传统 NLP 翻红:ScaleDown CDM 模型最高快 200 倍、成本低 467 倍
量子位 · wechat · 2026-10-18
任务型小模型赛道升温:ScaleDown 发布 CDM 约束解码架构,上线分类(Classify)、实体提取(Extract)、摘要(Summarize)三款专用模型,跳过逐 Token 生成、直接返回结构化结果。宣称相比前沿大模型 API 最高快 200 倍、便宜 467 倍,支持 100 万 Token 文本与图像输入,定价每百万输入 Token 0.05 美元、输出免费。此前 ScaleDown 公布的测试中,其专用模型比 Claude/GPT/Gemini 系列准确率高约 8-9%,成本低一个到两个数量级。其此前获 Khosla Ventures 领投的累计约 2450 万美元融资。
同赛道的 Jev(TypeSafe AI)发布 1.14.0 版本:开放多模态输入(1.13 已具备但未开放)、新增图片目标定位的 Box 输出类型、改进多语言并开放实验性长上下文。在 DecisionBench 上 CDM 得 77.2%、Jev 得 72%。文章认为,随着 AI 应用规模化,成本、速度与输出稳定性让文本分类、实体识别、摘要等 NLP 老任务重新获得专用模型的商业价值。
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