Край на скъпия изкуствен интелект? Baidu пусна модел с 94% по-ниски разходи

Китайската технологична компания Baidu се похвали с нов голям езиков модел с изкуствен интелект, който постига базова производителност, използвайки само около 6% от разходите за предварително обучение на сходни модели. 

Новият модел се казва ERNIE 5.1. Наследник е на ERNIE 5.0 и компресира общите параметри до приблизително една трета, а активираните параметри до половината от своя предшественик, който съдържаше 2,4 трилиона параметъра. 

Китай ще блокира американския капитал за своите AI пионери - кой ще загуби?

Допреди това Пекин насърчаваше фирмите си да търсят бизнес партньорства именно в чужбина

От компанията твърдят, че архитектурата на модела е такава, че потребителската информация е защитена още на архитектурно равнище.

Това е голяма тема в западните страни, където има немалки опасения за сигурността на китайските модели.

Вливане в пазара на AI модели

Пускането му на пазара бележи продължаващ стремеж на китайските разработчици на AI да намалят разликата със западните конкуренти. 

В класацията за търсене на Arena Serach, моделът е получил 1 223 точки, което го прави четвърти в световен мащаб и първи сред китайските модели. В класацията за текст, той е на 13-то място в световен мащаб с 1 476 точки, като също така е сред първите 10 в категориите "Право", "Управление", "Математика" и "Бизнес мениджмънт"...

От Baidu казват, че ERNIE 5.1 превъзхожда DeepSeek-V4-Pro в задачи за оценка на агенти и се доближава до водещи модели със затворен код. Според вътрешните оценки на Baidu, възможностите на модела за творческо писане съответстват на тези на Gemini 3.1 Pro.

Как се обучава?

Повишената ефективност произтича от двуетапен процес. Вместо да се обучава от нулата, моделът извлича подмрежа от еластичната матрица на подмодела. Така наследява знанията на своя предшественик и драстично намалява изчислителните ресурси.

Вместо традиционния подход на статично трениране, инженерите на Baidu са създали супер-матрица, която в рамките на един-единствен претренировъчен процес оптимизира едновременно цялостния модел и широк спектър от динамично дефинирани подмодели. 

Вторият ключов етап от обучението на ERNIE 5.1 се фокусира върху следтренировъчната оптимизация, която е разделена на четири фази и напълно разделя обучението на тесни специалисти от тяхното последващо сливане.

Целта

Мисията на ERNIE 5.1 е постигане на челни позиции, като същевременно се харчи малка част от това, което изискват сравними модели. Все повече се говори за преход от мащаб към ефективност.

Uber и Baidu обявиха за глобално партньорство при автономните таксита

Ще се използват автомобили от китайската марка Apollo Go

Чрез съкращаване на разходите за допълнително трениране до 6% Baidu може да предложи по-ниски цени за API токени на корпоративните клиенти, което е критично предимство в ценовата война с конкурентите DeepSeek и OpenAI.

А високите позиции на ERNIE 5.1 в класациите доказват, че по-малките и по-евтини за поддръжка модели могат да изпреварват затворени системи от висок клас при решаване на практически бизнес задачи.