إن التكلفة العالية لاستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة هي السبب الرئيسي وراء عدم تنفيذ العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي والترويج لها حتى الآن. إن اختيار الأداء المتطرف يعني تكاليف ضخمة لقوة الحوسبة، مما يؤدي إلى تكاليف استخدام عالية لا يمكن للمستخدمين العاديين قبولها.
إن المنافسة على نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة تشبه الحرب بلا دخان. بعد أن أصدرت شركة DeepSeek أحدث طراز R1 الكبير وفتحت المصدر له، أصدرت شركة OpenAI أيضًا أحدث طراز o3 الخاص بها تحت الضغط. كما اضطرت شركة Google، وهي شركة كبيرة تعمل في مجال النماذج، إلى الانضمام إلى المنافسة الشرسة على النماذج منخفضة التكلفة.
خطوة جديدة من جوجل: الكشف عن أعضاء جدد في سلسلة جيميني
في الصباح الباكر من يوم 6 فبراير، أطلقت شركة جوجل سلسلة من الإصدارات الجديدة من نموذج جيميني. ومن بينها الإصدار التجريبي من الجوزاء 2.0 حظيت النسخة Pro والمعاينة من Gemini 2.0 Flash – Lite باهتمام كبير، وتم إطلاق أحدث إصدار من Gemini 2.0 Flash رسميًا.
كمتغير جديد، جوجل جيميني 2.0 يتمتع Flash – Lite بسعر جذاب للغاية يبلغ 0.3 دولارًا أمريكيًا فقط لكل مليون رمز، مما يجعله نموذج Google الأكثر تكلفة حتى الآن.
من ناحية أخرى، تتمتع النسخة التجريبية من Gemini 2.0 Pro بقدرات متعددة الوسائط أصلية قوية يمكنها التحويل بين النص والصوت والفيديو.
النسخة التجريبية من Gemini 2.0 Flash Thinking مجانية الاستخدام ولديها أيضًا القدرة على الوصول إلى محتوى مقاطع فيديو YouTube واستخراجها وتلخيصها.
وأعلن لوغان كيلباتريك، رئيس منتجات Google AI Studio، على منصة X أن هذه النماذج هي "النماذج الأقوى في تاريخ Google" وهي متاحة لجميع المطورين.
أداء ونتائج مذهلة لطرازات Gemini الجديدة في قائمة المتصدرين
في لوحة صدارة النماذج الكبيرة في Chatbot Arena، حقق كل من Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental Edition وGemini 2.0 Pro Experimental Edition نتائج مذهلة. وبالمقارنة مع النماذج الكبيرة السابقة من Google، حقق Gemini 2.0 تقدمًا كبيرًا، ومن غير المستغرب أن يصل بنجاح إلى قمة لوحة الصدار، حيث تجاوز مجموع النقاط ChatGPT-4o وDeepSeek-R1. وهذا تحسن كبير.
وتستند هذه النتيجة إلى تقييم شامل لقدرات النماذج الكبيرة في مجالات مختلفة، بما في ذلك الرياضيات والترميز والمعالجة متعددة اللغات.
السعر والأداء: كل نسخة من Gemini 2.0 لها مميزاتها الخاصة
تتميز الإصدارات المختلفة من Gemini 2.0 بخصائصها الخاصة من حيث السعر والأداء. وقد تم تحقيق التوازن بين الأداء والسعر، مما يمنح المستخدمين المزيد من الخيارات. ويمكن استدعاء واجهات برمجة التطبيقات للإصدارات المختلفة من Gemini 2.0 من خلال Google AI Studio وVertex AI. ويمكن للمطورين والمستخدمين اختيار الإصدار المناسب وفقًا لاحتياجاتهم.
لقد حقق Gemini 2.0 تقدمًا وتطورًا كبيرًا مقارنة بـ Gemini 1.5. وعلى الرغم من وجود اختلافات بين الإصدارات المختلفة من Gemini 2.0، فقد تم تحسينها جميعًا بشكل عام. على وجه التحديد، تحتاج إلى تحديد السيناريو الذي تستخدمه، ومن ثم يمكنك اختيار طراز Gemini الذي يناسبك بشكل أفضل.
من حيث السعر، يركز كل من Gemini 2.0 Flash وGemini 2.0 Flash – Lite على النشر الخفيف. فهما يدعمان ما يصل إلى مليون رمز مميز بطول نافذة السياق، ومن حيث التسعير، تمت إزالة التمييز بين معالجة النصوص الطويلة والقصيرة في Gemini 1.5 Flash، وتم توحيد السعر عند سعر الرمز المميز.
تبلغ تكلفة Gemini 2.0 Flash 0.4 دولارًا أمريكيًا لكل مليون رمز لإخراج النص، وهو نصف سعر Gemini 1.5 Flash عند معالجة النصوص الطويلة.
إن Gemini 2.0 Flash – Lite أفضل حتى في تحسين التكلفة في سيناريوهات إخراج النص على نطاق واسع، حيث يبلغ سعر إخراج النص 0.3 دولار أمريكي لكل مليون رمز. حتى أن الرئيس التنفيذي لشركة Google Sundar Pichai أشاد به باعتباره "فعالاً وقويًا".
من حيث تحسين الأداء، يتمتع Gemini 2.0 Flash بوظائف تفاعل متعددة الوسائط أكثر شمولاً من الإصدار Lite. ومن المقرر أن يدعم إخراج الصور، بالإضافة إلى الإدخال والإخراج ثنائي الاتجاه في الوقت الفعلي وبزمن انتقال منخفض للوسائط مثل النص والصوت والفيديو.
تتميز النسخة التجريبية من Gemini 2.0 Pro بأداء ترميز وإشارات معقدة. يمكن أن تصل نافذة السياق الخاصة بها إلى 2 مليون رمز، وقد زادت قدرتها العامة من 75.8% إلى 79.1% مقارنة بالجيل السابق، وهو ما يمثل فرقًا كبيرًا في الترميز والقدرة على التفكير مع Gemini 2.0 Flash وGemini 2.0 Flash – Lite.
وقال فريق تطبيق Gemini على منصة X أن مستخدمي Gemini Advanced يمكنهم الوصول إلى النسخة التجريبية Gemini 2.0 Pro من خلال القائمة المنسدلة للنموذج، كما أن النسخة التجريبية Gemini 2.0 Flash Thinking مجانية لمستخدمي تطبيق Gemini، ويمكن استخدام هذه النسخة بالتزامن مع YouTube وGoogle Search وGoogle Maps.
مواجهة المنافسة: نموذج جوجل للتنافس بين التكلفة والفعالية
في الوقت الذي أصبحت فيه تكلفة تطوير النماذج موضوعًا ساخنًا في الصناعة، كان لإطلاق DeepSeek – R1 مفتوح المصدر ومنخفض التكلفة وعالي الأداء تأثيرًا على الصناعة بأكملها.
خلال المكالمة الجماعية بعد إصدار التقرير المالي لشركة Google للربع الرابع من عام 2024، أقر بيتشاي بإنجازات DeepSeek، كما أكد أيضًا على أن سلسلة Gemini من النماذج رائدة في التوازن بين التكلفة والأداء والزمن الكامن، وأن أداءها الإجمالي أفضل من أداء نماذج V3 و R1 من DeepSeek.
من منظور تصنيف اختبار أداء النماذج الكبيرة LiveBench الذي بناه Yang Likun وفريقه، فإن التصنيف الإجمالي لـ Gemini 2.0 Flash أعلى من تصنيف DeepSeek V3 وOpenAI's o1 – mini، لكنه متأخر عن DeepSeek – R1 وOpenAI's o1. ومع ذلك، فإن إطلاق Google لـ Gemini 2.0 Flash – Lite يشبه الورقة الرابحة. تأمل Google في جعل أحدث النماذج الكبيرة في متناول المزيد من الأشخاص، وتقليل تكاليف استخدام المستخدمين، وتأمل في احتلال مكان في المنافسة بين الشركات من حيث السعر والأداء.
بعد أن أصدرت جوجل أحدث إصدار من Gemini 2.0بدأ أحد مستخدمي الإنترنت في محاولة تحليل Gemini 2.0 Flash وغيره من طرز deepseek وopenai GPT-4o الشهيرة بنفسه. ووجد أن الإصدار الجديد من Gemini 2.0 Flash يتفوق على الطرازين الآخرين من حيث الأداء والتكلفة. وهذا يمنحنا أيضًا لمحة عن تطور Google وتطورها، وهي بداية جيدة.
على وجه التحديد، تبلغ تكلفة Gemini 2.0 Flash 0.1 دولارًا أمريكيًا لكل مليون رمز للإدخال و0.4 دولارًا أمريكيًا للإخراج، وكلاهما أقل بكثير من DeepSeek V3. وهذا تحسن وتطور كبير. كما أشار مستخدم الإنترنت على منصة X: "تبلغ تكلفة الإصدار الرسمي من Gemini 2.0 Flash ثلث تكلفة GPT-4o-mini، في حين أنه أسرع بثلاث مرات".
اتجاه جديد في سوق النماذج الكبيرة: القيمة مقابل المال هي الملك
اليوم، وقع مجال النماذج الكبيرة في حرب أسعار جديدة. في الماضي، خلقت التكلفة العالية لاستخدام النماذج الكبيرة بعض المقاومة لاستخدامها والترويج لها. لا يزال تأثير حرب الأسعار للنماذج الكبيرة التي أثارها DeepSeek على سوق النماذج الكبيرة في الخارج مستمرًا في التخمر. في الوقت نفسه، سمح خيار المصدر المفتوح أيضًا لمزيد من المستخدمين بفهم واستخدام أحدث نتائج أبحاث النماذج الكبيرة. كما فرضت استراتيجية المصدر المفتوح + السعر المنخفض ضغوطًا على العديد من شركات النماذج الكبيرة الأمريكية.
أطلقت شركة جوجل برنامج Gemini 2.0 Flash-Lite، وجعلت شركة OpenAI وظيفة البحث ChatGPT متاحة مجانًا لجميع المستخدمين، حتى يتمكن المستخدمون من استخدام وظيفة البحث لإكمال مهام أكثر تنوعًا. كما يعمل فريق Meta الداخلي على تكثيف البحث حول استراتيجيات خفض أسعار النماذج الكبيرة مع تعزيز المزيد من تطوير النماذج الكبيرة مفتوحة المصدر من Meta.
في هذا المجال شديد التنافسية، لا يمكن لأي شركة أن تجلس بشكل مريح في المركز الأول. تحاول الشركات جذب المستخدمين والاحتفاظ بهم من خلال تحسين فعالية التكلفة. سيساعد هذا الاتجاه النماذج الكبيرة على الانتقال من تطوير التكنولوجيا البحتة إلى تطبيق أوسع، وستستمر سوق النماذج الكبيرة المستقبلية في التطور والتغير في المنافسة على فعالية التكلفة.
