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“騰訊在國產(chǎn)大模型“掉隊”了？元寶在AI戰(zhàn)場上表現(xiàn)平庸、缺乏特色，與其巨頭身份不符。”
@科技新知 原創(chuàng)
作者丨林書 編輯丨蕨影
2024年已經(jīng)逐漸步入了尾聲，但國產(chǎn)大模型的內(nèi)卷之戰(zhàn)卻還在繼續(xù)著……
最近，騰訊終于有了新動作，在開源模型上卯足了勁。11 月 5 日，騰訊宣布開源 MoE 大語言模型混元 Large，騰訊稱混元 Large 是業(yè)界參數(shù)規(guī)模最大、效果最好的開源 MoE 大語言模型，采用 7T 訓練 tokens，總參數(shù)量 389B，激活參數(shù)量 52B，上下文長度高達 256K。
然而，從去年年初至今，在文本大模型的戰(zhàn)場上，身為BAT三巨頭之一的騰訊，卻長久地處于被動的狀態(tài)。
一個明顯的表現(xiàn)是：在10月國內(nèi)Web端AI助手的排行榜上，騰訊的AI產(chǎn)品元寶僅排在了第11位，月訪問量不到200萬，遠不及百度的文心一言、與阿里的通義千問。
如今，在國內(nèi)的AI應用上，要問起知名度最高的前三個，人們可能很難會想到騰訊的元寶。
問題來了：同樣身為BAT三巨頭之一，且有著微信這樣一個超級入口，為何騰訊卻在C端方面表現(xiàn)如此不堪？
一個重要的原因，恐怕并不是騰訊的元寶有多“差”，而是在于在眾多國產(chǎn)大模型的AI產(chǎn)品中，元寶是一個十分四平八穩(wěn)，平庸到毫無“特色”的存在。
而這樣的平庸，對于騰訊這樣的巨頭而言，并不是一個及格的答卷。
基于騰訊混元大模型的的AI產(chǎn)品——元寶，目前在C端的體驗究竟怎樣？
在這里，我們以當前文本大模型最核心的幾項能力，例如文本總結、撰寫，深度推理等，將元寶與排名較前的一些大模型進行對比，或許就能從中得知其與目前一線模型的差距。
首先來看看文本總結。
在這里，我們先選取一篇關于低空經(jīng)濟的深度長文章，分別試著讓元寶、Kimi，通義千問進行總結。
首先，我們試著讓三個大模型，分別總結下，這篇文章的核心論點是什么。
從上到下的模型分別是：元寶、Kimi、通義千問。
可以看到，在三者的表現(xiàn)中，元寶最為簡略，只草草地總結了文章的一些大致內(nèi)容。
而相較之下，Kimi和通義千問的表現(xiàn)則詳盡得多，不僅列出了數(shù)個要點，并且有條理、有邏輯地對文章的脈絡進行了梳理，讓用戶有了一個大致的框架。
接下來，再看看文本撰寫方面的表現(xiàn)。
在這里，我們的要求是：“用司馬遷寫《史記》的風格，敘述一下特朗普從2020年敗選，到今年再次當選美國總統(tǒng)這段時間的經(jīng)歷，同時還要在敘述中，帶有一些戲謔和諷刺的色彩。”
這樣的要求，考驗的就是模型在寫作時的指令遵循能力。
先來看看元寶的表現(xiàn)。
雖然在寫作風格上，確實比較接近《史記》，但是元寶并沒有按我們的要求，從特朗普2020年敗選的經(jīng)歷開始敘述，而是從他幼年的經(jīng)歷開始講起，并且也沒看出戲謔和諷刺的色彩。
之后是Kimi的表現(xiàn)，雖然在文風上，離《史記》還差了點，但是基本上已經(jīng)做到了“從特朗普2020年敗選的經(jīng)歷開始敘述”“帶有一些戲謔和諷刺的色彩”這兩點。
講真，在這一輪比較中，三者表現(xiàn)最好的，就是通義千問了。從文風、敘述要點，以及情感色彩方面，都與我們的要求最接近。
之后，我們再看看三者在深度推理方面的表現(xiàn)。
這回我們的要求是：“聯(lián)網(wǎng)搜索一下，目前各大咖啡品牌在縣城等下沉市場的競爭態(tài)勢，并分析這一態(tài)勢背后的原因，之后從商業(yè)角度，給出一個獨到的見解。”
這是一個復雜的分析型查詢，需要結合實時數(shù)據(jù)，進行多步驟、多維度的分析。
在測試中，我們都開啟了三個大模型的“深度搜索”功能。
由于答案太長，這里只截取最關鍵的“獨到見解”部分。
首先來看元寶的表現(xiàn)。
平心而論，在元寶給出的見解中，只有“本地化”這一點，算是比較靠譜的，其他的看法，像什么“參與社區(qū)公益”“推廣綠色消費理念”，都是些很外行，很不著調(diào)的回答。
之后是Kimi的回答。
跟元寶對比，可以明顯感受到回答的深度、質(zhì)量上了一個臺階。例如“數(shù)字營銷”“優(yōu)化供應鏈”這些見地，不僅一針見血，而且針對性很強，顯然是考慮到了縣城客流量低，對價格競爭更敏感的特點。
最后是通義的回答。
可以看到，在集合了之前Kimi針對性較強的特點上，通義的回答更為具體、細致，而不是看起來在“泛泛而談”，其深度、針對性，與元寶相比，再次提升了一個等級。
通過以上測評，我們基本上可以看出：目前騰訊的元寶，在國內(nèi)梯隊中，僅僅只能算是“剛好及格”的那一批。
在文本總結、撰寫這些日常任務上，其表現(xiàn)就已十分勉強，遇到一些需要復雜分析、推理的任務時，其水準就更不盡如人意。
從當前國內(nèi)大模型的概況來看，脫穎而出的玩家，往往有這么兩類：
一類走的是市場路線，憑借其在多個業(yè)務線中積累的大量數(shù)據(jù)，將用戶與內(nèi)部場景進行深度整合，增強其在C端用戶中的吸引力；這類的代表玩家，有百度、字節(jié)、阿里。
另一類則是以月之暗面、智譜清言為代表的，以硬核技術力作為核心錨點的企業(yè)，其主要靠模型過硬的實力吸引用戶。例如月之暗面的Kimi，其模型在長文本的理解方面，在國內(nèi)模型中就屬于鳳毛麟角。
從體量、實力上來說，騰訊完全有可能成為第一種玩家，甚至成為二者兼具的“雙修”型選手，讓人失望的是，作為一家擁有龐大社交生態(tài)、深厚技術積淀的巨頭，騰訊卻在這一領域“掉隊”了。
究其根本，騰訊在語言模型領域的“拉胯”與其技術戰(zhàn)略、組織架構不無關系。
首先，騰訊的組織結構問題是其在大模型領域失利的“罪魁禍首”之一。
從組織架構來看，騰訊采用了多部門參與的研發(fā)模式。據(jù)報道，騰訊的AI大模型研發(fā)涉及六個業(yè)務群（BG）的參與，其中TEG更側(cè)重通用算法研發(fā)，而其他業(yè)務群則更關注行業(yè)應用。
這種策略有其優(yōu)勢（如貼近業(yè)務需求），但也帶來了一些潛在的挑戰(zhàn)（如協(xié)調(diào)成本較高）。
相較之下，BAT中的百度、阿里，在大模型方面的組織架構則集中得多。無論是百度智能云，還是阿里達摩院，都能在同一戰(zhàn)略目標下集中算力資源，將模型與應用緊密協(xié)同。
騰訊的分離架構，在一定程度上導致了資源整合的困難，尤其是在GPU資源、算力需求等方面難以快速響應，從而影響了大模型的訓練和應用速度。
說到底，這是因為騰訊長期以來專注于“社交”“娛樂”等業(yè)務的結構，決定了其組織形態(tài)更適合產(chǎn)品迭代而非技術突破，其技術研發(fā)更多服務于具體業(yè)務需求，而非系統(tǒng)性的基礎研究投入。
雖然與騰訊相比，字節(jié)也同樣是以娛樂內(nèi)容起家的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，但這其中的關鍵區(qū)別就在于：由于在短視頻形成的內(nèi)容導向策略，讓字節(jié)跳動旗下的抖音、今日頭條等產(chǎn)品需要時刻追蹤用戶喜好，快速迭代功能和內(nèi)容，使得字節(jié)必須更注重算法、數(shù)據(jù)上的積累。
這一點從字節(jié)早期就開始構建的算法推薦引擎可見一斑——它不是在有了具體業(yè)務后才去開發(fā)技術，而是先有了技術積累，才催生出今日頭條、抖音這樣的產(chǎn)品。
而這與坐擁全國最大社交軟件（微信、QQ）的騰訊，有著天然的差別。
很多人質(zhì)疑騰訊在大模型方面的滯后時，往往會想：既然騰訊背靠著QQ、微信這樣的超級入口，那其為什么不將自身的元寶大模型整合進其中，通過流量效應取得優(yōu)勢？
關于這點，一個深層的原因，就在于微信和QQ等社交生態(tài)的崛起，靠的不是技術，而是運營策略和龐大的用戶數(shù)。
靠著互聯(lián)網(wǎng)時代“跑馬圈地”的策略，騰訊已經(jīng)穩(wěn)坐了這個江山，對于騰訊而言，這是其最核心的資產(chǎn)，在此情況下，任何過于“新銳”的技術，都可能影響用戶體驗的改變，從而會被視為高風險操作。
尤其是當前大模型技術尚未完全成熟的情況下，各種幻覺、錯誤等問題，都會帶來難以預料的負面影響。
更重要的是，社交場景中的對話往往涉及大量私密信息，如何在提供AI服務的同時，確保用戶隱私安全，這是一個技術上和倫理上都極具挑戰(zhàn)的問題。
而這也引出了一個有趣的悖論：在互聯(lián)網(wǎng)時代，塑造各個巨頭的優(yōu)勢因素，在AI時代，反而可能成為一種潛在的掣肘。
在當下大模型的競爭中，最重要的環(huán)節(jié)之一莫過于數(shù)據(jù)。
從這方面來看，騰訊的技術積累和商業(yè)模式與百度、阿里有著本質(zhì)區(qū)別。百度長期深耕搜索引擎和知識圖譜，積累了海量的結構化數(shù)據(jù)和自然語言處理能力；阿里則依托電商生態(tài)，擁有豐富的場景化數(shù)據(jù)和完整的產(chǎn)業(yè)鏈支持。
相比之下，騰訊雖然在社交領域占據(jù)優(yōu)勢，但其數(shù)據(jù)屬性更偏向于即時通訊和娛樂，這在大模型發(fā)展的物質(zhì)基礎上就形成了先天差異。
更深層次來看，這樣的差異，也反映了不同企業(yè)在面對技術變革時的路徑依賴。騰訊的商業(yè)基因更偏向于連接與娛樂，而大模型技術的突破性應用，首先體現(xiàn)在知識服務和生產(chǎn)力工具領域。這種錯位，使得騰訊在大模型競爭中不得不采取更為謹慎的策略。
這也是為什么，在垂直場景適配方面，例如在金融、醫(yī)療、教育等專業(yè)領域的技術突破上，騰訊明顯落后于百度和阿里的系統(tǒng)性布局。
與百度、阿里建立構建統(tǒng)一的分布式計算框架（如飛槳、PAI），開發(fā)可復用的基礎算法組件相比，騰訊的創(chuàng)新，更像是一種“自上而下”的模式：即為特定產(chǎn)品優(yōu)化算法性能，解決局部場景的技術問題。
這樣的技術差距，背后的根本原因在于騰訊的技術創(chuàng)新范式，與大模型這種需要持續(xù)深耕的底層技術存在結構性矛盾。
可以說，從早期的QQ到微信，再到現(xiàn)在的AI大模型，馬化騰式的商業(yè)智慧，更多地體現(xiàn)在資本配置和生態(tài)搭建上，而非原始技術突破。
在互聯(lián)網(wǎng)時代，騰訊通過投資大量初創(chuàng)公司和科技企業(yè)，以“買、買、買”的策略，極快的速度擴展了業(yè)務版圖。在大模型和AI領域，騰訊大模型開發(fā)更多依賴開源技術和已有算法框架，但在核心技術積累上，并未能形成像百度的飛槳、阿里的M6這樣的自研基礎設施。
這助力騰訊構建了一個龐大、穩(wěn)固的商業(yè)生態(tài)，但也形成了一種“宿命式”的依附。
- The end -
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6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內(nèi)容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內(nèi)容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
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