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Cerebras推理引擎今日起面向用户开放！

性能： Cerebras推理引擎为Llama 3.1-8B提供每秒1,800个token，为Llama 3.1-70B提供每秒450个token。根据行业基准测试公司Artificial Analysis的数据，Cerebras推理引擎比基于NVIDIA GPU的超大规模云服务快20倍。

定价： Llama 3.1-8B每百万token收费10美分，Llama 3.1-70B每百万token收费60美分。

准确性： Cerebras推理引擎使用所有模型的原生16位权重，确保最高准确性的响应。

Cerebras推理引擎今日起通过聊天和API访问提供。基于熟悉的OpenAI Chat Completions格式构建，Cerebras推理引擎允许开发者通过简单地更换API密钥来集成我们强大的推理能力。

立即尝试：https://inference.cerebras.ai/

阅读我们的博客：https://cerebras.ai/blog/introducing-cerebras-inference-ai-at-instant-speed

讨论总结

Reddit用户对Cerebras推出的世界最快AI推理系统进行了广泛讨论，主要关注点包括系统的性能、定价、准确性以及支持的模型类型。用户对Cerebras的推理速度和成本效益表示惊讶，并期待其未来支持更多大型模型，如Mistral large 2。此外，用户还讨论了该系统在特定模型如DeepSeek Coder v2和Flux中的应用潜力。讨论中还涉及了AI芯片市场的竞争激烈，以及技术快速迭代带来的不确定性。用户对Cerebras的未来持乐观态度，认为其技术有潜力改变AI推理市场。

主要观点

  1. 👍 Cerebras Inference的速度非常快
    • 支持理由：达到了1,800 tokens/sec和450 tokens/sec，远超NVIDIA GPU。
    • 反对声音：有用户对高成本表示担忧。
  2. 🔥 定价策略
    • 正方观点：10c和60c每百万tokens，被认为合理。
    • 反方观点：有用户认为成本较高，影响普及。
  3. 💡 准确性保证
    • 解释：使用16-bit权重确保高准确性。
  4. 🚀 模型支持
    • 解释：支持Llama 3.1-8B和Llama 3.1-70B，未来将支持更多自定义模型。
  5. 🌐 市场影响
    • 解释：Cerebras的技术可能改变AI推理市场，引发竞争和创新。

金句与有趣评论

  1. “😂 1,800 t/s that’s like LLama starts replying before I stop finishing my prompt, lol”
    • 亮点：幽默地表达了Cerebras Inference的极快速度。
  2. “🤔 The architecture is so much better TBH. It’s one giant chip with 44GB SRAM instead of a bunch of old silicon networked together.”
    • 亮点：强调了Cerebras单一大芯片设计的优势。
  3. “👀 Wow, it feels really good, I didn’t expect the speed to improve the experience SO much.”
    • 亮点：用户对Cerebras Inference速度的积极反馈。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，用户对Cerebras Inference的性能和速度表示赞赏。主要分歧点在于成本和商业可行性，部分用户对高成本表示担忧，认为这可能限制其市场普及。

趋势与预测

  • 新兴话题：Cerebras未来可能支持更多大型模型，如Mistral large 2。
  • 潜在影响：Cerebras的技术可能改变AI推理市场，引发竞争和创新。

详细内容：

《Cerebras 推出全球最快 AI 推理服务引发 Reddit 热议》

近日，Cerebras 推出了号称世界最快的 AI 推理服务 Cerebras Inference，在 Reddit 上引起了广泛的关注和热烈的讨论。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

原帖主要介绍了 Cerebras Inference 的性能、定价、准确性等关键信息，并提供了试用和阅读博客的链接。其性能方面，Llama 3.1-8B 可达 1800 令牌/秒，Llama 3.1-70B 为 450 令牌/秒，被指比 NVIDIA GPU 基的超大规模云快 20 倍。定价上，Llama 3.1-8B 为每百万令牌 10 美分，Llama 3.1-70B 为每百万令牌 60 美分。准确性方面，使用原生 16 位权重确保最高准确性响应。

帖子引发的讨论焦点众多。有人称赞其速度之快，如有人表示“1800 令牌/秒，感觉在我还没输完提示，Llama 就开始回复了，哈哈”；但也有人对其成本和经济效益提出质疑，比如有人认为“1000 万美元+才能获得 450 令牌/秒的 70B 模型输出，相比之下 NVIDIA 显卡可能更经济”。还有用户关心它在不同应用场景中的表现，比如有人提到“我尝试将其用于代码生成，效果不是很好”。

在观点分析方面，有人认为 Cerebras Inference 在速度和性能上具有显著优势，比如“它比 Groq 快多了，甚至比 SambaNova 还快”。但也有人指出其潜在的问题，如成本过高、在某些特定任务中的表现不佳等。例如，有人表示“为这么一个连 C 语言的 i2c 驱动都写不了的模型投入这么多钱，目前看来是个泡沫”。

关于成本问题，有人指出“如果 Cerebras 能大规模生产，成本可能会大幅下降，但目前的小规模生产导致成本较高”。而在应用场景方面，有人提到“在生成式 UI 方面，它表现出色”，也有人关心能否用于实时视频生成、语音输入等。

总之，Cerebras Inference 的推出在 Reddit 上引发了激烈的讨论，既有对其速度和性能的称赞，也有对成本、应用场景等方面的担忧和质疑。其未来的发展和实际应用效果还有待进一步观察。