د AI صنعت په اوږدو کې، کاروونکي د دې په اړه ډیر هوښیار کیږي چې د دوی ګمارل څومره ګران دي - او د لګښتونو کمولو لپاره د نوي بیړني احساس احساس کوي. مګر پداسې حال کې چې د خلاصې سرچینې ماډلونه د پام وړ ټیټ فی ټوکن لګښتونه وړاندیز کوي ، د ورکړل شوي دندې لپاره سم ماډل موندل ستونزمن کیدی شي.
د پنجشنبې په ورځ، رائټر، چې د بازارمندانو لپاره د AI وسیلې او اجنټان وړاندې کوي، د پالمیرا X6 په نوم یو نوی پرچم بردار ماډل پیل کړ، چې موخه یې د خپلو کاروونکو لپاره د دې ستونزې حل کول دي. د Z.ai د خلاصې سرچینې ماډل GLM-5.2 کې د روزنې وروسته بدلون په توګه رامینځته شوی ، لیکوال وايي نوی سیسټم باید په خورا ټیټ نرخ کې د ګمارنې لپاره چمتو وړتیاوې چمتو کړي. شرکت اټکل کوي چې نوی ماډل به د شرکتونو په زیربناوو کې د بدلونونو سره یوځای د بنسټیزو کارونو لپاره د خپلو پیرودونکو لګښتونه 50٪ کم کړي.
د نوي ماډل سره یوځای، شرکت خپل معیاري اجنټیک هارنس ته د پام وړ اپ گریڈونه هم خپاره کړل. دواړه ب featuresې به د پنجشنبې له پیل څخه د لیکوال پیرودونکو لپاره شتون ولري.
"زه فکر کوم چې تصدۍ د راتلونکي معیار تعقیب کولو کې بالکل ناروغه ده ،" سی ای او می حبیب ټیک کرنچ ته وویل. "دوی کم لګښت غواړي، او داسې ښکاري چې هیڅوک نشي کولی دا وړاندې کړي."
نوې طریقه په پیچلو، څو ګامونو کارونو باندې ځانګړي ټینګار کوي، په چټکۍ سره اجرا شوي او د لږو ټکو سره. او لیکوال د دې پیښیدو په لور د هارنس اصلاح کول د یو مهم لیور په توګه ګوري.
د لیکوال څیړونکو یوه وروستۍ مقاله دې طریقې ته اعتبار ورکوي، په ډیری بیلابیلو ماډلونو کې د هارنس موثریت کې کوچني بدلونونه ازموي. څیړنې وموندله چې په ډیری قضیو کې، په هارنس کې بدلونونه د ماډل انتخاب په پرتله د لګښتونو کمولو لپاره خورا معتبره لاره وه، چې لګښتونه یې په اوسط ډول د دوی په ازموینه کې 40٪ راټیټوي.
څیړونکو لیکلي: "کارول هغه برخه ده چې موثریت یې په هر ماډل کې چې یوه اداره یې پرمخ وړي - اوسني او راتلونکي کې ضرب کوي."
د لیکونکي پیرودونکو لپاره ، تجربه لاهم ماډل - اګنوسټیک ده: پالمیرا X6 به د نورو لیکونکي ماډلونو یا د Azure یا Amazon Bedrock له لارې وارد شوي بهر ماډلونو سره ناست وي. مګر حبیب د لګښتونو کمولو فشار هم د لوی AI لابراتوارونو په لور د پراخه بې باورۍ رامینځته کولو په توګه ګوري ، کوم چې د ټوکن کارولو ته وده ورکولو لپاره مالي هڅونه لري.
حبیب ټیک کرنچ ته وویل: "دلته د لګښت چاودنه د پیرودونکو لپاره بې ساري ده ، او همدا ډول هغه درجې ده چې CIOs لابراتوارونو ته پریږدي ،" حبیب ټیک کرنچ ته وویل ، او زیاته یې کړه چې د AI لابراتوارونه "په ژوره توګه نه پوهیږي چې څنګه د یوې تصدۍ سره د AI څخه ګټه ترلاسه کولو کې مرسته وکړي."
