字节大模型战略升级,使用成本锐减至三分之一，创新驱动高效发展

为了将成本降至三分之一，并实现字节大模型的战略升级，以下是一些可能的策略：
1. "优化算法"： - 采用更高效的压缩算法，如知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，将复杂模型简化为更小的模型，同时保持性能。 - 实施模型剪枝和量化，去除不必要的权重，降低模型复杂度，减少存储和计算需求。
2. "硬件优化"： - 选择成本效益更高的硬件平台，如使用边缘计算设备进行模型部署，减少对高性能服务器的依赖。 - 利用GPU加速计算，但对于成本敏感的项目，可以考虑使用FPGA或ASIC等专用硬件。
3. "分布式训练"： - 采用分布式训练技术，将模型训练分散到多个节点上，以降低单个节点的成本。 - 利用云计算服务，按需付费，避免长期硬件投资。
4. "模型复用"： - 开发可复用的模型组件，通过模块化设计减少重复开发成本。 - 利用预训练模型，针对特定任务进行微调，而不是从头开始训练。
5. "自动化工具"： - 开发自动化工具来管理模型的生命周期，从训练到部署，减少人工成本。 - 使用AI辅助工具进行代码优化和测试，提高开发效率。
6. "数据管理"： - 实施数据去重和清洗，减少存储需求。 - 利用数据

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证券时报记者 周春媚

豆包大模型重磅升级，并推出创新性的“区间定价”模式，打响了一场平衡成本与性能的“价值战”。

6月11日，字节跳动旗下火山引擎举办Force原动力大会。会上，豆包大模型家族全面升级，火山引擎发布了豆包大模型1.6、豆包视频生成模型Seedance 1.0 Pro、实时语音与播客等新模型，并升级了Agent（智能体）开发平台等AI云原生服务。

最受关注的当属豆包大模型1.6系列的重磅发布。其中，豆包1.6是全功能综合模型，支持256K长上下文，能够自适应思考（即自动判断是否开启深度推理）；豆包1.6—thinking则强化深度推理，编码、数学、逻辑能力显著提升，支持复杂智能体构建；豆包1.6—flash则是极速版本，具有低延迟特点，适用于智能客服、语音助手等实时交互场景。

据会上披露的多项权威测评成绩，在复杂推理、竞赛级数学、多轮对话和指令遵循等测试集上，豆包1.6—thinking的表现已跻身全球前列。

一直以来，豆包大模型都在积极推动降低成本，屡屡刷新行业价格底线。本次大会，豆包大模型1.6的价格体系也成了关注焦点。

而根据豆包大模型1.6的定价策略，其主要有两大核心特点：一是统一价格，消除功能溢价。这意味着，无论是否开启深度思考或多模态功能，豆包大模型1.6的token价格完全一致，打破行业惯性，让企业无需为非必要功能支付额外成本。二是分区调度，可精准匹配需求。豆包大模型1.6将定价区间按照输入长度分为0—32K区间、32K—128K区间和128K—256K，价格随着输入长度的增加而增加。其中，在企业使用量最大的0—32K输入区间，豆包1.6的输入价格为0.8元/百万tokens、输出8元/百万tokens，综合成本只有豆包1.5深度思考模型或DeepSeek R1的三分之一。

“豆包1.6的定价策略不仅是一次简单的降价，更是AI普惠的战略升级。”字节跳动火山引擎表示。