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銅仁市沿河土家族自治縣、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、西寧市湟中區(qū)、臨汾市洪洞縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、九江市廬山市、襄陽市棗陽市
梅州市五華縣、玉溪市峨山彝族自治縣、綿陽市梓潼縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、開封市龍亭區(qū)、廣西梧州市萬秀區(qū)、葫蘆島市南票區(qū)、延邊龍井市
淄博市淄川區(qū)、大連市莊河市、晉中市壽陽縣、慶陽市西峰區(qū)、六盤水市盤州市
葫蘆島市綏中縣、開封市尉氏縣、營口市老邊區(qū)、重慶市酉陽縣、潮州市饒平縣、濰坊市高密市、廣西南寧市青秀區(qū)、文山富寧縣、德陽市什邡市、海東市平安區(qū)
郴州市安仁縣、廣西河池市鳳山縣、臨汾市大寧縣、信陽市息縣、徐州市賈汪區(qū)、榆林市佳縣、濮陽市南樂縣、臨汾市隰縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市牙克石市、淮安市漣水縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、池州市貴池區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、牡丹江市綏芬河市、黔南獨(dú)山縣
怒江傈僳族自治州瀘水市、駐馬店市遂平縣、朝陽市凌源市、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、屯昌縣南坤鎮(zhèn)
惠州市龍門縣、德州市寧津縣、漢中市略陽縣、哈爾濱市方正縣、銅仁市思南縣
廣西貴港市桂平市、鄭州市新密市、北京市昌平區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、郴州市資興市、樂山市馬邊彝族自治縣、黃岡市羅田縣、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗
深圳市龍華區(qū)、昆明市東川區(qū)、呂梁市孝義市、淮南市壽縣、上饒市余干縣、酒泉市玉門市、黔東南天柱縣
內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、臨高縣新盈鎮(zhèn)、成都市彭州市、襄陽市襄州區(qū)、廣西貴港市港南區(qū)、樂山市馬邊彝族自治縣、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、瓊海市大路鎮(zhèn)、濰坊市壽光市
韶關(guān)市樂昌市、廣西百色市德保縣、泰安市寧陽縣、江門市鶴山市、周口市西華縣
松原市扶余市、衢州市衢江區(qū)、張掖市甘州區(qū)、昆明市晉寧區(qū)、六安市霍邱縣、麗水市慶元縣
連云港市贛榆區(qū)、湘潭市湘潭縣、蚌埠市龍子湖區(qū)、北京市延慶區(qū)、雅安市石棉縣、撫州市臨川區(qū)、衢州市龍游縣、重慶市江北區(qū)
雅安市蘆山縣、蘭州市七里河區(qū)、恩施州咸豐縣、延安市宜川縣、上饒市德興市、衢州市開化縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、廣西柳州市柳北區(qū)、四平市鐵西區(qū)、淮南市八公山區(qū)
甘孜德格縣、北京市朝陽區(qū)、合肥市巢湖市、肇慶市四會(huì)市、延安市宜川縣、孝感市安陸市、廈門市海滄區(qū)、天水市張家川回族自治縣、銅仁市萬山區(qū)
寧夏吳忠市利通區(qū)、渭南市蒲城縣、臺(tái)州市黃巖區(qū)、溫州市平陽縣、寶雞市千陽縣、湛江市吳川市、撫順市新賓滿族自治縣、儋州市那大鎮(zhèn)、楚雄牟定縣、成都市大邑縣
內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、安陽市北關(guān)區(qū)、邵陽市隆回縣、龍巖市連城縣、廣西百色市田林縣、杭州市下城區(qū)、西雙版納勐臘縣、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、海南興?？h
昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、瓊海市石壁鎮(zhèn)、岳陽市君山區(qū)、咸陽市渭城區(qū)、渭南市臨渭區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、永州市雙牌縣、淮北市杜集區(qū)
陽江市江城區(qū)、寧夏銀川市賀蘭縣、濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣、雅安市漢源縣、德州市慶云縣、湘西州吉首市
臨滄市滄源佤族自治縣、上饒市廣豐區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市、韶關(guān)市曲江區(qū)、杭州市蕭山區(qū)、菏澤市巨野縣、上海市徐匯區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗、焦作市沁陽市
甘南舟曲縣、開封市杞縣、馬鞍山市雨山區(qū)、洛陽市偃師區(qū)、運(yùn)城市永濟(jì)市、臺(tái)州市路橋區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、成都市蒲江縣、遂寧市大英縣、廣元市昭化區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、綏化市青岡縣、黔南福泉市
東營市東營區(qū)、萬寧市萬城鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、宿州市碭山縣、江門市新會(huì)區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗
南平市順昌縣、臨夏臨夏縣、朔州市朔城區(qū)、重慶市忠縣、重慶市石柱土家族自治縣、文山丘北縣
攀枝花市鹽邊縣、廈門市海滄區(qū)、深圳市龍崗區(qū)、菏澤市定陶區(qū)、海南貴德縣、宣城市旌德縣
海南共和縣、荊州市江陵縣、廣西柳州市城中區(qū)、黔西南普安縣、玉溪市華寧縣、濰坊市昌樂縣、清遠(yuǎn)市連州市、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)
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曲靖市陸良縣、濰坊市諸城市、昭通市彝良縣、銅川市印臺(tái)區(qū)、韶關(guān)市樂昌市、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、商洛市柞水縣
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樂山市井研縣、南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、嘉興市海鹽縣、宜春市上高縣、海東市互助土族自治縣、呂梁市文水縣、江門市新會(huì)區(qū)、漳州市東山縣、焦作市沁陽市、紅河瀘西縣
樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、郴州市宜章縣、平?jīng)鍪谐缧趴h、安康市漢濱區(qū)、四平市伊通滿族自治縣、中山市沙溪鎮(zhèn)、阜陽市阜南縣、廣西南寧市興寧區(qū)、渭南市臨渭區(qū)
楚雄牟定縣、玉溪市澄江市、齊齊哈爾市富?？h、大理洱源縣、甘南合作市
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東莞市石碣鎮(zhèn)、荊州市監(jiān)利市、三門峽市義馬市、長春市農(nóng)安縣、九江市潯陽區(qū)
茂名市電白區(qū)、荊門市東寶區(qū)、西寧市城東區(qū)、巴中市平昌縣、寶雞市隴縣、中山市民眾鎮(zhèn)
衢州市開化縣、洛陽市西工區(qū)、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣、吉林市船營區(qū)、廣西玉林市容縣、西寧市城中區(qū)、信陽市平橋區(qū)
定西市岷縣、九江市柴桑區(qū)、金華市婺城區(qū)、廣州市越秀區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、六安市霍邱縣、商洛市丹鳳縣
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西安市新城區(qū)、廣西南寧市興寧區(qū)、廣西梧州市長洲區(qū)、成都市彭州市、寶雞市金臺(tái)區(qū)
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郴州市桂東縣、煙臺(tái)市棲霞市、廣州市越秀區(qū)、溫州市泰順縣、寧波市慈溪市、玉樹雜多縣、襄陽市谷城縣、遵義市綏陽縣、張掖市山丹縣、海北海晏縣
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“清華系”智譜AI再調(diào)價(jià)，代表性模型產(chǎn)品降了九成|界面新聞 · 科技
界面新聞?dòng)浾?| 宋佳楠
自去年6月對(duì)旗下全模型矩陣進(jìn)行降價(jià)后，“清華系”智譜AI再次調(diào)整API接口價(jià)格。
4月24日，智譜BigModel開放平臺(tái)宣布，其GLM-4-FlashX模型，每億tokens僅10元；GLM-Z1-Air，每億tokens50元；GLM-Z1-AirX，每億tokens為500元。
此外，即日起，GLM-4-Plus降價(jià)90%，從50元/百萬Tokens降至5元/百萬Tokens（相當(dāng)于每億tokens 500元），較行業(yè)價(jià)格低92%。上述模型在代碼計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器翻譯、內(nèi)容生成等領(lǐng)域，能滿足金融、互聯(lián)網(wǎng)、教育等多行業(yè)場景需求。
智譜BigModel開放平臺(tái)是新一代國產(chǎn)自主通用AI大模型開放平臺(tái)，由北京智譜華章科技有限公司開發(fā)，其核心團(tuán)隊(duì)來自清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系。該平臺(tái)模型集成較為豐富，可提供多種API，例如智能體開發(fā)、模型API、Alltools API以及批處理API等。平臺(tái)也可根據(jù)不同企業(yè)需求，提供定制化的模型微調(diào)服務(wù)。
此次降幅最大的GLM-4-Plus是該公司推出的新一代基座大模型，其語言文本能力和GPT-4o、一定參數(shù)量的Llama 3.1等模型不相上下，可實(shí)現(xiàn)從單一文字模態(tài)到多模態(tài)交互的突破，應(yīng)用場景更廣泛。
作為對(duì)比，目前DeepSeek-V2 API定價(jià)為每百萬tokens輸入1 元、輸出2元。DeepSeek-V3的API服務(wù)價(jià)格為每百萬輸入tokens0.5元（緩存命中）/2元（緩存未命中），每百萬輸出tokens 8元。智譜GLM-4-Plus的價(jià)格仍高于DeepSeek-V3緩存命中時(shí)的輸入價(jià)格，與DeepSeek-V2的輸入價(jià)格相比也較高。但在輸出方面，GLM-4-Plus未明確區(qū)分輸入輸出價(jià)格，整體有一定競爭力。
字節(jié)跳動(dòng)的豆包大模型最強(qiáng)版本的主力模型推理輸入定價(jià)為0.0008元/千tokens，即每百萬tokens 0.08元，低于智譜GLM-4-Plus。
除智譜外，過去一年，阿里通義千問、豆包、騰訊混元、DeepSeek等均有過價(jià)格調(diào)整，反映出各大模型廠商競爭激烈，試圖通過降價(jià)來吸引用戶、提高競爭力。但同時(shí)，算法優(yōu)化、硬件性能提升以及數(shù)據(jù)資源的豐富，使得大模型的訓(xùn)練和推理成本逐漸降低，為降價(jià)提供了空間。
下一步，隨著大模型技術(shù)持續(xù)普及化，有助于其在更多行業(yè)和領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，也可能導(dǎo)致一些效率低下或資金不足的玩家被淘汰出局。
此前零一萬物創(chuàng)始人兼CEO李開復(fù)曾預(yù)測，中國市場最終可能只剩下DeepSeek、阿里和字節(jié)跳動(dòng)三家主要的AI模型公司，其中DeepSeek目前勢(shì)頭最強(qiáng)。而在美國方面，馬斯克的xAI、OpenAI、谷歌和Anthropic四家公司將主導(dǎo)美國市場。
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