Команда, яка стоїть за V0 від Vercel, платформою на базі штучного інтелекту для створення веб-сайтів, розробила модель штучного інтелекту, яка, за її словами, чудово справляється з певними завданнями розробки веб-сайтів.
Доступна через API, модель під назвою «v0-1.0-md» може бути запитувана текстом або зображеннями та була «оптимізована для фронтенд-розробки та повноцінної веб-розробки», каже команда Vercel. Наразі вона знаходиться в бета-версії та вимагає преміум-плану V0 (20 доларів на місяць) або командного плану (30 доларів на користувача на місяць) з увімкненою оплатою на основі використання.
Запуск моделі V0 відбувається на тлі того, що все більше розробників та компаній прагнуть використовувати інструменти на базі штучного інтелекту для програмування. Згідно з опитуванням Stack Overflow минулого року, близько 82% розробників повідомили, що вони використовують інструменти штучного інтелекту для написання коду. Тим часом, чверть стартапів у групі W25 Y Combinator мають 95% своїх кодових баз, згенерованих за допомогою штучного інтелекту, за даними керуючого партнера YC Джареда Фрідмана.
Команда Vercel стверджує, що модель Vercel може «автоматично виправляти» поширені проблеми кодування, і вона сумісна з інструментами та SDK, що підтримують формат API OpenAI. Оцінена на фреймворках веб-розробки, таких як Next.js, модель може одночасно обробляти до 128 000 токенів.
Токени – це необроблені фрагменти даних, з якими працюють моделі штучного інтелекту, причому мільйон токенів еквівалентний приблизно 750 000 слів (приблизно на 163 000 слів довше, ніж «Війна і мир»).
Слід зазначити, що Vercel — не єдина компанія, яка розробляє індивідуальні моделі для програмування. Минулого місяця JetBrains , компанія, що стоїть за низкою популярних інструментів для розробки додатків, представила свою першу «відкриту» модель кодування штучного інтелекту. Минулого тижня Windsurf випустила сімейство моделей, орієнтованих на програмування, під назвою SWE-1. А буквально вчора Mistral представила модель Devstral , налаштовану для виконання конкретних завдань розробника.
Компанії можуть бути зацікавлені у розробці — та впровадженні — помічників кодування на базі штучного інтелекту, але моделі все ще мають труднощі зі створенням якісного програмного забезпечення. Штучний інтелект, що генерує код, має тенденцію створювати вразливості безпеки та помилки через слабкі місця в таких сферах, як здатність розуміти логіку програмування.