作者｜袁博
来源｜AI先锋官
5月15日，字节跳动豆包大模型在火山引擎原动力大会上正式发布。豆包大模型提供的是一个有多模态能力的模型家族，目前主要包括通用模型pro、通用模型lite、语音识别模型、语音合成模型、文生图模型等九款模型。
其中，豆包通用模型pro，窗口尺寸最大可达128K，全系列可精调；豆包通用模型lite，则拥有较快的响应速度。
火山引擎开卷大模型“价格战”
每千tokens仅0.8厘
与其他大模型发布会不同，此次发布会的亮点不是榜单分数，更不是参数规模，而是价格！
小于32K窗口尺寸的豆包通用模型在企业市场的定价为0.0008元/千Tokens，而市面上同规格模型的定价一般为0.12元/千Tokens，是豆包模型价格的150倍。
128K窗口尺寸的豆包通用模型pro，只要0.005元/千tokens，比行业价格低95.8%。
根据火山引擎公布的价格计算，一元钱就能买到豆包主力模型的125万Tokens，大约是200万个汉字，举个例子，只需要1块钱就能处理3本《三国演义》的文字量。
有意思的是，火山引擎总裁谭待在宣布豆包大模型价格时直言：“很遗憾阿里和百度还没有128k可精调的模型，但我期待他们的更新。”
谭待表示，大的使用量，才能打磨出好模型，也能大幅降低模型推理的单位成本。将大模型使用从以“分”计价推进到以“厘”计价，将助力企业以更低成本加速业务创新。大模型降价，不能只提供低价的轻量化版本，主力模型和最先进的模型也要够便宜，才能真正满足企业的复杂业务场景需求，充分验证大模型的应用价值。
C端免费、B端降价或许将成为主流
大模型企业现已开启了新一轮价格战。
关于目前国际和国内各大模型的token价格，我找到了一些具体的信息：
腾讯混元大模型：腾讯混元大模型对于每个在白名单中的已实名腾讯云企业账号提供累计10万tokens的免费调用额度。在免费额度用完后，每1000 token的收费是0.14元人民币 。
科大讯飞星火大模型：科大讯飞目前对外开放了星火大模型V1.5、V2.0和V3.0三个版本，其刊例价分别为0.18元/万tokens、0.36元/万tokens、0.36元/万tokens。针对个人客户可以免费试用200万tokens，针对企业客户可以免费试用500万tokens。
OpenAI的模型：OpenAI推出了多款商业化大模型，包括GPT-4、GPT-3.5 Turbo等。OpenAI公司各大模型定价相差较大，其中GPT-4-32k context输出服务收费最贵，每1000 token收费0.12美元，折合成人民币约为0.876元。
就在此前，量化私募巨头幻方推出“高性价比”大模型，其将旗下的大模型DeepSeek-V2的价格降到了每百万token输入1元、输出2元（32K上下文），价格仅为GPT-4-Turbo的近百分之一。
而百度也在今年一季度发布三款轻量模型，力求“价效比”。其中，ERNIE TinyAPI定价为每千tokens输入/输出0.001元，这意味着一元就能买到100万tokens。
其他国内大模型：国内一些大模型平台1 token等于1个汉字，一些平台理解为1.5个汉字，还有1.8个汉字。各家收费计算口径也不一样，以千tokens计价，价差最高达上百倍，每1000 tokens收费在0.008元至0.876元人民币之间。
这是小编整理的一些大模型的计价表：
日均处理千亿级Tokens
AIGC类应用中下载量排名第一
除了价格，据了解，豆包大模型原名“云雀”，是国内首批通过算法备案的大模型之一。豆包大模型自去年8月份上线以来，正成为国内使用量最大、应用场景最丰富的大模型之一，其每天平均处理的token数量高达1200亿，相当于1800亿的汉字；每天生成图片的数量为3000万张。
其中，AI对话助手“豆包”在苹果APP Store和各大安卓应用市场的下载量在AIGC类应用中排名第一。
据字节跳动产品和战略副总裁朱骏透露，豆包APP总下载量破亿，已有超过800万个智能体被创建，月度活跃用户达到2600万。
对内，豆包大模型已经接入抖音、番茄小说、飞书、巨量引擎等字节跳动内部50余个业务。对外，火山引擎也在与企业客户进行合作。
谭待认为，企业在不同业务场景中，需要不同特点的模型，从而实现最佳效果和性价比。为此，豆包大模型提供的是一个有多模态能力的模型家族。
最后再简单总结一下豆包的九大模型：
豆包通用模型pro:字节跳动自研LLM模型专业版，支持128k 长文本，全系列可精调，具备更强的理解、生成、逻辑等综合能力，适配问答、总结、创作、分类等丰富场景;
豆包通用模型lite:字节跳动自研LLM模型轻量版，对比专业版提供更低token成本、更低延迟，为企业提供灵活经济的模型选择;
豆包·角色扮演模型:个性化的角色创作能力，更强的上下文感知和剧情推动能力，满足灵活的角色扮演需求;
豆包·语音合成模型:提供自然生动的语音合成能力，善于表达多种情绪，演绎多种场景;
豆包·声音复刻模型:5秒即可实现声音1:1克隆，对音色相似度和自然度进行高度还原，支持声音的跨语种迁移;
豆包·语音识别模型:更高的准确率及灵敏度，更低的语音识别延迟，支持多语种的正确识别;
豆包·文生图模型:更精准的文字理解能力，图文匹配更准确，画面效果更优美，擅长对中国文化元素的创作;
豆包·Function call模型:提供更加准确的功能识别和参数抽取能力，适合复杂工具调用的场景;
豆包·向量化模型:聚焦向量检索的使用场景，为 LLM 知识库提供核心理解能力，支持多语言。
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