哪些企業或實驗室正推出高性能且極便宜的開源模型？

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廉價開源模型崛起，重塑 AI 產業成本格局

DeepSeek 等實驗室正積極推出高性能且極其低廉的開源模型，這類模型在程式設計等基準測試中的表現已能與一線大廠的閉源模型媲美，但其價格卻僅為後者的三十分之一甚至百分之一，這對大型閉源 AI 模型的定價能力構成了根本性的挑戰。
廉價模型將主導絕大多數 AI 工作負載

Coinbase 執行長 Brian Armstrong 預測，在未來 12 至 18 個月內，高達 80% 的 AI 工作負載將轉移至成本大幅降低的廉價模型。此趨勢源於 AI 技術的普及和定價模式的轉變，從過去由科技大廠大額補貼的固定訂閱制，轉向按實際使用量計費。例如，微軟的 GitHub Copilot 已將計費模式改為按 Token 用量收費，這使得部分重度用戶的帳單顯著增加，進而加速了對成本效益更高替代方案的尋求。
開源模型性能顯著提升，成本效益遠超前沿模型

Hugging Face 執行長 Clement Delangue 引述史丹佛大學的研究指出，本地化、開源且體積較小的模型，在對話與推理的準確度上已從過去的 23.2% 大幅提升至 71.3%。與此同時，其營運成本與能耗卻僅為大型前沿 API 的極小部分。這種成本效益的巨大差異，使得「多模型並存」的未來趨勢日益明朗，企業僅在萬不得已的情況下才會選擇昂貴的尖端 API。
企業積極擁抱多元模型策略以控制成本

領先企業已開始採取行動應對 AI 算力成本的上升。Coinbase 內部推動「提示詞路由策略」，能夠動態地將請求分配至成本更低的合適模型，即使在 Token 使用量呈指數級增長的背景下，也能有效維持總體成本的穩定。這種靈活的成本控制策略，預示著 AI 補貼時代的終結，以及廉價、高效且多元化的模型網絡正加速重塑整個 AI 產業的成本結構。

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