Новая модель Firefunction-v2: быстрее и дешевле, чем GPT-4o

 Fireworks AI Releases Firefunction-v2: An Open Weights Function Calling Model with Function Calling Capability on Par with GPT4o at 2.5x the Speed and 10% of the Cost

“`html

Firefunction-v2: Революционная модель для функционального вызова

Fireworks AI рады представить Firefunction-v2 – открытую модель для вызова функций, разработанную для успешного применения в реальных приложениях. Она интегрируется с многовариантными разговорами, выполнением инструкций и параллельным вызовом функций. Firefunction-v2 предлагает надежное и эффективное решение, способное конкурировать с высокопроизводительными моделями, такими как GPT-4o, но при этом стоит гораздо дешевле и обладает более высокой скоростью и функциональностью.

Особенности Firefunction-v2

Модель Firefunction-v2 сохраняет возможности Llama 3 по многовариантным инструкциям, превосходя ее в задачах вызова функций. Оценка модели на публичных бенчмарках показала ее высокую производительность по сравнению с GPT-4o, при этом стоимость ее использования существенно ниже, а скорость работы значительно выше. Кроме того, Firefunction-v2 обладает умением принимать интеллектуальные решения о вызове функций и их точном выполнении.

Процесс создания

Разработка Firefunction-v2 была осуществлена на основе обратной связи пользователей и необходимости создания модели, которая бы отлично справлялась как с вызовом функций, так и с общими задачами. В отличие от других открытых моделей вызова функций, которые часто жертвуют общими когнитивными способностями ради специализированной производительности, Firefunction-v2 обеспечивает баланс.

Оценка и производительность

Оценка Firefunction-v2 включала использование публичных наборов данных и бенчмарков, таких как Gorilla и Nexus. Результаты показали, что Firefunction-v2 превзошла своего предшественника, Firefunction-v1, а также другие модели, такие как Llama3-70b-instruct и GPT-4o, в различных задачах вызова функций. Модель продемонстрировала высокую адаптивность и интеллектуальность в решении сложных задач.

Выделенные возможности

Основные возможности Firefunction-v2 проявляются в практических применениях. Модель надежно поддерживает до 30 спецификаций функций, что значительно улучшает возможности по сравнению с предыдущей версией. Это критически важно для реальных приложений, поскольку позволяет модели эффективно обрабатывать множественные вызовы API, обеспечивая безупречный пользовательский опыт. Firefunction-v2 также отлично справляется с выполнением инструкций, принимая интеллектуальные решения о вызове функций и их точном выполнении.

Начало работы с Firefunction-v2

Firefunction-v2 доступна через платформу Fireworks AI, предлагающую оптимизированную скорость настройки с совместимым с OpenAI API. Эта совместимость позволяет пользователям интегрировать Firefunction-v2 в их существующие системы с минимальными изменениями. Модель также может быть изучена через демонстрационное приложение и интерфейс пользовательской среды, где пользователи могут экспериментировать с различными функциями и конфигурациями.

Заключение

Firefunction-v2 – это подтверждение приверженности Fireworks AI к развитию возможностей крупных моделей языка в вызове функций. Модель устанавливает новый стандарт для реальных приложений ИИ, сбалансировав скорость, стоимость и производительность. Положительная обратная связь от сообщества разработчиков и впечатляющие результаты бенчмарков подчеркивают ее потенциал для революционизации интеграции вызовов функций в системы ИИ. Fireworks AI продолжает итерировать свои модели, основываясь на обратной связи пользователей и преданности предоставлению практических решений для разработчиков.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…

  • Революция в симуляции GPU: Новый подход к анализу архитектуры NVIDIA

    Улучшение предсказания производительности GPU с помощью современных моделей симуляции Введение в эффективность GPU Графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в задачах высокопроизводительных вычислений, особенно в области искусственного интеллекта и научных симуляций. Их архитектура…

  • Оптимизация AI для бизнеса с помощью ExCoT от Snowflake

    Введение в ExCoT Snowflake представила революционную структуру, известную как ExCoT, направленную на улучшение производительности открытых больших языковых моделей (LLMs) в задачах текст-к-SQL. Эта структура сочетает в себе рассуждения в цепочке (CoT) с прямой…

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…