כל מה שחם בעולם הבינה המלאכותית · בעברית
בנושא
חברת Architect Financial Technologies השיקה את Liquid Inference, שירות שמנתב בקשות למודלי שפה ומקיים מכרז חי על כל בקשה. ספקים מגישים הצעות לשרת כל prompt, והלקוח משלם את ההצעה הזולה ביותר שעומדת בכללים שהגדיר. לפי ההודעה, כדי להתחבר מספיק להחליף את כתובת הבסיס (base URL) בקוד.
אנתרופיק השיקה את Claude Haiku 5.5, מודל קטן שמיועד למשימות בהיקף גבוה ורגישות לעלות. לפי החברה, הפעלתו זולה בכ-75% בממוצע מזו של Haiku 4.5, והוא עוקף את GPT-6 Luna של OpenAI ברוב מבחני הביצועים שפרסמה. במקביל, החברה מוזילה גם את Sonnet 5.5.
החל מ-9 באוקטובר תשנה גוגל את זמינות המודלים באפליקציות Gemini למשתמשים בחשבון אישי. זמינות המודלים Flash-Lite, Flash ו-Pro תהיה תלויה בתוכנית המנוי. בנוסף, המשתמשים יוכלו לבחור רמת מאמץ לכל מודל. השינוי מצטרף למעבר של גוגל ממאי האחרון למגבלות שימוש שמחושבות לפי כוח מחשוב.
אנתרופיק השיקה את Claude Sonnet 5.5 באותו מחיר לטוקן כמו קודמו, וטוענת שהמודל החדש מבצע משימות בעלות נמוכה בעד 30%. לפי מדידה עצמאית של Artificial Analysis, ברמת המאמץ המקסימלית משימה עולה יותר מאשר ב-Sonnet 5 ואפילו יותר מאשר ב-Opus 5.5. משתמשים כבר בודקים אם מודלים מתחרים, כולל מודלים פתוחים, נותנים יותר תמורה לדולר.
קבוצת מנויים הגישה תביעה ייצוגית מורחבת נגד Anthropic, בטענה שהחברה הציגה באופן מטעה את היקף השימוש בתוכנית ה-Max שלה (100-200 דולר לחודש). לטענת התביעה, המכפילים המפורסמים של פי 5 ופי 20 ביחס לתוכנית Pro מתייחסים בפועל לחלונות שימוש של חמש שעות בלבד, הכפופים למגבלה שבועית נוספת שמצמצמת משמעותית את התוספת בפועל.
מטא השיקה את Muse Spark 1.3, הדגם הרביעי שלה מאז אפריל, עם שיפור בולט במשימות אוטונומיות (agentic) אך פער שנשאר מול המתחרים המובילים. הכרטיס המנצח של הדגם הוא המחיר — הזול ביותר בקטגוריית הביצועים שלו, אף שהוא יקר יותר מקודמו.
תביעה שהוגשה נגד Anthropic טוענת, בהתבסס על מסמכים פנימיים של החברה, כי תכנית מנוי המשווקת כמעניקה למשתמשים קיבולת שימוש של פי 20 מהתכנית הבסיסית מספקת בפועל פי 6 בלבד. הפרשה נחשפה בפוסט ברשת Reddit שמתייחס להליך המשפטי, וטרם ידועים פרטים נוספים כמו זהות התובעים או הערכאה המשפטית.
OpenAI מציעה כעת לחלק מהלקוחות הגדולים שלה לשלם רק כשה-AI משלים משימה בהצלחה, בדומה למודל תמחור מבוסס-תוצאות שהנהיגו סטארטאפים כמו Sierra ו-Fin ואותו מאמצים כעת גם חברות גדולות יותר כמו Salesforce ו-Adobe. המעבר ממנוי קבוע לתשלום מבוסס-תוצאה נובע מעלויות תפעול גבוהות ומלחץ תחרותי, אך מעורר קושי מהותי: כיצד לקבוע במדויק שהתוצאה העסקית נבעה מה-AI ולא מגורמים אחרים.