25 апреля Baidu — китайский гигант онлайн-поиска — запустил две новые модели искусственного интеллекта (ИИ), которые обеспечивают расширенные возможности мультимодального вывода и стоят дешевле, чем аналогичные продукты DeepSeek.
На конференции разработчиков, состоявшейся в Ухане, столице провинции Хубэй, Робин Ли Яньхун — соучредитель, председатель и генеральный директор Baidu — представил две многомодальные модели вывода: Ernie 4.5 Turbo и X1 Turbo.
Среди них Ernie 4.5 Turbo примерно на 40% дешевле, чем большая языковая модель (LLM) V3 от DeepSeek, в то время как X1 Turbo стоит всего лишь 1/4 от модели вывода R1 от DeepSeek.
По словам г-на Ли Яньхуна, суть инноваций заключается в снижении затрат. Эта точка зрения отражает его предыдущий прогноз об экспоненциальном росте приложений ИИ в Китае в этом году.
Последние модели искусственного интеллекта от Baidu появились всего через несколько недель после того, как 1 апреля компания открыла свой сервис Ernie Bot для бесплатного использования, обеспечив более широкий доступ к своим моделям искусственного интеллекта на фоне обострения конкуренции в этой области с появлением таких конкурентов, как DeepSeek.
Ранее, в феврале, Baidu также объявила, что пользователи версий Ernie Bot для настольных ПК и ноутбуков получат бесплатный доступ к Ernie LLM благодаря постоянным обновлениям и сниженным затратам на вывод.
LLM — это базовая технология для сервисов генеративного ИИ, таких как ChatGPT и Ernie Bot. В Китае мобильная версия Ernie Bot продается под названием Wenxiaoyan.
Baidu стала первой крупной китайской технологической компанией, запустившей LLM в стране в марте 2023 года после ажиотажа вокруг ChatGPT, вызванного OpenAI.
Однако преимущество первопроходца Baidu было быстро оспорено отечественными конкурентами в области ИИ, что вынудило компанию активизировать свои усилия по выходу на рынок ИИ, поскольку ее флагманский поисковый сервис сталкивается с сокращением трафика./.
Источник: https://www.vietnamplus.vn/baidu-ra-mat-mo-hinh-ai-moi-canh-tranh-voi-deepseek-post1035236.vnp
Комментарий (0)