#DI kainos#Atviro kodo DI#DeepSeek#Gemma 4#Lokalus DI#DI strategija
Dažnai užduodami klausimai
- Kodėl DI kainos krito 97 % per dvejus metus?
- Pagrindinė priežastis - atviras kodas. Meta Llama, DeepSeek ir Google Gemma 4 sugriovė oligopoliją, kurioje OpenAI, Google ir Anthropic kontroliavo prieigą prie geriausių modelių. Be to, Mixture of Experts (MoE) architektūra ir Google TurboQuant metodas leido pasiekti tą patį tikslumą su 6× mažesne atmintimi ir 8× didesniu greičiu. DeepSeek V3.2 šiandien kainuoja $0,28 už 1M tokenų vietoj $30, kuriuos prieš dvejus metus kainavo GPT-4 - ir toks lygis pasiekiamas su gerokai pigesne infrastruktūra.
- Ar mano įmonei verta diegti DI savo serveriuose vietoje API?
- Verta, jei tenkinama bent viena iš trijų sąlygų: (1) dirbate su jautriais duomenimis (teisės, medicinos, finansų), kurių siųsti į trečiųjų šalių serverius negalima; (2) jums reikia milisekundžių atsako greičio realaus laiko taikymams; (3) turite specializuotus duomenų rinkinius, su kuriais norite papildomai apmokyti modelį, kad jis aplenktų universalų komercinį sprendimą jūsų kontekste. Gemma 4 vidutinė versija šiandien veikia ant standartinio verslo nešiojamojo kompiuterio - infrastruktūros barjeras nukrito.
- Koks DI modelis šiandien geriausias?
- Vieno „geriausio" modelio nėra - yra tinkamas modelis tinkamam tikslui. Kodo rašyme pirmauja Claude Opus 4.6 (1549 Elo). Bendro intelekto testuose GPT-5.4 ir Gemini 3.1 Pro eina petys į petį. Vaizdo ir video analizėje Gemini 3.1 Pro neturi konkurentų. Masiniam, rutininiam darbui DeepSeek V3.2 ar Gemini 2.5 Flash duoda 8× geresnę kainos ir kokybės pusiausvyrą. Mišrus stack'as - pigus modelis rutinai, premium - precizijai - dažnai sumažina DI išlaidas 60-80 % be kokybės praradimo.
