阿里云大模型价格战再升级：通义千问降价85%，Qwen-Max性能逼近GPT-4！
元描述： 阿里云宣布通义千问主力模型再次降价，Qwen-Turbo价格低至每百万输入tokens0.3元，Qwen-Plus降价80%，Qwen-Max性能接近GPT-4，价格战持续升级，大模型应用加速落地！
引言： 大模型价格战愈演愈烈！继今年5月阿里云和百度等企业纷纷宣布降价后，阿里巴巴再次出手！9月19日，阿里云在2024云栖大会上宣布通义千问主力模型Qwen-Turbo、Qwen-Plus和Qwen-Max价格大幅下调，其中Qwen-Turbo价格低至每百万输入tokens0.3元，降幅高达85%！这意味着阿里云正在以更亲民的价格，推动大模型应用加速落地，将AI技术推向更广泛的市场。
阿里云通义千问大模型价格战再升级
通义千问主力模型价格大幅下调
阿里云通义千问大模型的降价，无疑是今年大模型市场的一件大事！不仅是通义千问的Qwen-Turbo、Qwen-Plus和Qwen-Max三款主力模型的价格大幅下调，而且还推出了更多优惠措施，例如为所有新用户免费赠送超5000万tokens及4500张图片生成额度。
Qwen-Turbo价格低至每百万输入tokens0.3元，降幅高达85%！此外，Qwen-Plus和Qwen-Max的价格也分别下降了80%和50%。这无疑让通义千问大模型在性价比方面具有了更大的优势，吸引了更多企业用户选择使用。
Qwen-Max性能接近GPT-4，免费提供服务
除了价格优势外，通义千问还升级了旗舰模型Qwen-Max。据介绍，Qwen-Max的性能已经接近GPT-4！更重要的是，通义官网和通义APP的后台模型均已切换为Qwen-Max，继续免费为所有用户提供服务，用户也可通过阿里云百炼平台调用Qwen-Max的API。
Qwen-Max在各个方面都取得了显著进步，例如理解能力提升46%、数学能力提升75%、代码能力提升102%、幻觉抵御能力提升35%、指令遵循能力提升105%，模型与人类偏好的对齐水平更是提升了700%以上。
开源大模型的优势
与以百度文心一言为代表的闭源大模型相比，阿里通义千问大模型以开源为特色。据介绍，截至2024年9月中旬，通义千问开源模型累计下载量已突破4000万，已经成为仅次于Meta的Llama开源模型的世界级模型群。
阿里云CTO周靖人表示，旗舰模型Qwen2.5-72B性能超越Llama405B，继续稳居“最强开源大模型”位置。开源的优势在于它可以促进大模型技术的快速发展，并推动大模型应用的快速落地。
降低大模型使用门槛，推动应用落地
今年5月，国内大模型掀起了降价潮，阿里云和百度等企业纷纷宣布降低大模型的使用门槛。这一系列举措，表明大模型价格战仍在持续，各家企业都在努力争夺市场份额。
大模型价格战的意义
这场价格战的背后，体现了企业对大模型市场前景的看好。降低成本，是推动大模型快进到“价值创造阶段”的关键要素。更低的成本价格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。
大模型应用前景广阔
大模型技术的快速发展，已经具备了文本、语音、视觉的多模态能力，能够开始完成复杂指令。随着推理成本的指数级下降，大模型的应用范围将进一步扩大，在各个领域发挥更大的作用。
结语：
阿里云通义千问大模型的降价，是国内大模型市场竞争激烈的一个缩影。这场价格战，不仅是价格的竞争，更是技术的竞争、应用的竞争。相信随着技术的不断发展，大模型将会在各个领域发挥越来越重要的作用，为人类社会带来更多的便利和福祉。
常见问题解答
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Qwen-Turbo、Qwen-Plus和Qwen-Max有什么区别？
- Qwen-Turbo是通义千问的轻量级模型，适合处理简单的任务，例如文本生成、翻译等。
- Qwen-Plus是通义千问的中等规模模型，适合处理更复杂的任务，例如代码生成、问答等。
- Qwen-Max是通义千问的旗舰模型，性能接近GPT-4，适合处理最为复杂的任务，例如多模态理解、创作等。
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通义千问开源模型有哪些优势？
- 开源模型可以促进大模型技术的快速发展，并推动大模型应用的快速落地。
- 开源模型可以降低大模型的使用门槛，让更多人能够使用和研究大模型。
- 开源模型可以促进大模型生态的繁荣发展。
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大模型价格战的意义是什么？
- 大模型价格战体现了企业对大模型市场前景的看好。
- 大模型价格战推动了大模型技术的快速发展和应用的快速落地。
- 大模型价格战促使企业不断降低大模型的使用成本，让大模型应用更加普惠。
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大模型的应用前景如何？
- 大模型的应用前景非常广阔，将会在各个领域发挥越来越重要的作用。
- 大模型可以帮助人们更高效地完成工作，例如文本生成、翻译、代码生成、问答等。
- 大模型可以帮助人们更好地理解世界，例如多模态理解、创作等。
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如何选择合适的大模型？
- 首先要明确自己的需求，例如需要处理的任务类型、数据规模、性能要求等。
- 然后可以根据不同的模型性能、价格、开源程度等因素进行选择。
- 最重要的是要选择适合自己的大模型，而不是盲目追求最强大、最贵的模型。
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大模型的未来发展趋势如何？
- 大模型将会继续朝着更强大、更智能的方向发展。
- 大模型将会与其他技术融合，例如物联网、云计算、边缘计算等。
- 大模型将会在各个领域发挥更加重要的作用，改变人们的生活和工作方式。
