近兩年，無論你身處什么行業，處于何種生活狀態，相信大家對AIGC、大模型等熱詞并不陌生，從之前大火的AI作圖、AI腳本、到AI戀愛，人工智能正在一步步地改變我們的生活方式。

　　與此同時，大模型行業也在不斷地進行迭代升級。近日，隨著阿里云一則直降97%定價策略的“橫空問世”，成功地將大模型行業的競爭格局，從“百花齊放”推向了更為激烈的“百家爭鳴”階段。

　　據了解，阿里云把旗下通義千問GPT-4級主力模型——Qwen-Long的API輸入價格，從0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，相當于OpenAI——GPT-4的400分之一，而此舉也被行業稱為“擊穿全球底價”的重磅“炸彈”。

　　緊接著，百度、科大訊飛、騰訊云等企業紛紛響應“號召”，宣布旗下部分大模型免費開放，進一步為這次“降價潮”注入了動力。

　　“燒錢”的大模型為何會集體降價?越來越多大模型免費開放后，能否替代搜索引擎?以及目前國內大模型中“誰”最聰明?又是如何實現商業化落地的?

　　“燒錢”的大模型為什么進入降價時代了?

　　“便宜到不需要猶豫”OR“羊毛出在豬身上”

　　“我們希望不斷降低情報成本，讓這些東西變得非常便宜，便宜到你根本不需要猶豫。”OpenAI首席執行官Sam Altman在新加坡管理大學演講時，曾回答過關于大模型降價的問題。

　　他還進一步表示:OpenAI 每三個月左右就能將推理成本降低90%。從去年開始，OpenAI 一直在頻繁降價。比如，在去年6月，OpenAI把當時最先進、用戶最多的嵌入模型Text-embedding-ada-002降價75%，把當時用戶最多的聊天模型gpt-3.5-turbo降價25%，還推出了gpt4-16k平替版——gpt-3.5-turbo-16k，降價95%。

　　今年5月，國內大模型紛紛跟進降價，加速了行業降價潮。5月6日，私募基金幻方量化旗下公司深度求索推出了DeepSeek-V2模型。據介紹，該模型在性能上比肩GPT-4Turbo，但API 價格只有GPT-4-Turbo 的近百分之一，引發行業高度關注。

　　之后，智譜 AI 、字節豆包大模型跟進降價。其中，智譜 AI 宣布將其 GLM-3Turbo 模型的調用價格下調80%;字節豆包大模型首次對外開放，就把價格單位從元變為了厘。以豆包通用大模型 pro-32k 版為例，其推理輸入價格為0.0008元/千 tokens，較行業價格低了99.3%。

　　從目前參與降價或免費的大模型來看，大多都是各家公司的入門模型，并且降幅較大的都是有云服務的公司，而企業級的模型仍維持原價。因此，對企業用戶影響有限。一般而言，企業對大模型的需求更加定制化、私有化，而要想實現這些需求，勢必是需要花錢的。

　　據媒體不完全統計，截至今年4月底，國內共推出了約305個大模型。由此來看，國內大模型迎來“降價潮”是行業的必然趨勢，這不僅僅是要從上百個模型中“優勝劣汰”，更重要的是要建立用戶心智，也就是“教用戶如何玩大模型”。

　　比如，除了對大模型的常規提問之外，用戶還可以在大模型上創建自己的AI應用。

　　此前，OpenAI 上線GPT商店曾引發行業熱議，在GPT商店里可以搜索到各種各樣的AI相關應用，像是圖標設計神器—— Logo Creator、學術助手Consensus等等，還可以按需自主創建GPT。現在，國內大模型也可以實現這一“玩法”，比如智譜清言GLM-4、字節的豆包、百度文心一言等，都在大模型界面設置了“智能體中心”窗口，不僅可以按類型搜索已有熱門智能體應用，還可以自主創建新的智能體，通過復

　　而這種現象也為大模型公司提供了另一種生存路徑，即轉型成為應用公司。順福資本創始人李明順對此也持相同態度，他進一步表示，“有一些大模型公司的創始人有Plan A和Plan B的雙計劃，就是一旦我的模型實在是拼不過前面的5家之后，就要被迫在一些垂直領域里面找到生存之地，它就會轉型為一家應用公司。”

　　另外，此次降價也對大模型創業公司有一定的沖擊。5月，跟進降價的大模型創業公司只有智譜AI，而零一萬物、MiniMax、月之暗面等大模型創業公司并沒有跟進。這主要是因為，這些大模型創業公司其主要模型的定價從一開始就維持在行業較低水平，所他們的降價空間相對有限。

　　這也是大模型初創公司和大體量模型公司之間的一個重要差異表現。獵豹移動董事長兼CEO、獵戶星空董事長傅盛表示:“大公司通過大模型來獲取云客戶，羊毛出在豬身上。但大模型創業公司沒有“云”這樣的生態，必須另尋商業模式。”

　　與此同時，此次降價潮還會吸引更多開發者參與進來，尤其是中小團隊的開發者，他們往往不缺想法，缺的就是“燒錢”的算力資源，甚至還有可能促成一些小團隊之間的“強強聯合”。這種合作不僅能夠推動創新，加速大模型的開發和優化，還可能產生全新的應用和解決方案，為市場帶來新的活力和機會。

　　聰明的大模型，

　　如何匹配現實中的日常需求?

　　在科技日益融入我們生活的當下，大模型技術已“隨處可見”。而馬斯克關于AI可能在兩年內超越人類的預測，更是為這一領域注入了更多的期待和關注。

　　那么，在當前一眾競相“超越GPT”的大模型浪潮中，哪個國產大模型可以讓用戶實現“科技改變生活”呢? 據大模型開源開放評測體系司南(OpenCompass2.0)數據，在2024年4月大語言模型最新評測中，智譜 AI 的 GLM-4排名行業第4，位居國產大模型第一，緊隨其后的是MiniMax的abab6.5。 值得一提的是，在4月的大模型榜單中，前十名里有6位都是國產大模型選手，這充分證明了我國在大模型技術領域的迅猛發展態勢。像是私募基金幻方量化旗下公司深度求索的DeepSeek-V2-Chat、阿里云qwen1.5-110b-chat和百度的旗艦級ERNIE-4.0-8K-0329等優秀模型均位列其中。 那么，這些大模型在我們日常生活中到底好不好“用”呢? 為了回答這個問題，我們選取了五個(豆包、通義前問、智譜清言、Kimi、文心一言)業內口碑較好的免費大模型，進行日常測評。 接下來，我們將從用戶的角度出發，基于實際使用場景，深入體驗并評估這些大模型在實際應用中的表現。

　　以克勞銳編輯部為例，我們的工作場景是不停的和內容“打交道”，包括但不限于找選題、寫文章等等。目前我們獲取選題的方式來自于行業資訊、報告等，而找資料的方式則來自各種搜索引擎。

　　打開5個大模型，基本都有熱點搜索功能，甚至還會推薦近期相關熱點。但從實際使用感受來講，除了智譜清言可以直接點開相關熱點的原網頁之外，其他的大模型回復仍以總結性文字為主，需要進一步核對文字的來源以及準確性，可參考意義不大。

　　值得一提的是，在英文翻譯方面，這五個大模型的體驗明顯優于搜索引擎自帶的翻譯功能。搜索引擎自帶的翻譯往往是實時進行的，當你需要翻譯一份英文財報并頻繁“翻頁”時，常常會遇到長時間的等待和加載。然而，大模型在處理此類翻譯任務時，由于其更高的計算效率和先進的處理能力，不會出現類似的等待情況，不僅翻譯完之后，可隨時查閱，還可以在歷史記錄中查詢以往的翻譯記錄。

　　在編輯工作中，檢查錯字是一項至關重要的任務。然而，在對五個大模型進行“查找錯字”功能測試時，它們卻直接上演了一場“婆說婆有理”的大戲，各自給出了不同的結果和解釋，甚至一些大模型無法理解我們上傳文檔中的“文字內容”，開始了“自我創造”。

　　我們在5個大模型中上傳了一篇帶有2處明顯錯誤的文章，其中，豆包、通義千問、Kimi直接按照“自己的理解”，創造了一些新“問題”，比如，豆包建議我們把“透過618，平臺想要什么?”改為“透過618，平臺想要什么?”，改了個“寂寞”;Kimi建議我們把"店播" 改為 "店鋪直播"，走的是擴寫風格;通義千問建議我們把“今年618，改為今年6.18”......而文心一言和智譜清言則直接表示:“經過仔細檢查，并未發現明顯的錯別字”。

　　從提問方式來看，這5個大模型都喜歡“角色扮演”。如果首次提問沒有得到滿意的答案，可以用“假設你是一個......”來追問，得到的回答會比第一次問全面很多。在智譜清言中，我們針對首次沒有發現錯別字的文檔進行二次追問，在假設該大模型一個電商行業專家的條件下，它給出了10條“改錯”。比如，把文章中的“451改為415”。

　　大模型在處理文本時，雖然能夠展現出強大的語言理解和生成能力，但由于各種因素(如模型架構、訓練數據、算法等)的限制，它們在某些細節和特定任務上的表現可能并不盡如人意。從我們測試的結果來看，這種不準確性可能源于多個方面，例如模型對語言規則的掌握不夠全面，或者對特定領域和上下文的理解不夠深入。

　　因此，目前大模型在提取信息的準確性方面仍有待觀察和提高，并不能完全替代傳統的搜索引擎。

　　大模型的商業化進程如何?

　　在降價潮和落地應用背景之下，大模型的商業化問題再次被擺在臺面上。

　　目前，大模型的商業化類型主要可以分為兩大類。一類是模型本身的訂閱付費模式，這一模式允許用戶根據自身的需求選擇適合的模型，并按照使用量或時長進行付費。而另一類則是大模型機制下——AI落地的各種應用。在ChatGPT等先進模型出現之前，被公眾廣泛關注的AI模型往往專注于單一任務，如“阿爾法狗”(AlphaGo)等。

　　目前，其應用場景已經從最初的文本生成、語言翻譯，擴展到如今的圖像識別、智能推薦等領域，這種轉變也為大模型的商業化提供了更多可能。

　　在電商領域，大模型的應用已經十分普遍。例如，淘寶自研的“星辰”大模型，京東的言犀大模型，都是通過數據學習為消費者和商家提供智能決策等多元服務，從而進一步挖掘平臺用戶的潛在需求。再往前還有各種品牌的數字人直播帶貨、元宇宙發布會等等。

　　而在汽車行業，AI大模型的引入更是重塑了人機交互場景，為新能源汽車賦予了新的魅力和賣點。在今年的北京車展中，能與“新能源”等熱詞“齊驅并駕”要數“大模型”了。不僅商湯絕影、騰訊等科技企業紛紛發布用于汽車的智能駕駛和智能座艙的垂類大模型，小鵬、哪吒等車企也紛紛宣布“大模型上車”。

　　然而，這些都只是大模型商業化道路上的冰山一角。隨著科技技術的迭代和成本的降低，未來會跑通越來越多的大模型商業化場景。百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖認為，現在是大模型企業勇敢創新、大膽嘗試的絕佳時機。一旦某個應用場景“跑通”了，就可以“復制粘貼”，加速落地。

　　那么，你認為哪個領域將最早實現大模型的批量商業化?歡迎評論區留言討論。