英伟达的对手出现了，这个芯片的推理速度是英伟达的十倍，一秒就能生成将近500个tokens。老黄这下坐不住了，这家名叫girl cue的公司还是一个只有二十几人的初创团队，核心员工都是前谷歌TPU的研发成员，他们把大模型的推理速度做到了极致。这是同一个提示词下，girl cue和采用英伟达芯片的GPT4的生成速度对比，只能说快到起飞，关键价格比英伟达的H10还便宜。这直接把大模型的使用成本降低了几十倍。现在girl cue已经支持拉玛和Mittre三种主流开源模型，而且所有人都可以获得100万的免费tokens额度。接下来的压力给到英伟达，至于国内，我们期待更多的架构和芯片公司崛起吧。
《探索高效大模型运用攻略：速度、成本与开源模型全解析》
在当今科技飞速发展的时代，大模型的应用越来越广泛。对于许多用户来说，如何选择合适的大模型解决方案成为了关键。今天，我们就来深入探讨一下。
首先，推理速度是一个重要考量因素。想象一下，一秒能生成将近500个tokens的芯片，这将大大提高工作效率。比如在处理大量文本任务时，能快速给出结果。
其次，价格也是不容忽视的。成本的降低意味着我们能更经济地使用大模型。像文中提到的比英伟达H10还便宜的选择，无疑是个福音。
再者，开源模型的支持情况也很关键。支持多种主流开源模型，能让我们有更多的选择和灵活性。
总之，在选择大模型时，要综合考虑推理速度、价格以及开源模型支持等因素，这样才能找到最适合自己的方案，让大模型更好地为我们服务。
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[Q]：英伟达的对手公司叫什么名字？
[A]：叫girl cue。
[Q]：对手公司芯片的推理速度如何？
[A]：是英伟达的十倍，一秒能生成将近500个tokens。
[Q]：对手公司核心员工来自哪里？
[A]：都是前谷歌TPU的研发成员。
[Q]：对手公司在大模型生成速度上有什么优势？
[A]：比采用英伟达芯片的GPT4快到起飞。
[Q]：对手公司产品价格有什么特点？
[A]：比英伟达的H10还便宜，降低了大模型使用成本。
[Q]：现在girl cue支持哪些开源模型？
[A]：支持拉玛和Mittre三种主流开源模型。
[Q]：所有人能获得多少免费tokens额度？
[A]：可以获得100万的免费tokens额度。
[Q]：国内在大模型领域有什么期待？
[A]：期待更多的架构和芯片公司崛起。