNIE Speed适用于自然语言处理任务中的多种场景，如文本分类、命名实体识别、语义匹配等，在智能客服、搜索引擎、智能推荐等领域的应用表现突出，在阅读理解、close-book问答、创作与续写等复杂任务上，也能达到甚至超越千亿大模型的效果。

而ERNIE Lite则适合搭载在低算力的AI加速卡上处理推理任务，应用于检索、推荐、意图识别等高并发、低延时等场景。

在文心大模型之后，5月22日，科大讯飞也宣布旗下讯飞星火Lite API永久免费开放，此前该模型版本价格为0.018元/千Tokens。Spark Lite同样是轻量级大语言模型，支持在线联网搜索功能，适用于低算力推理与模型精调等定制化场景。

除了轻量级大模型之外，在顶配的Spark 3.5 Max版本上，价格也降到0.21-0.3元/万Tokens，即0.021-0.03元/千Tokens，这个价格相比文心一言和通义千问同级别大模型也要更低。比如文心一言的ERNIE-4.0输入、输出均为0.12元/千Tokens；通义千问Qwen-Max输入0.04元/千Tokens，输出0.12元/千Tokens。

这一轮大模型降价，可以追溯到5月初。幻方量化旗下深度求索（DeepSeek）在5月6日正式开源第二代MoE模型DeepSeek-V2，而其API的定价为输入1元/百万Tokens，输出2元/百万Tokens，算下来大概是0.001-0.002元/千Tokens，价格几乎是GPT-4-Turbo的百分之一。

5月11日，智谱大模型官宣降价，其中个人版 GLM-3Turbo模型产品的API调用价格从0.005元/千Tokens，降至0.001元/千Tokens；最顶配的GLM-4和GLM-4V价格也来到0.1元/千Tokens。

字节跳动旗下的云服务平台火山引擎，在5月15日推出了豆包大模型家族，其中豆包主力模型的推理输入定价仅为0.0008元/千Tokens，当时火山引擎表示，这个价格要比行业便宜99.3%。

但大模型内卷的趋势，并不是“中国特色”，5月13日，OpenAI推出了新一代的大模型GPT-4o，除了性能上的大幅提升之外，更重磅的消息是该新模型将全部功能免费使用。

此前OpenAI仅免费开放GPT-3.5供用户使用，而GPT-4是要付费使用的。但在GPT-4o发布后，不仅性能上超越GPT-4，而且还免注册开放使用。当然，免费用户使用GPT-4o只能每三小时使用十次，超过10次将自动降级至GPT-3.5。

与此同时，商业用户方面，GPT-4o的API调用价格也相比GPT-4 Turbo全面下降50%。

所以，大模型的全面降价，甚至是免费，已经成为目前全球AI行业的趋势。

价格战是“良药”还是“双输”？

在互联网行业，疯狂烧钱的零和博弈打法已经司空见惯，从电商到外卖、再到共享单车，在行业发展初期都依靠低价打开市场规模。

零一万物创始人兼CEO李开复认为，大模型降价对整个行业来说是好消息，行业每年降低10倍推理成本是可以期待的，而且也应该是必然发生的，但同时他也表示价格战是一个“双输”的打法，大模型公司不会这样不理智。

“当其团队认定自己的技术值得的时候，就会坚持一个合适的价格，而绝不会靠贴钱、赔钱去做生意。”

AI大模型的商业化，一直以来都是行业的头号难题。首先是大模型训练成本居高不下，比如李飞飞团队分析报告显示，Google此前发布的Gemini Ultra训练成本高达近2亿美元，OpenAI 的 GPT-4训练成本也预计高达7800万美元，并且随着时间的推移，新推出的大模型训练成本还在不断提高。

而在C端应用中，用户留存和活跃度也正在面临很大挑战，即使是ChatGPT， 自从去年六月开始流量就开始出现下降，大多数用户使用ChatGPT还是基于尝鲜的性质，而无法成为一个日常应用。

根据QuestMobile的数据，AICG的运营数据活跃率均在20%以下，3日留存均在50%以下，卸载率更是在50%以上。

所以，这也反映出目前类ChatGPT的大模型应用，并不是目前大模型的最终表现形式。

而面向B端的API降价，则能够推动AI应用的开发。近一年里，大模型的技术能力提升速度极快，尤其是国内的众多玩家入局后，大模型的能力突飞猛进。

5月21日李开复公布了零一万物团队在国际测评榜单中的新成绩， Yi-Large在 LMSYS 盲测竞技场总榜排名世界第七，中国大模型中第一；其中在中文分榜中与GPT-4o并列世界第一。

他也表示在近一年时间里，中美大模型的差距从7到10年，已经缩短到6个月左右。

因此，在当前大模型技术发展迅速的时间节点，在投入大量资本去创造大模型的同时，如何让大模型商业落地是整个行业共同希望解决的难题。毕竟只有将大模型商业化变现，才能回收训练支出的高昂成本。

所以大模型降价，一定程度上能够吸引更多的企业尝试使用大模型开发AI应用，通过AI应用去创造更广泛的使用场景，以实现“AI普及”。

当然，大模型降价也不是盲目的。火山引擎在发布会上表示，其在技术上有很多优化手段可以降低大模型训练成本，而在工程上可通过分布式推理的形式提高算力利用率等。

另一方面，大模型价格战，对于背靠互联网业务的大厂来说，由于资金压力较小，在市场推广上更有优势。但对于一些大模型初创公司，市场的价格战毫无疑问是加速了优胜劣汰的节奏。

小结

对于当前商业模式还未走通的大模型行业来说，尝试总是好事。但重走互联网时代的“零和博弈”路线，到底能否复现过去的成功，还要看后续的发展。

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