聊聊当前大模型的格局¶
随便讲点现在人工智能的发展吧。
当前大模型市场的格局¶
截止这篇文章写的时候，世界上最好的几个大模型大概是Opus 5.5、 GPT 6 Astra，Gemini 4 carbon。
而国内的模型，目前也就只有kimi 3.1 Pro能冲到第二梯队吧。然后Deepseek的1017版本基本上包办了所有脏活累活，在第二梯队末、第三梯队顶尖。这是目前大模型市场的格局。当然还有马上就要发布的千问4，这里不知道千问4的效果如何，我们暂且不表。
中美模式之争¶
就是大模型发展到现在，美国是一个闭源的高价模式，中国是一个开源的低价模式。然后确实美国大模型无论在规模在能力上远超中国大模型。一方面是因为它这个硬件资源足够，它有足够的计算卡。然后也确实算先于中国发展，所以它能掌握到最顶尖的能力。一开始可能他们也想搞垄断。中国只是用开源低价破局。
我的实际使用体验¶
我之前在Deepseek 0731版本的时候，我就说过，其实那个时候的版本就已经能够胜任很大部分的工作了。然后这个1017版本能够胜任的工作就更多。 Flash版本的确实有它先天的缺陷，它的世界知识储备肯定是不够的。但是它的特化工作能力，它控制Agent去干活的能力都没有问题。现在不都是好多人用Opus 5.5或者用GPT？当发号施令的写计划书，然后全部交给Deepseek去执行了，这其实是一件从成本考虑，而且效果执行层面确实不错的一种方案。因为我没有订阅Claude或者是GPT，所以我平常在用的是Gemini 4去做一些核心文案的书写，或者是一些框架上的修正。剩下的工作我也是同样交给了Deepseek 1017去办。
顶尖大模型的商业困局¶
我想说什么呢？就是还是那个观点，随着我们的中国的便宜的大模型。能够干70%、80%到最后90%的活。那么留给顶尖大模型的那种设计的活，其实就不多了。所以它们占着巨大的计算资源。但是实际上又收不到太多的钱，它们在商业模式上实际上是跑不通的。而且大模型能力的提升，是一个逐渐变慢的过程，边际效应在递减。但是成本是递增的，而且增速不慢。所以这件事情是不可能持久的。但是美国的公司肯定也陷入了这么一个困局，他们没办法。从这困局中跳出来，他们投入的成本太多。商业上我们知道这个时候，前面的成本收不回来了，你就不能再投太多了，你就要让前面的成本变成沉没成本，最好的办法就是抽身撤退。但是船大难掉头啊。美国的御三家。可能也就谷歌可以随时抽身。Anthropic和OpenAI是专门只做大模型的公司，他们没办法抽身，那抽身就是倒闭了，所以这也是他们的一个困局，算陷入了一个困境吧。
中国其实已经赢了¶
所以别看中国大模型现在能力弱于美国的，但我还是那个判断，中国其实已经赢了，即便只有Deepseek 1017，它已经改变全世界人们使用大模型的一个习惯。因为这种便宜的模型已经足够胜任绝大部分工作。而且其实不止1017，还有千问3.8的FlashNext。这个模型能够在本地的显卡上部署，也算是一种补刀。他们的能力其实都已经足够了。比起一年前，我只能依靠 opus 4.6去完成编程工作。我现在能用的基础的模型。已经很充足了。所以国外大模型公司如果想逃脱出这个困境，一定得找到一个新的商业模式。这种订阅付费的，必不长久。