MaisonLa nouvelle IA d'Anthropic: étonnamment abordable pour s'entraîner
Le dernier modèle d'IA d'Anthropic, Claude 3.7 Sonnet, aurait été entraîné pour seulement quelques dizaines de millions de dollars, en utilisant moins de 10^26 FLOPs de puissance de calcul. Cette information provient du professeur de Wharton, Ethan Mollick, qui a partagé sur X qu'il l'a obtenue directement de l'équipe de relations publiques d'Anthropic. Ils lui ont dit : « J'ai été contacté par Anthropic qui m'a informé que Sonnet 3.7 ne serait pas considéré comme un modèle à 10^26 FLOPs et a coûté quelques dizaines de millions de dollars », bien qu'ils aient laissé entendre que les futurs modèles seraient bien plus grands.
TechCrunch a tenté d'obtenir des précisions d'Anthropic mais n'a pas reçu de réponse avant la publication de leur article.
Si Claude 3.7 Sonnet a vraiment coûté seulement quelques dizaines de millions à entraîner, il est assez incroyable de penser à quel point il devient moins cher de déployer des modèles d'IA de premier plan. Pour vous donner une idée, Claude 3.5, sorti à l'automne 2024, a également coûté quelques dizaines de millions à entraîner, selon le PDG d'Anthropic, Dario Amodei.
Quand on compare ces chiffres avec ce qu'il a coûté pour entraîner les grands modèles de 2023, c'est encore plus impressionnant. OpenAI a dépensé plus de 100 millions de dollars pour mettre en route son modèle GPT-4, selon son PDG, Sam Altman. Et Google ? Ils ont dépensé près de 200 millions de dollars pour leur modèle Gemini Ultra, si l'on en croit une étude de Stanford.
Mais attention, Amodei pense que le coût des futurs modèles d'IA pourrait atteindre les milliards. Et n'oubliez pas, les coûts d'entraînement ne sont qu'une partie de l'équation. Il y a aussi les tests de sécurité, la recherche fondamentale, et tout le reste. De plus, à mesure que le monde de l'IA s'oriente vers des modèles de « raisonnement » qui réfléchissent plus longtemps aux problèmes, les coûts pour maintenir ces modèles en fonctionnement vont probablement continuer à augmenter.
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commentaires (37)
![JonathanRamirez]()
Wait, only tens of millions to train a top-tier model? That's a game-changer for accessibility. Makes you wonder how much the others are spending... and what the real cost of compute will be in a few years. 🤔
![RoyYoung]()
这成本控制也太厉害了吧，几十百万美元就能训出来？看来大模型的门槛在快速降低，未来小团队是不是也有机会搞出惊人的成果？就是不知道这数据质量怎么保证的，别是偷工减料了 😅
![RobertMartin]()
Anthropicのコスト効率すごい！数十億ドルかかると思ってたのに、たった数千万ドルでトレーニング済みなの？🤯 でも本当に倫理的にデータ使ってるのか気になる。他社も追従してAI開発費が下がったら、もっと面白いプロジェクトが増えるかもね。
![MatthewCarter]()
Wow, Anthropic trained Claude 3.7 Sonnet for just tens of millions? That’s a steal in the AI world! Makes me wonder how they optimized to keep costs so low. Exciting for smaller startups, but big players must be sweating. 😅
![EdwardMartinez]()
Wow, training Claude 3.7 for just tens of millions? That’s a steal in AI land! Makes me wonder how they cut corners without losing quality. 🤔 Exciting for startups, though—cheaper AI could shake things up!
![AlbertGarcía]()
Wow, training Claude 3.7 for just tens of millions? That’s a steal in AI world! Makes me wonder how Anthropic pulled it off—clever optimization or cutting corners? 🤔
Le dernier modèle d'IA d'Anthropic, Claude 3.7 Sonnet, aurait été entraîné pour seulement quelques dizaines de millions de dollars, en utilisant moins de 10^26 FLOPs de puissance de calcul. Cette information provient du professeur de Wharton, Ethan Mollick, qui a partagé sur X qu'il l'a obtenue directement de l'équipe de relations publiques d'Anthropic. Ils lui ont dit : « J'ai été contacté par Anthropic qui m'a informé que Sonnet 3.7 ne serait pas considéré comme un modèle à 10^26 FLOPs et a coûté quelques dizaines de millions de dollars », bien qu'ils aient laissé entendre que les futurs modèles seraient bien plus grands.
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Si Claude 3.7 Sonnet a vraiment coûté seulement quelques dizaines de millions à entraîner, il est assez incroyable de penser à quel point il devient moins cher de déployer des modèles d'IA de premier plan. Pour vous donner une idée, Claude 3.5, sorti à l'automne 2024, a également coûté quelques dizaines de millions à entraîner, selon le PDG d'Anthropic, Dario Amodei.
Quand on compare ces chiffres avec ce qu'il a coûté pour entraîner les grands modèles de 2023, c'est encore plus impressionnant. OpenAI a dépensé plus de 100 millions de dollars pour mettre en route son modèle GPT-4, selon son PDG, Sam Altman. Et Google ? Ils ont dépensé près de 200 millions de dollars pour leur modèle Gemini Ultra, si l'on en croit une étude de Stanford.
Mais attention, Amodei pense que le coût des futurs modèles d'IA pourrait atteindre les milliards. Et n'oubliez pas, les coûts d'entraînement ne sont qu'une partie de l'équation. Il y a aussi les tests de sécurité, la recherche fondamentale, et tout le reste. De plus, à mesure que le monde de l'IA s'oriente vers des modèles de « raisonnement » qui réfléchissent plus longtemps aux problèmes, les coûts pour maintenir ces modèles en fonctionnement vont probablement continuer à augmenter.
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xix.ai
Les meilleurs outils d'IA de 2026 pour les devoirs et la préparation aux examens ! XIX.AI vous propose une sélection des outils les mieux notés, puissants et révolutionnaires, qui aident les élèves à booster leur productivité, à optimiser la réalisation de leurs devoirs et à réussir haut la main leurs examens grâce à des tests concrets. Découvrez un comparatif entre les versions gratuites et payantes, des classements détaillés et des options incontournables pour tirer pleinement parti de l'IA. Découvrez-les dès maintenant !
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xix.ai
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Wow, training Claude 3.7 for just tens of millions? That’s a steal in AI world! Makes me wonder how Anthropic pulled it off—clever optimization or cutting corners? 🤔
