Model yarışı fiyat etiketinden kullanım hesabına uzanıyor
Yeni kod modelleri, Çin kaynaklı fiyat baskısı, Nvidia'nın ölçek arayışı ve GitHub'ın belirteç dökümü; yapay zekâ alımında karşılaştırmanın nasıl ayrıntılandığını gösteriyor.
Yapay Zekâ··Akşam
Ucuzlayan sürümün karşısında daha ucuz bir rakip var
Microsoft, GitHub Copilot'a gelen MAI-Code-1.1-Flash'ın haziran sürümüne göre belirteç kullanımında yüzde 25 daha tutumlu olduğunu ve giderinin dörtte bire indiğini söylüyor; geliştiricilerin model çıktısının yüzde 4 daha fazlasını kabul ettiğini de ekliyor. The Decoder'ın model kartından aktardığı tablo ise karşılaştırmayı ürün ailesinin dışına taşıyor. Terminal Bench 2.1 testinde yeni Microsoft modeli yüzde 62,9 alırken önceki sürüm yüzde 51,7, DeepSeek-V4-Flash-0731 yüzde 82,7 düzeyinde. SWE-bench Verified testinde MAI-Code-1.1-Flash yüzde 72,6, önceki sürüm yüzde 71,6 puanda kalıyor. Listelenen milyon belirteç fiyatlarında DeepSeek-V4-Flash'ın girdisi 0,14 dolar, çıktısı 0,28 dolar; MAI Code 1.1 Flash'ın girdisi 0,20 dolar, çıktısı 1,20 dolar. Microsoft'un duyurusu kendi ailesi dışındaki modellerle doğrudan karşılaştırma yapmıyor. Ayrıca başarım ve fiyat sayıları Microsoft ile DeepSeek'in yayımladığı değerlere dayanıyor, bağımsız bir değerlendirmeden gelmiyor. Yine de tablo, alıcının artık yalnızca yeni sürümün eskisinden ucuzlayıp ucuzlamadığına değil, benzer iş için rakip modelin ne sunduğuna da bakabildiğini gösteriyor.[1]
Fiyat baskısı iki yönde çalışıyor
The Star'ın yayımladığı AFP haberi, bu karşılaştırmanın tek bir kod modelinden daha geniş olduğunu gösteriyor. Habere göre düşük giderli Çin modelleri Silikon Vadisi laboratuvarlarını fiyat indirmeye iterken kullanıcılar Amerikan ve Çin seçenekleri arasında geçiş yapıyor. OpenAI, hafif modeli Luna'nın ücretlerini yüzde 80 düşürmüş durumda; Anthropic ise en güçlü düzeneğine yaklaşan bir modeli yarı fiyatına sunuyor. Buna karşılık OpenRouter kullanım sıralamasında V4 Flash ile başta bulunan DeepSeek, programcılara yönelik fiyatlarda belirgin bir artış planladığını duyurdu. Pekin'in Zhongguancun teknoloji bölgesindeki AGI Bar, V4 Flash'ı kendi Nvidia iş istasyonlarında çalıştırarak müşterilere ücretsiz DeepSeek erişimi veriyor; böylece işletmeci modele ilişkin kullanım için girişime ödeme yapmıyor. Haberde görüşüne başvurulan çözümleyici Jack Gold, özellikle eylemci işlerinde eski, küçük veya daha mütevazı modellerin çok iş görebileceğini söylüyor. Bu tablo, fiyat rekabetini düz bir ucuzlama çizgisi olmaktan çıkarıyor. Barındırma biçimi, görevin gereken yetenek düzeyi ve sağlayıcının fiyat değişikliği aynı satın alma kararına giriyor; en pahalı öncü model her iş için kendiliğinden başlangıç noktası olmuyor.[2]
Ölçek büyürken hesap satırları çoğalıyor
Bu sırada Nvidia'nın model üreticisi olarak büyüme arayışı, ölçek yarışının sürdüğünü gösteriyor. The Decoder, The Information'a dayanarak şirketin en büyük üyesi en az 1 trilyon parametre taşıyacak açık ağırlıklı Nemotron 4 ailesi üzerinde çalıştığını yazıyor. Bu büyüklük Nemotron 3 Ultra'nın iki katı; haberde Nvidia'nın kendi modellerini eğitmek için 2031'e kadar 28 milyar dolar tutarında bulut harcaması öngörüldüğü ve en erken yayımlama zamanının bu sonbahar olduğu aktarılıyor. Nvidia henüz Nemotron 4 için kendi duyurusunu yayımlamadı. Alıcının cephesinde GitHub, Copilot kullanım raporuna modele göre belirteç dökümü ekledi: girdi, çıktı, önbellek okuma ve önbellek yazma belirteçleri artık her modelin tükettiği kredinin yanında görülebiliyor. Ayrıntı arayüzde görünmüyor, faturalama ayarlarındaki yapay zekâ kullanım sayfasından indirilen raporda yer alıyor. Model üreticileri parametre ve eğitim harcamasını büyütürken müşteriler de faturanın hangi modelden ve hangi belirteç türünden geldiğini ayırmaya başlıyor. Böylece rekabetin iki ölçeği aynı anda görünür oluyor: sağlayıcının kurduğu büyük kapasite ile kullanıcının tek tek açıklamak ve azaltmak istediği tüketim.[3], [4]
