Baidu hat die Modellhandelsplattform „Ciyuansuo“ gestartet, auf der 42 verschiedene KI-Großmodelle zusammengeführt werden.

Laut "DuJia" hat Baidu kürzlich eine offene und vertrauenswürdige Modellservice-Plattform namens "TokenHub" für Entwickler, Unternehmenskunden und Modellanbieter eingeführt. Sie bündelt Ressourcen von mehreren Modellen und Anbietern, bietet Funktionen für Modellauswahl, Aufruf, Transaktion und Verwaltung und realisiert die Speicherung von Nachweisen durch Ressourcen- und Anbieterbonitätsbewertungen sowie Blockchain. Kurz gesagt, Entwickler müssen nur einmal die API von TokenHub anbinden, um große Modelle verschiedener Hersteller beliebig zu wechseln, Preise zu vergleichen, Leistungen einzusehen und die Abrechnung nach Bedarf zu nutzen.

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Was ist TokenHub?

Laut Informationen von "DuJia" ist TokenHub eine Modellvermittlungs- und Transaktionsdienstplattform für den Bereich großer Modelle, die Modellanbieter und Modellverbraucher miteinander verbindet.

Die Plattform umfasst 42 große Modelle, darunter gängige Text- und Videomodelle wie DeepSeek, Kimi und Zhipu GLM. Unter demselben Modell werden mehrere Anbieter angeschlossen. Entwickler können direkt die tatsächlichen Betriebsindikatoren verschiedener Dienstanbieter wie Angebot, erster Token-Latenz, Durchsatzgeschwindigkeit, Erfolgsrate der Aufrufe in 7 Tagen und historisches Aufrufvolumen horizontal vergleichen, um die Preisunterschiede und Leistungsunterschiede verschiedener Anbieter intuitiv zu erkennen.

Am Beispiel von DeepSeek-v4.1-flash bietet dieses Modell auf der Plattform Ressourcen von 6 Anbietern an, die Preisgestaltung für Ein- und Ausgabe-Token, Antwortlatenz und Durchsatzkapazität verschiedener Hersteller sind unterschiedlich. Auf der Seite wird der Prozentsatz der Preisersparnis markiert, um die Auswahl einer kostengünstigeren Bezugsquelle zu erleichtern.

Die Plattform zeigt gleichzeitig grundlegende Modellinformationen an, einschließlich der Länge des Kontextfensters, der Einführungszeit und der Bereitstellungsregion. Außerdem kann der Bonitätsbewertungsbericht des Anbieters eingesehen werden, und die Anbieter unterstützen sowohl das OpenAI- als auch das Anthropic-Protokoll.

Die Plattform ist mit einem Modell-Ranking-Bereich ausgestattet, der auf den tatsächlichen Aufruf- und Nutzungsdaten der Plattform basiert, um die Beliebtheit, den Anteil und den Wachstumstrend der Modelle objektiv darzustellen und Entwicklern eine vertrauenswürdige Referenz für die Modellauswahl zu bieten. Das Ranking kann zwischen den Dimensionen der letzten 24 Stunden, der letzten 7 Tage und der letzten 30 Tage umgeschaltet werden und zeigt vier Gesamtmarktindikatoren an: die Gesamtzahl der Aufrufe, die Gesamtmenge der Token, die Anzahl der am Ranking teilnehmenden Modellressourcen und die durchschnittliche Latenz des ersten Tokens. Gleichzeitig werden drei Ranglisten für das Aufrufvolumen, den Modellanteil sowie Geschwindigkeit und Erfolgsrate unterteilt, um die Anzahl der Aufrufe jedes Modells, den Token-Verbrauch und den sequenziellen Wachstumstrend intuitiv anzuzeigen. Im Screenshot beträgt die Gesamtzahl der Plattformaufrufe in den letzten 7 Tagen 398 Millionen, die Gesamtmenge der Token 5133,6 Milliarden, es nehmen insgesamt 68 Modellressourcen am Ranking teil, und die durchschnittliche Latenz des ersten Tokens beträgt 290 ms. DeepSeek-v4.1-flash belegt in beiden Ranglisten für die Anzahl der Aufrufe und die Token-Nutzung den ersten Platz.

TokenHub richtet sich an beide Seiten von Angebot und Nachfrage: Auf der einen Seite werden Modellanbieter aufgenommen, um Ressourcen bereitzustellen, auf der anderen Seite wird Entwicklern ein One-Stop-Kanal für Modellauswahl und Aufruf geboten. Auf der Ressourcenangebotsseite können alle eingetragenen Anbieter eingesehen werden, darunter Hersteller wie Bochuan Technology, Mind Unlimited, Star Pivot Token und Zhipu Originalhersteller. Die Plattform zeigt die Eintrittszeit jedes Anbieters, die Bereitstellungsregion, die Liste der verfügbaren Modelle, die Gesamtressourcenmenge, die Anzahl der Aufrufe in den letzten 7 Tagen und die Diensterfolgsrate an, und das "Uxin"-Label wird markiert, sodass Entwickler direkt zuverlässige Dienstanbieter filtern können. In der oberen rechten Ecke befindet sich der Eingang "Anbieter werden", der Modellanbieter unterstützt, auf der Plattform zu erscheinen und Schnittstellen hochzuladen.

Es ist erwähnenswert, dass die Plattform vier Hauptwerte hat:

• Unterstützt die Testauswahl, kann die Wirkung, Latenz und Kosten mehrerer großer Modelle horizontal vergleichen und hilft dem Geschäft, die Modellauswahl und -bewertung abzuschließen
• Realisiert den einheitlichen Zugriff auf eine große Anzahl von Modellen. Entwickler müssen nur einmal die API-Schnittstelle anbinden, ohne die Schnittstellen verschiedener Hersteller separat anzupassen. Sie können Modellressourcen flexibel wechseln und die Kosten für die Erstellung von Agenten und KI-Anwendungen senken
• Bietet Echtzeit-Datenranking, zeigt Indikatoren wie Leistung, Aufrufvolumen und Betriebsstatus intuitiv an, um Betriebsanomalien rechtzeitig zu erkennen
• Bietet neutrale und vertrauenswürdige Bewertungen. Mittels Methoden wie Zulassungstests, regelmäßigen Stichprobenprüfungen und Modell-Fingerabdruck-Vergleichen wird sichergestellt, dass die modellbezogenen Daten auf der Plattform offen, transparent und vertrauenswürdig sind

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Setzt Baidu auf Modelltransaktionen – kann es die neuen Chancen im KI-Bereich ergreifen?

Der inländische MaaS-Markt für große Modelle ist in die Wettbewerbsphase der Aggregation und Vermittlung mehrerer Modelle eingetreten. Alibaba Bailian, Volcano Ark und Yuanjing JellyToken der Alibaba-Gruppe haben bereits entsprechende Layouts vorgenommen. Mit der Einführung von TokenHub will Baidu genau den Markt für Modelltransaktionen erobern.

In der Vergangenheit wurde das große Wenxin-Modell hauptsächlich über die eigenen Kanäle von Baidu Cloud vertrieben. Mit TokenHub stellt Baidu ERNIE auf dem offenen Markt zur Verfügung, wo es gemeinsam mit DeepSeek, GLM und Kimi präsentiert wird. Derselbe Modell wird von mehreren Anbietern geliefert, um mehr Entwickler und kleine und mittlere Unternehmen zu erreichen, die Baidu Cloud sonst nicht einzeln kaufen würden, und die Einnahmen aus den Aufrufen des großen Wenxin-Modells zu steigern.

Darüber hinaus kann es im Wettbewerb mit Konkurrenten um das Entwicklerökosystem konkurrieren. Alibaba Bailian, Volcano Ark und JellyToken zielen alle auf die Schmerzpunkte von Entwicklern ab: Die Anbindung an mehrere Modelle erfordert die Wartung mehrerer APIs. TokenHub zieht Entwickler mit einheitlicher API und einheitlicher Abrechnung an, behält den Verkehr für Modellauswahl und Aufruf auf der Plattform und verhindert, dass Kunden von konkurrierenden Aggregationsplattformen abgezogen werden.

Darüber hinaus wird ein Markt für die Vermittlung von Angebot und Nachfrage aufgebaut, um neue plattformbasierte Einnahmen zu erschließen. Die Plattform öffnet sich für die Anmeldung von Anbietern, und sowohl Originalmodellhersteller als auch Cloud-Dienstanbieter können Schnittstellen hochladen. Als Vermittler und Prüfer ist TokenHub nicht mehr darauf beschränkt, seine eigenen großen Modelle zu verkaufen. Im Trend der Standardisierung von Token ergreift es die kommerziellen Chancen der Rechenleistungverteilung und Modelltransaktionen, senkt gleichzeitig die Schwelle für die Entwicklung von Agenten und KI-Anwendungen und erweitert das gesamte KI-Ökosystem.

Die Umsetzung dieser Modellvermittlungsplattform ist jedoch nicht einfach. Einerseits müssen eine große Anzahl von Drittanbietern angebunden werden, die heterogenen Schnittstellen verschiedener Anbieter vereinheitlicht und die Abrechnungsmaßstäbe ausgerichtet werden. Außerdem müssen kontinuierliche Prüfungen und Überwachungen durchgeführt werden, um die Stabilität verschiedener Dienstanbieter und die Echtheit der Daten zu gewährleisten. Andererseits müssen die Interessen mehrerer Parteien ausgeglichen werden: Sowohl die Rechte von Drittmodellherstellern und Rechenleistungsanbietern müssen gewahrt werden, als auch darf das eigene ERNIE bei dem gleichzeitigen Preisvergleich keinen Nachteil erleiden. Die Plattform muss außerdem kontinuierlich die Neutralität der Bewertungen gewährleisten. Sobald Datenabweichungen oder Ausfälle von Anbieterdiensten auftreten, wird das Vertrauen der Entwickler direkt untergraben – dies ist auch eine langfristige Herausforderung, mit der alle ähnlichen Aggregationsplattformen allgemein konfrontiert sind.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto "DuJia", Autor: DuJia, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.