SmartDigest Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Premiera / Narzędzie

Microsoft ściął cenę swojego modelu do kodu o 73%

Microsoft obniżył cenę swojego modelu do kodu MAI-Code-1.1-Flash o 73% względem poprzednika, zaledwie 10 tygodni po jego premierze, i wpuścił go 11 sierpnia do GitHub Copilota za 0,20 dolara na wejściu i 1,20 na wyjściu. Kłopot w tym, że chiński DeepSeek-V4-Flash jest jednocześnie tańszy i lepszy w pracy w terminalu, bo na Terminal-Bench 2.1 ma 82,7% wobec 62,9% Microsoftu. Moim zdaniem nie chodzi więc o jakość, tylko o to, że to Microsoft ustawia domyślny model w Copilocie, którego większość użytkowników nigdy nie zmienia ręcznie.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Premiera / Narzędzie  ·  3 min  · 

Microsoft ściął cenę swojego modelu do kodu o 73%
Ilustrację przygotowała AI.

Microsoft ściął cennik swojego modelu do kodu o 73% i zrobił to zaledwie 10 tygodni po premierze poprzednika. MAI-Code-1.1-Flash wszedł 11 sierpnia do GitHub Copilota i zastąpił MAI-Code-1-Flash, lekki, firmowy model do pisania kodu, który Microsoft pokazał dopiero w czerwcu na konferencji Build. Nowa wersja kosztuje 0,20 dolara za milion tokenów na wejściu i 1,20 dolara na wyjściu, mniej więcej jedną czwartą tego, co brał poprzednik. Firma tłumaczy obniżkę lepszym trenowaniem i tańszą obsługą modelu, a nie cięciem jakości.

Sama stawka za token to jednak nie cała historia i akurat tę część Microsoft rozegrał najlepiej. Nowy model potrzebuje o 25% mniej tokenów na to samo zadanie i wypuszcza je o 25% szybciej, co przy rozliczaniu za każdy token znaczy więcej niż goła cena z cennika. Pod spodem działa rzadki model typu Mixture of Experts: jak duża sieć, z której przy każdym zapytaniu włącza się tylko drobny wycinek, 5 z 138 miliardów parametrów, i to głównie stąd bierze się niski koszt.

Microsoft skupił poprawki na wierszu poleceń i platformie .NET i tam poprawa jest największa. Na Terminal-Bench 2.1, teście sprawdzającym, jak agent radzi sobie z komendami w terminalu, wynik urósł z 51,7% do 62,9%, czyli o jedną piątą względem poprzednika. Na SWE-Bench Verified, gdzie model naprawia prawdziwe błędy zgłoszone w projektach open-source, ma 72,6%. Doszła też obsługa obrazów, więc model potrafi teraz czytać zrzuty ekranu i diagramy wrzucone do rozmowy.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Copilot dołożył pierwszy otwarty model, tańszy i wyraźnie słabszy Model / Badania

Copilot dołożył pierwszy otwarty model, tańszy i wyraźnie słabszy

3 min

GitHub Copilot po raz pierwszy dopuścił do menu model z otwartymi wagami, Kimi K2.7 od chińskiego Moonshot AI, na razie na podstawie wpisu na blogu Microsoftu, a nie oficjalnego ogłoszenia GitHuba. Cała rzecz to jeden kompromis: taniej, ale słabiej, bo na testach kodowania model ustępuje czołówce, za to autonomiczna sesja agenta schodzi z około 0,55 do 0,07 dolara. Broni się jeden wynik, 60,4% na SWE-Bench Verified, ale uruchomienie pełnej wersji u siebie to około 577 GB pamięci, więc realną drogą i tak zostaje tańsze API.

Taniej o 67%, bo Copilot przestał pytać o model Analiza / Opinia

Taniej o 67%, bo Copilot przestał pytać o model

4 min

GitHub wypuścił Project HydraFusion, funkcję, która odbiera programiście wybór modelu i sama decyduje, czy zgłoszenie pójdzie jednym wywołaniem, kaskadą z bramką jakości, czy do recenzenta z zupełnie innej rodziny modeli. Na TerminalBench 2.1 wyszło o 67% taniej niż z samym Claude Opus 5, a jakość o 4,9 punktu wyżej, co robi różnicę, odkąd GitHub w czerwcu przestawił Copilota z ryczałtu na rozliczanie za tokeny. Płaci się za to widocznością, bo przy gorszym wyniku nie wiesz, który tryb się odpalił, a sam GitHub zaznacza, że liczby pochodzą z kontrolowanych przebiegów.

Kilkanaście razy taniej, jeśli oddasz Mecie swoje prompty Model / Badania

Kilkanaście razy taniej, jeśli oddasz Mecie swoje prompty

4 min

Drugiego września Meta wystawiła Muse Spark 1.3 pod dwoma identyfikatorami, które różni tylko ciąg znaków w polu model: standard kosztuje 1,25 i 4,25 dolara za milion tokenów, a wariant contributor schodzi do 0,10 i 0,20, bo zgadzasz się, żeby Meta trenowała kolejne modele na twoich promptach i odpowiedziach. Tego wyboru nie widać ani w interfejsie aplikacji, ani w narzędziach, które mają wyłapywać wycieki danych, więc zostaje grep po ciągu -contributor i pytanie do dostawcy. Przy prywatnym projekcie to uczciwa wymiana, przy kodzie klienta nikt po jego stronie jej nie wybrał.