DATAKU vs Ai2 (formerly Allen Institute for AI)

DATAKU est un site de data science qui suit les benchmarks d'IA, les tarifs des API et les sorties de modèles, puis compile ces données dans des calculateurs gratuits et des ensembles de données téléchargeables. La page d'accueil archive des articles sur les coûts d'inférence, les levées de fonds et les comparaisons directes de modèles, tandis que la section Outils propose huit utilitaires tels qu'un calculateur de coût LLM, un décodeur de benchmarks et un cimetière de modèles.

La plupart des sites d'actualités sur l'IA résument les communiqués de presse. DATAKU recoupe les documents des fournisseurs, les scores des classements et ses propres tableaux de tarification, ce qui explique pourquoi la page des ensembles de données téléchargeables liste des historiques de prix de 48 lignes et des tableaux de scores de benchmarks de 62 lignes sous licences CC BY 4.0.

Les analystes de données, ingénieurs ML et acheteurs utilisent DATAKU lorsqu'ils ont besoin de calculs de coût par token, de contexte sur les benchmarks ou d'exportations CSV plutôt que de revendications marketing. La page À propos décrit le projet comme un suivi des benchmarks et des tarifs géré par un ancien analyste de données basé à Tokyo.

Ai2 est un institut à but non lucratif de recherche en science des données et en intelligence artificielle qui développe des modèles linguistiques et multimodaux entièrement ouverts, ainsi que des plateformes de recherche appliquée pour la science, le climat et la robotique. Fondé par Paul Allen en 2014 et basé à Seattle, l'institut publie les poids des modèles, les données d'entraînement, le code et les protocoles d'évaluation plutôt que de se limiter à des API fermées.

Alors que de nombreux laboratoires publient les poids mais cachent les données et les étapes d'entraînement, Ai2 considère l'ensemble du cycle de vie du modèle comme public. Olmo 3 propose des variantes de base, instructives et de réflexion jusqu'à 32 milliards de paramètres avec OlmoCore, Open Instruct et des outils de prétraitement. Tülu 3 et Molmo 2 étendent cette ouverture à la recherche post-entraînement et vision-langage.

Les chercheurs, ingénieurs en apprentissage automatique et équipes académiques utilisent Ai2 lorsqu'ils ont besoin de bases reproductibles plutôt que de points d'accès en boîte noire. Les travaux couvrent les modèles linguistiques, les modèles multimodaux, Semantic Scholar, Asta pour la découverte scientifique, et des outils axés sur la planète comme EarthRanger et Skylight.