每經(jīng)評論員 王郁彪

近日，多家國產(chǎn)大模型廠商幾乎同時更新模型進展，先是阿里發(fā)布千問旗艦推理模型Qwen3-Max-Thinking，隨后，DeepSeek與Kimi再次“撞檔”更新，DeepSeek開源新的DeepSeek-OCR 2模型，Kimi發(fā)布并開源Kimi K2.5模型。

1月29日，MiniMax推出Music2.5音樂生成模型，宣布突破兩大AI（人工智能）音樂技術(shù)難題，引爆港股AI行情，其中MiniMax股價盤中一度漲超20%，智譜股價盤中也一度漲超10%。

從此次國內(nèi)各大模型廠商更新方向來看，大模型的能力進階以及市場競爭的焦點，已然跳出了單純比拼參數(shù)與對話表現(xiàn)的階段，邁向了更深一層的工程化、系統(tǒng)級能力重塑。

簡言之，就是讓大模型完成從“科研成果”向“工業(yè)產(chǎn)品”的跨越，特別是要讓非AI專業(yè)的業(yè)務(wù)團隊也能穩(wěn)定安全、高可用、低成本地消費大模型。與一味堆算力的前期階段不同，這無疑更加考驗國內(nèi)大模型的綜合能力。

筆者認為，目前國內(nèi)大模型邁入工程化階段仍面臨三道坎。

第一道坎，是成本與效能的平衡難題。大模型尤其是高參數(shù)模型的訓(xùn)練與推理成本高昂，堪稱“算力吞金獸”。對于多數(shù)企業(yè)而言，自建或頻繁調(diào)用頂尖模型進行全量業(yè)務(wù)處理，財務(wù)壓力巨大。如何在保持核心性能的同時，大幅降低部署與使用門檻，是規(guī)模化應(yīng)用必須跨越的第一道坎。

第二道坎，是穩(wěn)定性與可解釋性的工業(yè)級要求。大模型在實驗室的優(yōu)異表現(xiàn)，不能與其在生成環(huán)境下的表現(xiàn)劃等號。目前，大模型依舊存在“幻覺”（輸出事實性錯誤）、輸出結(jié)果隨機波動等問題，如若出現(xiàn)在金融風(fēng)控、醫(yī)療輔助診斷等嚴(yán)肅場景，可能帶來重大風(fēng)險。因此，市場需要可預(yù)期、可審計、可追溯的工業(yè)級模型方案。

第三道坎，是與現(xiàn)有系統(tǒng)的融合之困。大模型能力如何融入建設(shè)多年的現(xiàn)有系統(tǒng)，這涉及復(fù)雜的API（應(yīng)用程序編程接口）對接、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、工作流重組以及權(quán)限與安全體系的適配。然而，許多模型當(dāng)前仍停留在“聊天演示”層面，缺乏與企業(yè)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)深度、無縫集成的“中間件”與標(biāo)準(zhǔn)接口。

每一道坎的突破，難度都是巨大的。

比如，在技術(shù)路徑上，必須從“追求極致參數(shù)”轉(zhuǎn)向“優(yōu)化單位算力效能”，目標(biāo)還是讓企業(yè)用得起、用得好。例如，DeepSeek開源OCR（光學(xué)字符識別）模型，就是在特定任務(wù)上追求極致效能與成本優(yōu)勢的體現(xiàn)。比起一個“全能但昂貴”的通用模型，在工程化初期往往更具吸引力。

此外，企業(yè)客戶購買的不是技術(shù)參數(shù)，而是解決問題的穩(wěn)定能力。因此，在交付形態(tài)上，應(yīng)從單純提供模型向提供綜合的服務(wù)與解決方案轉(zhuǎn)變。同時，通過提示詞工程、檢索增強生成等技術(shù)，為關(guān)鍵應(yīng)用場景構(gòu)建“護欄”，有效控制幻覺，提升結(jié)果可靠性與可解釋性。

唯有跨過這些工程化的深水區(qū)，國產(chǎn)大模型才能從“密集上新”的喧嘩，走向“深度用上”的靜謐，其創(chuàng)造的產(chǎn)業(yè)價值與市場回報，方能如資本市場所期待的那般，堅實而持久。

封面圖片來源：每日經(jīng)濟新聞