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

  • 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…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…