418天內(nèi)第6次發(fā)布，科大訊飛星火大模型在跟誰賽跑？

常言道“一步慢，步步慢”，大模型市場瞬息萬變，快人一步就是競爭的反轉(zhuǎn)。

6月27日，科大訊飛如期公布星火大模型的最新進展：大模型底座七大核心能力得到全面提升，星火大模型V4.0可對標(biāo)GPT-4 Turbo，星火語音大模型能力再突破，并針對個人和企業(yè)發(fā)布了多個值得關(guān)注的應(yīng)用。

面向個人的AI應(yīng)用有全新升級的訊飛星火APP/Desk、星火智能批閱機、全新升級訊飛AI學(xué)習(xí)機、新升級訊飛曉醫(yī)APP；面向企業(yè)的AI應(yīng)用有星火企業(yè)智能體平臺和商機助手、招采助手等智能體示范應(yīng)用；面向生態(tài)伙伴提供云邊端及軟硬一體化大模型解決方案，并推出全新機器人超腦平臺2. 0。

盡管筆者習(xí)慣了科大訊飛星火大模型的迭代速度和應(yīng)用效率，但仍被這一大波“驚喜”砸暈了頭?；仡櫺腔鸫竽Ｐ偷牡?，可以說是“火箭的速度，坦克的厚度”，表現(xiàn)屬實有點強。

2023年5月6日，科大訊飛發(fā)布訊飛星火認知大模型并開始不斷迭代；6月9日，星火大模型V1.5發(fā)布，多輪對話、邏輯和數(shù)學(xué)等多項能力實現(xiàn)升級；8月15日，星火大模型V2.0發(fā)布，重點提升代碼能力和多模態(tài)能力；10月24日，星火大模型V3.0發(fā)布，7大核心能力持續(xù)提升，整體超越ChatGPT；2024年1月30日，星火大模型V3.5發(fā)布，整體接近GPT-4 Turbo，語言理解、數(shù)學(xué)能力已超越；6月27日，星火大模型V4.0又震撼登場。

變得更強的不只星火大模型，國內(nèi)外各家大模型廠商都在自己擅長或錨定的方向不斷加碼。

在國外，最矚目的GPT已經(jīng)升級到GPT-4 Turbo，語言理解和生成能力、知識廣度和準確性、多模態(tài)能力、交互和用戶體驗的能力都上升了新維度。此后，令人期待的GPT-5發(fā)布時間不斷推遲，引發(fā)“停滯不前，后繼乏力”的市場猜測。

在國內(nèi)，百度、字節(jié)等廠商大模型忙著“強技術(shù)、拓場景”，誓在各類榜單中爭第一。有意思的是，國產(chǎn)大模型組團參加高考，文科考上一本、理科不及格，全體“嚴重偏科”，說明應(yīng)用水平相對平齊。

GPT-5何時發(fā)布沒有定數(shù)，國產(chǎn)大模型又還沒殺手級應(yīng)用出現(xiàn)。那么，星火的快速迭代又是跟誰在賽跑?

跟對手賽跑：從縮小差距到拉開差距

縱觀現(xiàn)在全球的大模型發(fā)展格局，國外巨頭在基礎(chǔ)研究和前沿技術(shù)探索上積極投入，往更強的模型底座，進行技術(shù)邁進。而國內(nèi)各大廠商對商業(yè)化更感興趣，紛紛采取措施，為盡可能多的占領(lǐng)市場，進行應(yīng)用擴產(chǎn)。

由于友商們非常卷，科大訊飛不得不加快升級迭代的步伐?；谌虼竽Ｐ桶l(fā)展現(xiàn)狀，其賽跑策略集中在兩大方向：一是與全球巨頭掰手腕，高水平增強底座模型能力；二是與國內(nèi)廠商較高低，高標(biāo)準拓展行業(yè)新應(yīng)用。

眾所周知，隨著算力的提升、算法的改進和參數(shù)優(yōu)化技術(shù)的發(fā)展，大模型之間的性能差距可能會越來越明顯。相比GPT等國際頂尖大模型，國內(nèi)大模型起步較晚，大模型底座能力上的差距還未完全抹平，但這并不意味著國內(nèi)大模型不行。

正如科大訊飛掌門人劉慶峰所說的：“中美在通用大模型底座上的差距，是半年到一年半之間的動態(tài)追趕，不會被甩開，可一旦GPT-5發(fā)布后，差距可能會被拉到約一年?！?/p>

時間緊、任務(wù)重，為與美國同行比肩，科大訊飛從多個層面著手打造自主可控的大模型核心技術(shù)底座：聯(lián)合生態(tài)伙伴，與華為聯(lián)手打造首個支撐萬億參數(shù)大模型訓(xùn)練的萬卡國產(chǎn)算力平臺“飛星一號”；斥巨資專攻，70%的研發(fā)精力、50%的研發(fā)投入，均用于大模型底座能力研發(fā)。

回看國內(nèi)大模型市場，科大訊飛正在和國內(nèi)大模型搶應(yīng)用市場。

過去一年，秉承著“卷大模型沒有意義，卷應(yīng)用機會更大”的理念，國內(nèi)大模型廠商開始轟轟烈烈的大模型落地之爭。百度、字節(jié)等廠商，不斷推出文本生成、文生圖、語音處理、代碼處理、視頻處理等應(yīng)用。

一時間，國內(nèi)市場涌現(xiàn)海量大模型應(yīng)用產(chǎn)品，加速產(chǎn)業(yè)化、行業(yè)化、垂直化。據(jù)《每日經(jīng)濟新聞》數(shù)據(jù)，截至今年4月底，國內(nèi)共計推出了305個大模型，10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型數(shù)量已超100個。

應(yīng)用窗口期時間有限，錯過了就再也沒有機會。為在應(yīng)用市場奪得先機，科大訊飛早早推出“1+N”架構(gòu)，旨在基于星火大模型，拓展教育、醫(yī)療、汽車、人機交互、辦公、翻譯、工業(yè)等多個領(lǐng)域的專用大模型。

種種跡象表明，科大訊飛加速奔跑為的是縮小與美國同行的底座差距，以及拉開與國內(nèi)同行的應(yīng)用差距。

和客戶賽跑：從滿足需求到激發(fā)需求

AI大模型頻繁出現(xiàn)在新聞和社交媒體中，尤其是一些成功企業(yè)和技術(shù)突破，引起了廣泛的關(guān)注，這種關(guān)注不僅來自技術(shù)圈，還包括普通消費者和企業(yè)決策者。眼見AI大模型落地萬千場景，普通消費者和企業(yè)決策者對AI大模型能力的期望不斷提高。

客戶需求不斷變化、不斷膨脹，不僅考驗著大模型廠商們對新場景、新需求的理解，還考驗著誰能更快地通過技術(shù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)積累和服務(wù)能力的快速迭代，滿足客戶需求并為客戶創(chuàng)造更多超乎想象的價值。

秉承“為客戶創(chuàng)造價值”的理念，科大訊飛以客戶需求為中心、技術(shù)為驅(qū)動、服務(wù)為導(dǎo)向，深挖星火大模型賦能價值。

在教育領(lǐng)域，學(xué)生對個性化、智能化學(xué)習(xí)工具的需求日益增長，教師則需要更高效的教學(xué)輔助工具，以減輕工作負擔(dān)，提高課堂教學(xué)效果。

科大訊飛明確教育領(lǐng)域用戶需求，提供AI助力。其基于星火大模型七大核心能力，面對教師群體、學(xué)生群體推出相對應(yīng)的“教學(xué)助手”、“學(xué)習(xí)助手”，以更好地實現(xiàn)個性化教育和優(yōu)化教育資源。

以搭載星火認知大模型的AI學(xué)習(xí)機T20為例：伴隨星火認知大模型的迭代升級，學(xué)習(xí)機T20的英語口語陪練、中英作文批改、數(shù)學(xué)互動輔學(xué)、百科自由問答、親子教育助手等核心功能也得到升級，還新增了智能編程助手、創(chuàng)意繪畫伙伴等更多AI功能。

在醫(yī)療領(lǐng)域，人們對AI大模型有著巨大的需求和期望，尤其是在提高診斷準確性、優(yōu)化治療方案和提升患者體驗方面。為此，科大訊飛打造訊飛星火醫(yī)療大模型，深入醫(yī)療各個環(huán)節(jié)，解決醫(yī)生盲點、用戶難點、醫(yī)療機構(gòu)痛點。

面向醫(yī)生，訊飛星火醫(yī)療大模型提供病歷內(nèi)涵質(zhì)控和輔助生成等能力，提高醫(yī)生工作效率；面向居民，“訊飛曉醫(yī)”AI健康助手提供癥狀自查、藥物查詢和健康檔案管理等服務(wù)，精細化健康咨詢；面向管理機構(gòu)，訊飛星火大模型通過分析海量病歷數(shù)據(jù)，提升病歷質(zhì)量和監(jiān)管水平，提高醫(yī)療服務(wù)和管理效率。

還有一群需求更嚴苛的客戶——央國企，它們在國家經(jīng)濟中占據(jù)重要地位，具有資源豐富、數(shù)據(jù)量大等特點，對數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護有嚴格要求，對行業(yè)大模型的可靠性、穩(wěn)定性要求更高。

面向央國企客戶，訊飛基于客戶自有或者第三方的硬件，提供星火智算平臺以及私有化部署和訓(xùn)練的“軟件+服務(wù)”私有化解決方案，已取得了一定的成效。比如：基于星火金融大模型底座進行私有化訓(xùn)練調(diào)優(yōu)的中國人保專屬企業(yè)大模型、與中國太平洋保簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，打造保險大模型應(yīng)用……

無論是面對教育領(lǐng)域用戶、醫(yī)療領(lǐng)域用戶還是央企、國企等客戶，科大訊飛都在積極發(fā)力高標(biāo)準、高性能、高可靠行業(yè)大模型，以滿足各行各業(yè)對大模型技術(shù)需求。也因此，訊飛星火正在成為更多領(lǐng)域頭部企業(yè)的首選。

據(jù)數(shù)智前線數(shù)據(jù)，今年上半年，十大主流大模型廠商合計拿下的項目，約有84個，占了總項目數(shù)的超35%。其中，科大訊飛拿下14個項目，智譜AI、百度云、中國移動隨其后，分別拿下12、11、10個項目。

如此看來，不斷壯大的客戶群、用戶群需求是科大訊飛星火大模型升級的核心驅(qū)動力。

與自己賽跑：從單品到生態(tài)，技術(shù)互通與進化

星火大模型為什么不停地迭代？外在客群需求變化是其一，內(nèi)在產(chǎn)品需求升級是其二。

在二十五年發(fā)展的歷程中，科大訊飛對AI的深度探索十分明顯，不僅一直保持高專注度，技術(shù)壁壘不斷加固，還持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)。目前，科大訊飛的軟件、硬件產(chǎn)品和服務(wù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于教育、醫(yī)療、司法、金融等多個領(lǐng)域，并形成生態(tài)鏈。

星火大模型應(yīng)用的“第一站”是對科大訊飛原有業(yè)務(wù)賦能。也正是科大訊飛多元化產(chǎn)品和服務(wù)的需求和反饋，持續(xù)促進星火大模型在不同方向上進行優(yōu)化和升級，最終呈現(xiàn)星火大模型快速迭代的結(jié)果。

一方面，市場變化對科大訊飛多元化產(chǎn)品矩陣提出新需求，這些需求直接推動星火大模型升級，以確保其產(chǎn)品能夠在各個市場中保持競爭力和創(chuàng)新性。

技術(shù)力即生產(chǎn)力，亦是競爭力。科大訊飛擁有豐富的產(chǎn)品矩陣，包括智能語音助手、翻譯器、教育應(yīng)用、醫(yī)療輔助系統(tǒng)等等，為進一步提升科大訊飛在醫(yī)療、教育和金融領(lǐng)域的產(chǎn)品研發(fā)能力和市場競爭力，星火大模型必須不斷更新和優(yōu)化。

另一方面，AI技術(shù)的發(fā)展對科大訊飛大量產(chǎn)品和解決方案提出新挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)反推星火大模型的改進，以確保其解決方案能夠滿足各種復(fù)雜場景的應(yīng)用需求。

星火大模型讓科大訊飛的產(chǎn)品在性能和功能上得到了顯著的提升，并且能夠更好地滿足用戶需求?？拼笥嶏w董事長劉慶峰在會上宣布：訊飛星火 App 安卓端下載量已經(jīng)超過 1.31 億次，星火大模型加持后，訊飛智能硬件銷量同比增長 70%，月均使用次數(shù)超 4000 萬。

科大訊飛生態(tài)鏈則為星火大模型提供海量數(shù)據(jù)和用戶反饋，助力星火大模型的優(yōu)化和升級。最新的訊飛星火V4.0在8個國際主流測試集中排名第一，并在文本生成、語言理解、知識問答、邏輯推理、數(shù)學(xué)能力等方面整體超越GPT-4Turbo。

科大訊飛生態(tài)和星火大模型，相互促進相互支持。星火大模型在實際應(yīng)用中不斷獲得新的數(shù)據(jù)和反饋。這些數(shù)據(jù)和反饋不僅提升了星火模型的準確性和泛化能力，還促進了科大訊飛生態(tài)鏈的技術(shù)互通與進化，形成一個良性循環(huán)。

“特種兵”式迭代更新，將是一場全行業(yè)共贏

商場如戰(zhàn)場，瞬息萬變。當(dāng)前無論是巨頭，還是有點規(guī)模的企業(yè)都在做大模型，圍繞技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用布局的步伐從未止步，全球大模型之戰(zhàn)已經(jīng)進入白熱化，大模型廠商都在鉚勁爭第一。

訊飛星火大模型的“特種兵”式更新，將引發(fā)大模型行業(yè)連鎖反應(yīng)，短期加速行業(yè)洗牌，長期加速產(chǎn)業(yè)的進步、成熟。

對于科大訊飛而言，星火大模型快速更新，將實現(xiàn)技術(shù)與應(yīng)用的共贏。

技術(shù)層面，頻繁更新大模型需要強大的研發(fā)投入和技術(shù)儲備。科大訊飛通過不斷地技術(shù)突破和優(yōu)化，積累豐富的經(jīng)驗和技術(shù)資源，極大地提升了企業(yè)的整體研發(fā)能力，這種能力不僅體現(xiàn)在AI模型上，還可以輻射到其他技術(shù)領(lǐng)域，表現(xiàn)為企業(yè)整體技術(shù)實力的增強。

應(yīng)用層面，星火大模型的不斷迭代，使得科大訊飛的產(chǎn)品性能和用戶體驗持續(xù)提升，鞏固了其在各個領(lǐng)域的競爭優(yōu)勢。同時，科大訊飛可以將其應(yīng)用范圍擴展到更多的業(yè)務(wù)場景，這種多元化的應(yīng)用場景有助于公司開拓新的市場，增加營收來源。

對大模型行業(yè)來說，星火大模型快速更新將帶動整體技術(shù)進步和生態(tài)的完善，也將加速行業(yè)洗牌。

人們習(xí)慣將目光集中在“行業(yè)先鋒”身上。星火大模型的快速更新迭代，推動行業(yè)標(biāo)準不斷提升的同時，也將促使其他競爭對手和上下游合作伙伴加快創(chuàng)新步伐，從而進一步完善產(chǎn)業(yè)生態(tài)，推動整個大模型行業(yè)的發(fā)展。

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