前言
春节期间 DeepSeek V3/R1 火遍了朋友圈,作为可媲美 OpenAI-4o/o1的开源模型,’天下苦秦久矣‘,迅速在国内AI圈卷起一阵上线、体验浪潮,各大云厂商、算力租赁服务平台纷纷上线 DS R1和V3 全量模型,供国内用户体验,这自然极大促进国人对大模型的接受程度,从窗口对话,走向有可用、好用的API服务,是DS给开发者生态做的最大贡献。
在广薅羊毛的同时,激起鹏弟对国内云厂商大模型服务平台(MaaS)的兴趣,想了解这些平台对开发者的友好程度,故整理此文,拿出来和大家分享。
本文深入分析了多家知名云厂商的大模型服务,包括硅基流动、智谱GLM、阿里云、腾讯云、华为云、百度云、UCloud、天翼云、趋动云和移动云。不仅梳理了各平台提供的试用额度和免费服务,还探讨了它们的商务模式和主要服务特点。无论你是开发者、产品经理还是企业决策者,本文都将为你提供宝贵的参考信息,帮助你在选择云服务时做出更明智的决策。
阅读收获
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了解各大云厂商提供的大模型服务及其试用额度。
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掌握各平台的商务模式和主要服务特点。
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获得选择适合自己需求的云服务的参考依据。
硅基流动
模型广场[1]
特点:基础开源模型免费调用(开发者 友好)、高阶能力模型付费 api,商务模式为C端,主要卖API,也提供B端的模型微调服务
作为集合顶尖大模型的一站式云服务平台,SiliconCloud致力于为开发者提供更快、更便宜、更全面、体验更丝滑的模型API。
SiliconCloud已上架包括Qwen2.5-72B、DeepSeek-V2.5、Qwen2、InternLM2.5-20B-Chat、BCE、BGE、SenseVoice-Small、Llama-3.1、FLUX.1、DeepSeek-Coder-V2、SD3 Medium、GLM-4-9B-Chat、InstantID在内的多种开源大语言模型、图片生成模型、代码生成模型、向量与重排序模型以及多模态大模型。
其中,Qwen2.5(7B)、Llama3.1(8B)等多个大模型API免费使用,让开发者与产品经理无需担心研发阶段和大规模推广所带来的算力成本,实现“Token 自由”。
智谱 GLM
智谱AI开放平台[2]
特点:作为国内最大的大模型初创公司,全系自有模型,高阶模型API收费调用,Flash系列(含对话、图片、文生图、视频生视频)免费调用。
阿里云
模型广场[3]
特点:国内大模型服务平台数据最多的,达到257 个 ,主要是商业化部署、调优,部分自家的模型有免费试用额度(百万 token 级别)
腾讯云
TX 在模型推理部署写了大量文档,值得深入学习 TI-ONE 训练平台 大模型推理所需资…[4]
特点:纳管的开源模型比较少,主要还是自家模型为主,兼开源主流模型,可在线体验,无API调用额度,需部署使用;另一个元器平台能有1亿 Token 额度。
自家模型有少量的资源额度
华为云
模型广场[5]
特点:模型数量少,主要是开源模型,借额度吸引开发者,商务模式:推理部署、微调
如下图,每个模型有 200w token
百度云
百度智能云千帆大模型平台[6]
特点:和TX相似,主要是自家的闭源大模型,有少量自有模型(几十万 Token)试用额度
UCloud
模型广场[7]
特点:有限的开源模型,无在线、API等试用额度,商务模式也是微调、部署。
天翼云
特点:1w Token,谨小慎微,主要还是为部署、微调服务,2B色彩浓厚。
一站式智算服务平台[8]
趋动云
模型广场.[9]
特点:模型数量达到571个,类似于海外的 Huggingface,作为模型的集散地,可快捷部署轻量化测试环境,无在线、API测试额度
移动云
移动云官网-云擎未来,智信天下[10]
特点:仅对线下客户开放,线上用户暂时无法使用,能力暂不具备,商务模式上主要是2B,做部署
以下是不同云厂商大模型服务平台的特点整理成的表格:
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云厂商
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特点
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试用额度/免费服务
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商务模式/主要服务
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| — | — | — | — |
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硅基流动
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基础开源模型免费调用,高阶能力模型付费API,开发者友好
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Qwen2.5(7B)、Llama3.1(8B)等大模型API免费使用
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主要卖API,也提供B端的模型微调服务
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智谱 GLM
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全系自有模型,实力雄厚
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Flash系列(含对话、图片、文生图、视频生视频)免费调用
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高阶模型API收费,Flash系列免费
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阿里云
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国内大模型服务平台数据最多,257个模型
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部分自家模型有免费试用额度(百万token级别)
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商业化部署、调优
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腾讯云
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纳管的开源模型较少,主要是自家模型,兼开源主流模型
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无API调用额度,需部署使用;元器件平台有1亿Token额度
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在线体验,部署使用
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华为云
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模型数量少,主要是开源模型
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每个模型有200万token额度
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推理部署、微调
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百度云
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主要是自家的闭源大模型
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少量自有模型(几十万Token)试用额度
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闭源大模型,少量试用额度
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UCloud
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有限的开源模型
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无在线、API等试用额度
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微调、部署
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天翼云
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1万Token
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1万Token
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主要为部署、微调服务,2B服务
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趋动云
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模型数量达到571个,类似于Huggingface
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无在线、API测试额度
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快捷部署轻量化测试环境
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移动云
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仅对线下客户开放,线上用户暂时无法使用
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无线上试用额度
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主要2B,做部署
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这个表格总结了各个云厂商大模型服务平台的特点、试用额度以及主要的商务模式或服务。
Note
之所以鹏弟将硅基流动放在第一个来介绍,是综合比较后的个人选择,与云厂商明确的模型部署+微调服务相比,开发者需要稳定好用的API服务,DS贡献了大模型,华子贡献了算力,硅基作为面向开发者的直接门户,在承接流量的同时也表达了诚意,新用户注册提供 2000w Token 的免费调用,如果你恰好还没有注册,读完本文之后,不妨点击下面的注册链接,试用 DeepSeek 大模型的同时,让鹏弟多攒一些Token,感谢!
https://cloud.siliconflow.cn/i/6Pz8PBDy
交流互动
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在选择云厂商的大模型服务时,哪些因素是你最看重的?
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你认为云厂商提供的试用额度是否足够支持开发者的初期研发需求?
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对于企业而言,如何评估不同云厂商的商务模式和服务特点,以选择最适合自己的合作伙伴?
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https://cloud.siliconflow.cn/models ↩
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https://open.bigmodel.cn/console/modelcenter/square ↩
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https://bailian.console.aliyun.com/?spm=5176.28197581.0.0.12ea29a4Apx0bQ#/model-market ↩
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https://cloud.tencent.com/document/product/851/107823 ↩
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https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-east-4&locale=zh-cn#/model-studio/deployment ↩
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https://console.bce.baidu.com/qianfan/modelcenter/model/buildIn/list ↩
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https://console.ucloud.cn/modelverse/model-center ↩
-
https://huiju.ctyun.cn/inlineService/?regionId=200000001852 ↩
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https://platform.virtaicloud.com/gemini_web/workspace/space/rrkr7ojulrgh/model/list ↩
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https://ecloud.10086.cn/portal/product/MaaS ↩
零基础入门AI大模型
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1.学习路线图
第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
2.视频教程
网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己整理的大模型视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。
(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)
3.技术文档和电子书
这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档,有几百本,都是目前行业最新的。
4.LLM面试题和面经合集
这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;
• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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