根據 Beating 監測，Decagon 執行長 Jesse Zhang 表示，企業開源 AI 支出目前僅佔大型模型總支出的 11%，因為多數公司仍處於使用閉源模型的早期探索階段。然而，在 Decagon 自身的生產環境中，90% 的推論調用已轉向開源模型，這是由於低延遲和深度微調能力的需求所驅動。Zhang 指出，隨著使用案例成熟，開源模型將因其優越的客製化和回應速度而逐步接管生產環境——這對於客服場景至關重要，因為 8 秒的回應延遲會降低用戶體驗。
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