OpenAI va Anthropic kabi kompaniyalarga raqobatlashish maqsadida Meta Muse Spark uchun kamroq xarajatli variantni kiritdi. Agentlik sunʼiy intellekt va dasturlashga qaratilgan bu model endi Meta taqdim etilgan maʼlumotlarni oʻquv maqsadlarida ishlatishi mumkin boʻlgan shart bilan tokenlar sarfini sezilarli darajada kamaytiradigan rejaga ega.
"Contributor" deb nomlangan bu yangi reja standart usulga nisbatan 95% gacha tejash imkonini beradi, bunda maʼlumotlar oʻquv jarayonlaridan himoyalangan boʻladi. Ushbu chegirma bilan javoblarni qayta ishlash xarajati asl qiymatning atigi 5% ga tushadi.
Meta bu usul integratsiya sinovlari, prototiplash va eksperimentlar uchun ideal ekanligini bildiradi, yaʼni maʼlumotlardan foydalanish haqidagi tashvish yuqori boʻlmagan ssenariylar. Reja Muse Spark 1.3 Contributor va Muse Spark 1.2 Contributor modellarini qoʻllab-quvvatlaydi, bu esa mijozlarning maxfiy maʼlumotlari yoki mulk huquqiga ega kodlar bilan bogʻliq boʻlmagan oddiyroq faoliyatlarni osonlashtirishga qaratilgan.
Bu strategiya kompaniya AI agentlarini oʻqitish uchun ishlab chiquvchilarning real faoliyati haqidagi koʻproq maʼlumotlarni yigʻishni ragʻbatlantirishga qaratilgan, bu esa TechCrunch maʼlumotlariga koʻra, qiyin vazifa boʻlib kelmoqda. Avvalroq Meta xodimlarining kompyuterlardan foydalanishini kuzatib borish uchun ichki dastur joriy etgan edi, ammo bu iyun oyida toʻxtatildi.
Maʼlumotlarni olishdagi muammo dasturlash sohasi tashqarisida yanada aniqroq namoyon boʻladi. Dasturiy taʼminotni ishlab chiqish haqida koʻplab yozuvlar mavjud boʻlsa-da, foydalanuvchilar hisob jadvallari, maʼmuriy tizimlar va boshqa korporativ vositalar bilan kundalik hayotda qanday oʻzaro aloqaga kirishishlari haqida amaliy misollar kam.
Oʻquvdan tashqari foyda bilan birga, chegirma Muse Sparkni OpenAI va Anthropic kabi AI yetkazib beruvchilarga bevosita raqobatga joylashtiradi, ular ham API narxlarini pasaytirish va modellari qabul qilinishini keng miqyosda oshirishni maqsad qilgan.
AI tokenlari narxi sezgir nuqtaga aylandi, chunki turli korxonalar AI tizimlarini ichki ravishda joriy etgan boʻlishi mumkin, lekin obuna modelini oldindan koʻrmaganlar. Chatbotlarning odatiy oylik obunalaridan farqli oʻlaroq, APIlar buyruqlarni qayta ishlashda ishlatiladigan matn parchalariga (promptlarga) asoslanib hisoblanadi.
Narxni pasaytirish Muse Spark 1.3 ning shu chorvaga, yaʼni 02/09 sanasida chiqarilishi bilan toʻgʻri keladi, bu iyul oyida boshlangan oylik yangilanishlar seriyasiga amal qiladi, jumladan taxminan bir oy oldin yangilangan Muse Spark 1.1 versiyasi ham mavjud.
Kompaniyaning yangi modelining asosiy jihati taqdim etilgan tejashdir: Meta taʼkidlashicha, Muse Spark 1.3 avvalgi versiyasiga qaraganda 25% kamroq tokenlardan foydalanadi. Murakkabroq vazifalar va avtonom harakatlar uchun moʻljallangan modellar oilasi koʻp vazifalarni boshqarish va keng ish oqimlarining uzluksizligi boʻyicha yaxshilanishlarni olgan, shuningdek, uzilishlarni kamaytirdi.
Xuddi shu innovatsiyalar Sam Altman tomonidan GPT-6 Astra chiqarilganda ham taqdim etilgan, bu bir kun keyin sodir boʻldi. Sam Altmanning kompaniyasi tomonidan avtonom vazifalarni bajarish sinovlarida (OSWorld 2.0) erishilgan natijalar Meta natijalaridan ustun turdi, 72,6% toʻgʻrilikga erishdi, Meta esa 66,9% ni qayd etdi.
