昨天刚刚在顶会ICLR作为特邀演讲(Invited Talk)中“国内唯一”的大模型玩家智谱AI，今天又放出了一个好消息：
现在我家的大模型开放平台，1元=1000000 tokens!
具体而言，这次价格调整的对象，是智谱AI的GLM-3-Turbo：
之前：0.005元 / 千tokens
现在：0.001元 / 千tokens
换算一下，就是1元=1000000tokens;而同样是百万tokens，ChatGPT的价格是这样的：
什么概念呢?
相当于花1元钱就能写1万条小红书(以350字计算)。
这个大动作，一下子就让智谱AI成为入门级里最便宜的那一个;而且它还特别提供用户tokens优惠计划：送!
开放平台新注册用户获赠从500万tokens提升至2500万tokens(包含2000万GLM3-Turbo和500万GLM4)。
除此之外，GLM-3 Turbo Batch批处理API进一步便宜50%——0.0005/千 tokens。
值得一提的是，这不是智谱AI第一次对价格进行调整。
早在去年10月份，它就面向开发者把调用API的价格砍掉了一个数量级。
不过有一说一，如果说大模型是AIGC时代的“商品”，那么性价比必然是一个硬指标。
所以智谱AI，用起来又如何呢?
没错，除了价格调整的消息之外，智谱AI官方还表示：
包括GLM-3 Turbo在内的GLM系列将迎来更新，正在部分开放测试中，即将和广大开发者和应用者见面。
至于目前的效果，我们在智谱AI大模型MaaS开放平台便可以直接体验一番。
例如在“体验中心”，我们可以先将模型设置为GLM-3-Turbo，然后问它一个专业且复杂的问题：
请你作为一名经济学的资深教授，帮助我解决一些写论文问题。我是一名经济学的学生，我想写一篇论文方向是人工智能与经济学的论文，但我不知道具体的选题方向。你能结合研究热点，给我一些有思想有深度、提供新知的选题吗? 请注意，你的回答禁止出现经济学、人工智能与经济学等词语。
不难看出，在特定领域中，GLM-3-Turbo的能力是可以做到合格上岗。
而这在智谱AI大模型MaaS开放平台还只是“开胃菜”一般的存在，主打的就是一个方方面面。
多模态大模型GLM-4就是其中之一，他可以在不牺牲任何NLP任务性能的情况下，实现视觉语言特征的深度融合。
并且已经在10余个国际标准图文评测数据集上取得SOTA。
在多模态理解方面，GLM-4可以看复杂图片并回答做多种视觉问题：
在代码能力方面，也可以让它用Python画一个爱心：
烧“脑”的逻辑推理也不在话下：
而具体到性能指标，打开方式是这样的：
在上海人工智能实验室发布的大模型开源开放评测体系司南(OpenCompass 2.0)中，GLM-4 综合排名第二，仅次于GPT-4 Turbo 。
在清华SuperBench大模型综合能力评测框架中，GLM-4与国际一流模型水平接近。
除了通用大模型之外，智谱AI的开放平台还提供术业有专攻的大模型的能力。
例如用户可以调用第二代CodeGeeX代码大模型，作为一个AI编程助手，可以实现代码生成与补全、注释生成、代码翻译等任务：
更高阶的能力，比如在IDE里针对具体代码做问答，CodeGeeX代码大模型也是可以实现：
在图像生成领域，智谱AI的开放平台在未来还将提供了CogView模型的API。
用户不仅可以用简单的自然语言Prompt来生成高质量图片：
还可以对特定图片进行“以文改图”：
除了在上述大方面的能力之外，智谱AI的开放平台在细节上针对“定制化”和“本地化”也是下足了功夫。
提供了可以完成用户意图理解、复杂指令规划以及自由调用GLM生态中多种模型能力的工具集。
不过最重要的一点是，智谱AI的开放平台在操作上也是极其的简单——就是调用一个API的事儿。
从上述种种能力和操作上的展示来看，智谱AI正在释放一种大模型要“卷”的新信号——普惠。
首先，最为直接的就是价格调整策略。
普惠的一个前提就是调用API的价格要做到够亲民，唯有如此才能够把市场打出去;这一点在国外大模型玩家们博弈过程中便有过体现。
在法国Mistral AI推出Mistral Large之际，它便用比GPT-4更便宜的API接口价格的“姿势”入局，在大模型性价比上给了OpenAI不小的冲击。
加上微软当时还入股了Mistral AI，不仅给钱还给算力，一度被传为“微软钦点的OpenAI备胎”。
聚焦国内，正如我们刚才提到的，智谱AI在去年10月便已经调整过一次价格，而就在上个月，阿里云也官宣核心产品大规模调整，为的也是提升市场的渗透率。
是颇有一种“得市场者得天下”的感觉了，而且就目前使用情况来看，也是得到了市场不小的认可。
据智谱AI官方数据显示：
截止目前，用户数有数十万的企业和开发者，并且在持续快速增长，过去的半年每日tokens消耗增长超过一百倍。
官方开发的三个调用工具，网页检索、函数调用以及知识库，自从 1 月上线以来调用次数已经超过3亿次。
对此，“红衣大叔”周鸿祎也给出了他的评价：
其次，在卷价格的背后，还需得有实力上的底气，毕竟对于性价比这事，“性”字是在排在“价”字之前的，只有好用才会有人买账。
在这一方面，讲真，智谱AI也是有够卷的;单是从今年的发展进程来看，智谱AI在大模型上的新研究、新进展就没有停过。
先后在 LLM、多模态、长文本、对齐、评测、推理加速、Agent 等大模型的方方面面都做出了诸多成果：
2月6日：发布让多模态模型具有操作链的CogCOM
3月8日：发布更快、更精细的文生图模型CogView3
3月30日：提出了Pre-training Loss作为语言模型“涌现能力”的指标
4月3日：在 GLM-4 中融入了RLHF技术
4月4日：提出自动网页导航的Agent，AutoWebGLM
……
不仅如此，就在昨天ICLR 2024的特邀演讲环节中，智谱AI针对通往AGI的道路规划，也亮出了自己的“三步走”——分别是发布GLM-4.5、引入GLM-OS以及GLM-zero。
总而言之，现在大模型公司要卷的不能再只是技术实力了，市场占有率、价格等因素也逐渐成为了关键的考量因素，由此方可形成普惠的一个闭环：
大模型需要用户的使用→得到反馈后优化→性能和收益的增长可让大模型更优惠→再吸引更多人来用。
不过有一说一，大模型们开始卷谁更“快、好、省”，用户们是真的赚到了。
