国产通用大模子第一梯队,,,,,,来新人了???!
一张新面目,,,,,,就这样突入了国产通用大模子第一梯队。。
走的还不是行业主流的“堆参数”路径。。
这事放今天,,,,,,谁听了不想迅速围观一下??????
我也不破例,,,,,,并且我还顺便挖了一下这家公司这样做的原因(好奇.jpg)。。
效果你猜怎么着???谜底居然云云“直击灵魂”——再走古板老路,,,,,,你我的Token钱包是真扛不住了。。
△图片由AI天生
这事还得从已往几年行业默认的“堆参数、堆算力”玩法提及,,,,,,得益于“大力出事业”这条规则,,,,,,大模子确实变得越来越智慧,,,,,,但账单也越来越离谱。。
尤其进入推理时代、Agent时代后,,,,,,这一问题肉眼可见变得越发突出了:
为了让模子“想得更深”,,,,,,行业主流做法是让它把思索链条逐Token睁开,,,,,,效果Token消耗越来越夸张。。
传导到行业加入者,,,,,,企业最先天天愁赚不到钱,,,,,,我们通俗人也日常陷入“Token不敷用、用不起”的焦虑。。
以是,,,,,,该怎么给各人精准止痛呢???
今天这位玩家,,,,,,港股AGI第一股云知声,,,,,,带着它的新一代基座模子U2,,,,,,来了。。
U2不卷参数,,,,,,卷“智能密度×Token价值”。。并且说是通用大模子,,,,,,但骨子里着实是个原生智能体模子。。
说白了,,,,,,U2的一切都是为了“让单位Token施展出最大智能”而设计的。。
你问效果怎样???数据很能说明问题:U2在多项要害评测上,,,,,,以极低的激活参数规模比肩甚至逾越体量大得多的敌手,,,,,,思索Token消耗量可镌汰约25%,,,,,,在压缩思索Token消耗的同时,,,,,,推理本钱显著低于同尺寸规模巨细模子。。
能力不减、Token更少、本钱还打下来了,,,,,,U2究竟是怎么做到的???
U2有多能打???实测一下
怎么做到的先不谈,,,,,,咱先回覆一个问题:这瓜保真不???(潜台词≈U2真实有多能打)
谜底是,,,,,,确实有点工具。。和同类模子比,,,,,,U2最显着的差别有两个:
一是特殊醒目活,,,,,,IFBench指令遵照、Claw系列Agent评测、GDPval办公能力评测都打到了前排,,,,,,并且完成重大使命的交互轮次更少,,,,,,不会动不动卡壳往返折腾;;;;
二是“以小胜大”,,,,,,GPQA硬核推理和长文本明确上,,,,,,仅凭极低激活参数,,,,,,打出了靠近甚至凌驾部分超大模子的效果。。
即是说,,,,,,又醒目活、又不靠烧算力,,,,,,这两件事U2同时做到了。。
好好好,,,,,,我已经忍不住要用它跑跑真实案例了。。
现在U2已正式上线云知声Token Hub,,,,,,个人、开发者及组织均可体验。。它支持OpenClaw/Hermes等主流Agent脚手架,,,,,,可无缝对接现有开发流程,,,,,,适配本钱较低。。
既然U2善于开发,,,,,,一上来我就妄想给它“挖坑”,,,,,,出一道开放性问题(doge)。。
提醒词大致为:做一个值得上Awwwards的前端demo,,,,,,可自由选择创意主题,,,,,,单文件HTML、不必外部库。。
这道题没有标准谜底,,,,,,考的是模子在没有约束时能自动展示多高的上限。。
凭证老例,,,,,,弱模子一般会选择做通俗官网、卡片结构或按钮动画,,,,,,而强模子会自动往粒子宇宙、流体模拟、物理引擎这个偏向走。。
效果U2很快就交出了一个交互式粒子宇宙,,,,,,快要1000行代码,,,,,,没有引用任何外部依赖,,,,,,所有原生实现。。
视频地点:https://mp.weixin.qq.com/s/IISZprE3c_4w0y61y0EBLQ
翻开HTML,,,,,,鼠标移动会扰动周围粒子的运动轨迹,,,,,,点击会触发吸引、倾轧、围绕三种模式的切换,,,,,,左上角面板还能实时显示目今粒子数目及运动状态。。
日常感伤一下,,,,,,以前考大模子,,,,,,顶多是让它在六边形里转小球。。现在倒好,,,,,,直接上这种生产力级的Vibe Coding了。。
而说到Vibe Coding,,,,,,最近恰恰有个想法想实践一下:做一个12星座版的《TA究竟在想什么》应用。。
网上冲浪时经常刷到那种,,,,,,求网友资助剖析“crush究竟什么意思”的帖子,,,,,,脑瓜子一转,,,,,,商机这不就来了。。
于是我立马扔给U2一些模糊形貌,,,,,,焦点需求是能不可连系对方星座,,,,,,判断对方某些话或行动背后的真实意图。。
效果U2一口吻搞定了五大功效???,,,,,,挨个测试每项功效都能正常使用(谈天纪录为AI天生),,,,,,尤其较量惊喜的是它还想到了AI回复这一点,,,,,,好吧,,,,,,我认可AI你照旧在我之上。。
视频地点:https://mp.weixin.qq.com/s/IISZprE3c_4w0y61y0EBLQ
若是说上面这些还只是体现了U2的Agent开发能力,,,,,,那么最后这个则是真正磨练它的推理和研究深度——
我让U2对OPC(一人公司)赛道做一次全景式深度研究,,,,,,要求输出结构完整、有数据支持的可交互HTML报告。。
全程没给任何资料,,,,,,没有指定命据泉源,,,,,,就一句指令。。
没想到U2却交出了一份让人眼前一亮的报告:
视频地点:https://mp.weixin.qq.com/s/IISZprE3c_4w0y61y0EBLQ
左侧牢靠导航,,,,,,右侧内容区从工业概述、焦点数据、行业漫衍一起笼罩到政策解读和未来展望……页面底部显示数据均出自国家市场监视治理总局、中国OPC生长调研报告2026等果真数据。。
数据有来由,,,,,,判断有逻辑,,,,,,不是凑字数,,,,,,是真在做研究。。
三个案例跑完,,,,,,转头看会发明它们划分在验证U2的三条能力线:
粒子宇宙考Coding,,,,,,没有脚手架也能交出生产级代码;;;;星座应用考Agent,,,,,,需求模糊、???榉痹,,,,,,照样没卡壳没返工;;;;OPC报告考Reasoning,,,,,,零资料输入也能把研究做出来。。
更要害的是,,,,,,三个使命U2还都没靠堆Token换效果。。
嗯???这是咋回事???U2究竟是怎么做到又好又省的???
U2为什么能做到
转了一圈,,,,,,我找到的谜底是:
从理念到工程设计,,,,,,U2和已往盛行的那套全都纷歧样。。
U2的设计理念,,,,,,着实就是开头提到的“智能密度×Token价值”。。
听起来有点笼统,,,,,,无妨连系云知声首创人黄伟的话来明确:
用更高效的资源投入,,,,,,用模子架构工程能力方面的优化,,,,,,打造出能知足绝大大都场景的智能水平,,,,,,这就是智能密度。。至于何谓“高价值Token” ,,,,,,则是能够直接转化为商业收入、降低运营本钱、规避重大风险或提升决议质量的Token。。
换句话说,,,,,,每一分算力、每一个Token,,,,,,都得花在刀刃上。。两个乘数同时优化,,,,,,缺一不可。。
而落到工程上,,,,,,U2则针对两大行业焦点痛点精准挥刀。。
怎么不卷参数,,,,,,以小胜大???把模子性能提起来。。怎么镌汰Token消耗???把模子使用本钱降下去。。
先说性能,,,,,,U2主要从数据和架构层面举行了优化。。
古板模子里保存大宗“光占参数不着力”的无效数据,,,,,,于是U2选择做高知识密度精筛——
把重复、低质、容易诱发幻觉的数据大宗过滤掉,,,,,,只留真正有知识含量的部分。。
这样一来,,,,,,模子单位参数的有用知识密度显着提升。。
控制好输入端之后,,,,,,怎么继续包管模子不说空话呢???
对此,,,,,,他们在表达层面又做了语义Token压缩优化,,,,,,通过优化分词与表征,,,,,,让每个Token只管承载更多有用信息,,,,,,相当于同样一句话,,,,,,用更少Token说清晰。。
双方都控制好,,,,,,最后再给“幻觉”加一道包管——设置一套知识点级校验与自反馈机制,,,,,,一连纠偏、自动抑制幻觉。。
说白了,,,,,,整个数据层面就是往“用更少Token办更多事”上靠。。
△图片由AI天生
架构上,,,,,,U2焦点是希罕MoE(混淆专家)结构,,,,,,叠加希罕知识编码和知识蒸馏。。
MoE我知道,,,,,,实质就是“按需激活”,,,,,,为啥这里又多了“希罕”二字???
一查才知道,,,,,,通俗MoE虽然也是按需挪用,,,,,,但若是专家自己依然很臃肿,,,,,,激活数目一多,,,,,,算力照样压不下来。。
而希罕MoE主打一个“能省则省”——能用一个专家解决的,,,,,,绝不叫两个;;;;能用小专家解决的,,,,,,绝不叫大专家。。
于是,,,,,,U2在MoE之前加了一道“希罕知识编码+知识蒸馏”的程序,,,,,,把每个专家的知识做一遍精炼提纯,,,,,,让每个专家变得更精悍。。
而数据和架构的威力一叠加,,,,,,U2便依附2660亿参数,,,,,,抵达了1.2万亿参数模子的性能,,,,,,参数效率靠近后者的5倍。。
至于Token该怎么省,,,,,,U2选择从推理环节动刀。。
为了让模子想得更深,,,,,,主流做法是把完整头脑链逐Token睁开输出——效果确实好,,,,,,但Token也烧得飞快,,,,,,重大使命里真正贵的往往不是谜底,,,,,,而是那一大堆思索历程。。
而U2在实践中发明,,,,,,不说出思索历程,,,,,,谜底一样靠得住。。详细他们干了两件事:
一是精简推理路径,,,,,,直接砍掉无效方法和兜圈子的冗余推导;;;;二是类比人脑解题方式引入隐式思索机制,,,,,,在隐藏层先把解题偏向想清晰,,,,,,再进入显式推理的细化验证,,,,,,大宗中心历程基础不需要睁开成Token输出。。
以是说,,,,,,古板模子是边想边说,,,,,,而U2更像先想明确、再挑重点说。。
△图片由AI天生
靠着这一设计,,,,,,U2在保存多路径探索与后续可验证性的同时,,,,,,可将思索Token消耗量镌汰约25%。。
25%什么看法???放在企业级长链路使命里,,,,,,这个数字带来的本钱差别,,,,,,只能说懂的都懂了。。
而这还没完,,,,,,U2还把原生Agent能力和Harness Engineering放进了统一个训练闭环。。
Harness会凭证模子特点一连优化,,,,,,模子再使用Harness返回的真实使命数据,,,,,,继续强化多步妄想、工具挪用和历程纠错能力。。双方相互喂数据、相互进化。。
效果就是,,,,,,U2的Agent能力不是后天外挂的,,,,,,而是原生长出来的。。
而“原生”意味着,,,,,,模子完成重大使命时需要的交互轮次更少、上下文更短,,,,,,单次营业Token本钱也会进一步下降。。
到这里你发明没,,,,,,在U2身上,,,,,,小参数、强能力、少Token并非取舍,,,,,,而是被同时设计进去的。。
从理念到工程设计,,,,,,U2每一层都在往统一个偏向使劲:
让智能更密、让Token更值。。
为什么是云知声
好,,,,,,现在我已经知道有U2这样一个模子了,,,,,,但问题是:
为什么在各人普遍以为大模子竞争名堂已经收敛之时,,,,,,云知声还要往里闯???并且还真让它闯进去了???
一切可以追溯到上个月,,,,,,晚点LatePost对云知声首创人黄伟的采访。。
黄伟的判断很直接:2023到2025年是大模子的热身赛,,,,,,2026年正赛才刚最先。。
乍一听有点像时势话,,,,,,但仔细想想还真不是。。
热身赛比的是参数、算力和资源投入,,,,,,实质上是一场资源消耗战。。而现在,,,,,,AI正从“天生式”迈入“生产力”时代——模子要真正下场干活了,,,,,,每一个Token都得换回真实的营业价值。。
以是,,,,,,虽然走的照旧通用大模子这条路,,,,,,但已经不是统一场角逐了。。已往比谁投入更多资源,,,,,,现在比谁能创立更多价值,,,,,,评分标准已经悄悄改变。。
说白了,,,,,,以前那套竞争名堂或许已经收敛,,,,,,但新的竞争名堂,,,,,,才刚刚睁开。。
这也诠释了为啥云知声第一代基;;;;菇小吧胶!,,,,,,现在却酿成了“U2”,,,,,,它代表的正是这种AI范式的转变。。
△图片由AI天生
而在这套新的竞争系统下,,,,,,云知声已往十几年攒下的“家底”最先施展作用了。。
那些一经看起来不敷性感、甚至有些“慢”的积累,,,,,,现在反而成了它攻击第一梯队的主要筹码。。
云知声2012年依附语音识别起身,,,,,,去年刚完成港股上市,,,,,,被外界普遍视为“港股AGI第一股”。。
许多人一看它名字里有“声”,,,,,,就下意识以为这是一家语音公司,,,,,,但这着实是一种误解。。
准确翻开方式是,,,,,,三个字看全——“云”是智能的载体,,,,,,“知”是认知的焦点,,,,,,“声”只是进入这个天下的第一扇门。。
在黄伟看来,,,,,,他们听的历来不是声音,,,,,,而是声音背后的意识。。
何谓“声音背后的意识”???焦点有三层,,,,,,换成示意图明确如下:
△图片由AI天生
看到没,,,,,,为了搞懂“声音背后的意识”,,,,,,云知声着实一起都在升级自己的能力界线。。
最早做语音识别,,,,,,解决“听懂”的问题;;;;厥后做智能交互,,,,,,解决“明确意图”的问题;;;;再厥后,,,,,,当目的酿成明确情绪、场景和恒久需求时,,,,,,单点手艺已经不敷用了,,,,,,背后需要一个能够推理、妄想和行动的智能大脑。。
以是从某种意义上说,,,,,,云知声并不是突然转型做大模子,,,,,,而是在追逐“让机械真正明确人”这件事的历程中,,,,,,一步步走到了大模子这里。。
这也诠释了它今天为什么把自己定位为:原生智能体基座大模子公司。。
不是赶风口,,,,,,是这条线走到现在,,,,,,自然走到了这个位置。。
而在Agent时代,,,,,,这段积累尤其值钱。。
就这么说吧,,,,,,现在各人熟知的大模子玩家,,,,,,险些都是2023年前后麋集冒出来的新面目,,,,,,但云知声不是。。
早在AI 1.0时代,,,,,,它就已经在做真实场景落地了。。
多年来,,,,,,它一直坚持“强基模+深应用”的蹊径:一边自主研发底层模子能力,,,,,,一边扎根工业场景做深度落地。。
围绕智慧医疗和智慧生涯两条营业主线,,,,,,它积累了大宗真实数据、真实需求,,,,,,以及真实反馈。。
而这些,,,,,,正是大模子时代最稀缺、也最值钱的工具。。
更要害的是,,,,,,这种来自真实场景的压力,,,,,,还倒逼出了云知声自己奇异的一套要领论:不追求参数规模,,,,,,追求更高的智能密度、更低的推理本钱、更强的落地能力。。
说到这里,,,,,,有个细节很值得一提。。众所周知,,,,,,老黄喜欢说token efficiency,,,,,,“同样100万token,,,,,,我用更少的电费、更少的算力把它生产出来”,,,,,,但这只是生产端的看法。。
而云知声一步到位,,,,,,想的是“这100万token生产出来之后,,,,,,它究竟值几多钱”。。效率再高,,,,,,若是全是空话,,,,,,商业价值也是零。。
围绕这个逻辑,,,,,,云知声搭了一套完整的系统:底层是U2这样的基座大模子,,,,,,中心是兽牙智能体平台,,,,,,上层一端毗连医疗、医保、交通、客服等工业场景,,,,,,另一端通过MaaS和生态平台触达开发者与个人用户。。
模子创立价值,,,,,,价值爆发Token消耗,,,,,,Token消耗转化为收入,,,,,,属于云知声的“Token经济学”就此闭环跑通了。。
而最新的数据,,,,,,已经最先验证这套逻辑。。
已往几年云知声发声未几,,,,,,一部分原因是港股上市静默期的客观限制。。
但现在静默期竣事了,,,,,,财报也摆在那里:不到500人的团队,,,,,,年营收凌驾10亿元,,,,,,大模子相关收入突破6.1亿元,,,,,,同比增添凌驾10倍。。
更直接的信号来自Token营业,,,,,,量子位探询到,,,,,,云知声今年5月Token挪用收入ARR环比增添了600%,,,,,,预计6月仍将坚持高速增添。。
这意味着,,,,,,云知声的收入已经和客户创立的AI价值直接挂钩了,,,,,,客户用得越多、价值越大,,,,,,收入的天花板也随着翻开。。
“智能密度×Token价值”这套逻辑,,,,,,不再只是理念,,,,,,而是已经最先在财报上展现。。
以是回过头看U2,,,,,,外貌上,,,,,,它以1/10的Token本钱重构了重大使命的本钱结构,,,,,,让许多已往算不过账的AI场景,,,,,,第一次具备了大规模安排的可能。。
实质上,,,,,,它验证的是“智能密度”这条蹊径自己的可行性:性能不是堆出来的,,,,,,本钱不是靠降质量省下来的,,,,,,两件事可以同时爆发。。
当每一个Token都能创立更多价值时,,,,,,显而易见,,,,,,“更大”便不再是唯一谜底——
行业的评价坐标,,,,,,将从“谁的模子更大”,,,,,,逐渐转向“谁的模子更值”。。
而U2,,,,,,正是这一转变的第一块试金石。。
在线体验:https://maas.unisound.com/models/u2
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