Hoje, a Volcano Engine, da ByteDance, anunciou que o modelo de linguagem grande Doubao lançará um modelo de geração de vídeo em 24 de setembro e trará atualizações de capacidade para mais membros da família de modelos.
Segundo informações, o modelo de linguagem grande Doubao foi lançado oficialmente na conferência Volcano Engine Yuan Dongli em 15 de maio de 2024.
O modelo de linguagem grande Doubao oferece várias versões, incluindo versões profissional e leve, para atender às necessidades de diferentes cenários. A versão profissional suporta o processamento de textos longos de 128K, possui poderosas capacidades de compreensão, geração e síntese lógica, sendo adequada para cenários como perguntas e respostas, resumos, criação e classificação. Já a versão leve oferece custo e latência de tokens mais baixos, proporcionando às empresas uma opção de modelo flexível e econômica.
Além disso, o modelo de linguagem grande Doubao também inclui vários modelos, como interpretação de papéis, síntese de voz, replicação de voz, reconhecimento de voz, geração de imagem a partir de texto e chamada de função, para atender às diversas necessidades de negócios.
Em termos de segurança, o modelo de linguagem grande Doubao foi um dos primeiros a passar no registro de segurança para serviços de inteligência artificial generativa, garantindo a conformidade e qualificação do modelo, e construiu um ambiente de execução confiável por meio da tecnologia de sandbox de segurança, garantindo a segurança dos dados em várias dimensões.
A estratégia de preços do modelo de linguagem grande Doubao é significativamente mais baixa do que os preços do setor. Como exemplo, a versão pro-32k tem um preço de inferência de modelo de apenas 0,0008 yuans/mil tokens, enquanto o preço de mercado de modelos de especificações semelhantes geralmente é de 0,12 yuans/mil tokens.
Em julho de 2024, o uso diário de tokens do modelo de linguagem grande Doubao ultrapassou 500 bilhões, e o uso diário médio de tokens dos clientes corporativos aumentou 22 vezes desde o lançamento do modelo.
