每經記者｜可楊    每經編輯｜梁梟    

7月18日，OpenAI正式推出新一代入門級別人工智能模型“GPT-4o mini”，稱這款新模型是“功能最強、性價比最高的小參數模型”。

從OpenAI官網的介紹來看，GPT-4o mini在文本智能和多模態(tài)推理方面的基準性能超越了GPT-3.5 Turbo，在LMSYS（指聊天機器人對戰(zhàn)）排行榜上還超過GPT-4。而價格層面，GPT-4o mini相比GPT-3.5 Turbo便宜了超過60%。

在“大力出奇跡”的Scaling Law（尺度定律）之外，如何做好小模型正在成為大模型廠家的新考題。

OpenAI入局小模型賽場

OpenAI表示，預計GPT-4o mini將通過大幅降低智能的成本，顯著擴展AI應用的范圍。據官網介紹，GPT-4o mini的優(yōu)勢在于低成本和低延遲，支持廣泛的任務，例如串聯或并行多個模型調用的應用程序（例如調用多個API）；向模型傳遞大量上下文（例如完整代碼庫或對話歷史）；或通過快速、實時的文本響應與客戶互動（例如聊天機器人）。

目前，GPT-4o mini在API中支持文本和視覺功能，未來將支持文本、圖像、視頻和音頻的輸入和輸出。該模型具有128K Token的上下文窗口，數據更新至2023年10月。

性能方面，OpenAI稱，GPT-4o mini在涉及文本和視覺的推理任務中優(yōu)于其他小模型，在MMLU（文本智能和推理基準測試）中得分為82.0%，相比之下，Gemini Flash為77.9%，Claude Haiku為73.8%。

在數學推理和編碼任務方面，GPT-4o mini超過了市場大部分小模型。在MGSM（數學推理評估）中，GPT-4o mini得分為87.0%，而谷歌發(fā)布的Gemini Flash為75.5%；在HumanEval（編碼性能評估）中，GPT-4o mini得分為87.2%，而Gemini Flash為71.5%。

價格方面，GPT-4o mini每百萬個輸入Token為15美分（約合人民幣1.09元），每百萬個輸出Token為60美分（約合人民幣4.36元）。OpenAI表示，這一價格相較GPT-3.5 Turbo便宜超60%。

OpenAI表示，在過去幾年中，人們見證了AI的顯著進步和成本的大幅降低。例如，自2022年推出文本模型Text-Davinci-003以來，GPT-4o mini的每個Token成本已經下降了99%。

按照設想，OpenAI希望未來能夠將一個模型無縫集成到每個應用程序和每個網站中，而GPT-4o mini正在為開發(fā)者更高效和更經濟地構建和擴展強大的AI應用程序鋪平道路。

不過，在小模型賽場中，OpenAI的各家競爭對手已經早早就位。例如谷歌推出的Gemini Flash，Anthropic旗下的Claude Haike等。近日，Mitral AI與英偉達推出的小模型Mistral Nemo上線，聲稱性能趕超Meta推出的Llama-3 8B。

大模型越卷越“小”

這一年來，“降本增效”已經成為大部分大模型公司的共識。

平安證券研報認為，OpenAI新模型GPT-4o mini兼具性能與性價比，有望加速大模型應用落地。當前全球范圍內的大模型逐漸呈現由單方面的性能角逐，轉向性能與實用性并重的發(fā)展趨勢。大模型能力達到一定水平時必然會走向應用，大模型廠商通過提升其產品性價比，助推下游應用端的推廣部署，有望加速大模型產業(yè)鏈商業(yè)閉環(huán)的形成。

一方面，上半年開打的大模型價格戰(zhàn)不斷蔓延，從兩家海外AI巨頭OpenAI和谷歌開始，到國內字節(jié)跳動、阿里、百度、智譜AI、科大訊飛等企業(yè)，入局者不斷增加。從OpenAI此舉來看，這場價格戰(zhàn)還將持續(xù)。

IDC中國研究經理程蔭此前在接受《每日經濟新聞》記者采訪時就談到，從短期的發(fā)展來看，大模型能力更新迭代后將會走向趨同，無論是國內還是國外的技術供應商都不能建立起長久的護城河。一些技術供應商選擇直接砍掉大模型成本上的門檻，除了出于促進大模型落地應用，也有增加曝光度，爭搶用戶、防止用戶流失的動因。

另一方面，通過“小模型”，以更低的成本，垂直覆蓋更多的應用場景，以推動端側應用的落地同樣成為行業(yè)趨勢。同時，隨著以蘋果為代表的各大手機廠商加速發(fā)力AI手機，端側大模型正在成為新的競爭焦點。

專注端側模型的面壁智能CEO李大海此前在接受包括《每日經濟新聞》在內的記者采訪時就談到，相同智能水平的模型，每8個月其參數規(guī)模將減少一半，這與摩爾定律具有一定的相似性。在同等性能下，參數規(guī)模減小，說明大模型的知識密度在不斷提高。李大海表示，隨著大模型知識密度的提升和端側算力的增強，兩個因素疊加，有信心在2026年年底前研發(fā)出達到GPT-4水平的端側模型，當端側模型能夠實現GPT-4水平時，很多端側的產品會更快落地。

李大海認為，當端側模型可以應用，其成本會更低，且可靠性更高，不需要依賴網絡。例如，在用戶需求交流時，基于端側模型的陪伴機器人能夠迅速作出反應。這種比較優(yōu)勢使得在適用端側模型的場景中，大家會更傾向于選擇端側解決方案。

今年3月，百度也發(fā)布ERNIESpeed、ERNIE Lite、ERNIE Tiny三個輕量模型。百度集團董事長李彥宏在今年4月的一場公開演講中也談到，MoE、小模型和智能體是值得關注的三個方向。“通過大模型，壓縮蒸餾出來一個基礎模型，然后再用數據去訓練，這比從頭開始訓小模型效果要好很多，比基于開源模型訓出來的模型效果更好、速度更快、成本更低。”李彥宏表示。