国产大模型，确实太不可思议了！

昨天晚上让豆包看看贾跃亭的法拉第未来公司3.1M，多达几十页的招股说明书公告里面到底讲了些什么？

结果这一份大文件输入豆包对话框，直接让豆包崩溃了；而且到今天晚上都还没恢复过来，一次又一次关掉，重新开启都没用。

我第一次看到一个app崩溃之后，反复关掉重启；一天下来都还是没用。

这豆包是得多难受？！

那一篇文本到底有多长？

输入百度文小言，可以清晰地看到超字数：将近100万字！

百度一样被这样一篇近百万字的长文本干崩了。

百度文小言单次是有输入字数限制的，好像只有四五千个字。

是所有大模型中处理字数能力最少的。

而且它会清晰提示所超字数。

就是这样一个东西，他已经开始收费了！

也许收费版的处理文本的能力会强大一些。

但免费版的就这个样子，谁会用谁又敢用他的那个收费版的？

而且还是标准的老规矩：

系统崩溃了，但是不忘带上一条广告在上面！！

百度对广告，真的是情有独钟啊

再看看之前传言可以处理500万字超长文本的kimi。

这次倒是没有弄崩溃他的系统，但是提示文本超过20万字；他处理不了。

豆包和百度是在文本输入对话框，发送按钮变成灰色，还没接收系统就被干崩溃了。

kimi有所进步，好歹把文本收下了；只是无法处理运算。

这是国内用户使用量最靠前的，遥遥领先的三大 Ai大模型。

如果大家都是这样，可能我们也觉得正常了。

但是偏偏两个芯片算力非常少的相对更纯粹的国产ai大模型DeepSeek，把这个百万字长文本读完了！

意不意外，惊不惊喜？[恐惧][恐惧]

尤其科大讯飞，因为在美国的实体制裁清单上；采购不了英伟达芯片，只有一万块华为昇腾。

科大讯飞的算力基础硬件，应该是最弱的；但他处理那一百万字的长文本招股书公告，一点都没卡顿；非常流畅丝滑。

科大讯飞的速度是最快的。

我问了一下他为什么能处理百万字的长文本为什么豆包和文心一言面对这样的长文本就直接崩溃了？

他给了一个答案：

它是自动把长文本切片吸收，不是我分成一段一段地发送给他。

这个地方它的解释是有点问题的。

同样的问题我也问了deepSeek，他也是回复说自动切片吸收（但可能会有所遗漏）。

还列举了一个不同长度文本的遗漏比例表格。

非常的诚实坦率！

两个能解题的国产大模型，讯飞星火和 DeepSeek的答案，又有明显的差别。

DeepSeek一针见血，重点盯住和讲解了公告中的“超级投票权”：一股优先股拥有30亿票的投票权。

讯飞星火的解读，并没有特别提这件事情。

如果从信息和答案的重要性和关键性来看。

DeepSeek无疑是满分。

讯飞星火，只是50分左右，剩下的还要靠自己的专业去判断和把握；不然看了依就没有什么用。

但考虑到讯飞星火最弱的芯片算力基础硬件，而且它相对更丝滑顺畅的速度；能做到这样也已经很厉害。

他还解答了一下豆包卡顿一天的原因，感觉非常的翔实。

跟 DeepSeek差不多，问一个很简单的问题，能给出很详实很丰富的答案。

看到这样的使用效果和答案，我才猛然想起来：

Ai在根本上，可能全都算是数学解题。

但是做数学题，不正是中国学生的强项吗？

讯飞星火的老板和deepSeek的老板都巧了，一个是当年的高考省状元，一个是市状元。

看起来学霸解题，还是完全不一样。

也许ai大模型的未来，真的是以中国模型的绝对制胜告终。

Ai大模型有3个关键：

1.、软件算法和训练，2、芯片等硬件基础设施，3、数据内容

三者一个像做饭的方法，一个像做饭的工具武器；一个像米菜等食材，三者缺一不可。

目前我们在芯片基础硬件服务设施上，还是有一定的硬伤。

食材方面，国际化数据获取有一定困难；这也是一个比较大的局限，但好像也没那么关键。

做饭的方法，目前deepseek表现出来的；可能已经是最优秀的方法。

但当前的人工智能ai大模型，总体也还不够成熟。

即便是最高端的英伟达芯片，三两年之内，也还是很难干出那种方方面面都完全达到或者接近人类智力水平的通用人工智能AGI。

从长期来看。

可以持续提升和优化的，应该是做饭的方法；而不是做饭的工具武器和食材。

当然，做饭的工具武器和食材也是可以持续提升的。

工具，方法和食材的提升，都可以出更好的美味。

但从可得到性，成本获取难度来看，方法的成本远远高于工具和食材的成本；方法才是最终的关键制胜因素。

谁都可以提供麦当劳的那一套生产工具和食材，但不是谁都可以掌握麦当劳那一套制作方法。

谁都可以帮忙建设沃尔玛超市，提供他们的商品；但是世界上没有第二家公司掌握沃尔玛的运营方式。

工具武器和食材的获取成本最终会相对比较低廉，因为它更容易标准化。

所以芯片和数据在人工智能ai的竞争中，最终可能会变得没那么重要。

但是眼下，芯片工具可能还是最重要的，比方法和食材都重要。

因为眼下很可能是从陶罐到铁锅的过渡阶段，这个工具还是真比较关键。

陶罐可以做的东西相对有限，它会限制很多美食的烹饪机会。

就像现在deepseek，因为芯片基础算力工具有限；只有一个文本互动功能。

但现在很可能也就是刚刚从陶罐进入铁锅时代，冷兵器刚刚进入热武器阶段；新兴巨头也还没有机会制霸天下。

好的陶罐烹饪方法，就给了陶罐和冷冰器攒资本升级换代赢得了时间。

再有几年，国产研发设计和生产制造的高端芯片，可能也追上国际水平了。

那个时候，人工智能真正决战到来的时候；大家的武器很可能也已经在同一个水平。

武器到一个档次之后，剩下的就是比战略战术方法战斗水平了。

那个时候我们 Ai可能都依然没办法笑傲世界，只能是已经处于同等级别的战斗装备水平；不至于被被动碾压，然后可以松口气。

Ai国际竞争可能是一个长期甚至永恒的问题。

就像冷兵器和热武器的竞争，是一个永恒的过程；而且最后的竞争都已经无关那个东西本身了，更多的是制度和文化等等方面的竞争了。

目前，国产大模型，豆包在跟人的交流互动方面，已经体现出了一定的灵性。

但豆包和其他大多模型天然的局限是违背了成长和发展初衷，并没有真正为用户服务，没有坚持用户导向；而是更多地在为某些特殊东西服务，试图去改造和控制用户的脑袋，把所有人都变成某种“标准人”，处在畸形成长中；连根本的正确价值观和人格都没有。

这也导致他们在处理真正的严肃文字文本时，总是出现这样那样的根本性错误。

也可能正因为此，才给了deepseek用最少的资源，采用田忌赛马的方式专攻一个所有对手都最薄弱的领域，单点突进的机会。

起码大家在用deepseek的时候，虽然它很多功能都没有；但是它仅有的一个功能，是真正正常的，具备正常的价值观和人格特征。

然后便一出来就让大家欢上了。

我觉得这方面可能还是比较关键的重点，是对手们的集体扭曲给了他机会。

算法方面，可能差距还不是那么明显；但是价值观和立场导向，就像一个一个的公司发展一样；会诞生根本不同的结果。

麦当劳的方法也许大家都是会的，但是真正要理解那个精髓，要坚持做那个价值观和立场导向；就不容易了。

国产大模型，希望都能吸取教训，及时纠正错误的发展方向和价值导向；走向健康成长，而不是浪费社会资源为虎作伥，间接助纣为虐。

那样，也许要不了几年；中国就会有几家非常不错的纵横国际舞台的ai大模型。

不然抛弃百姓，抛弃正义和正道，单纯地讲投资概念炒股收割市场；甚至为特殊少数群体服务，背离大众走到大众对立面去；那必然会被大众抛弃。

毕竟这都二十一世纪了，那种赤裸裸的控术；已经行不通了。

得不到用户认可，最终一切都是徒劳的。

顾客就是上帝，群众是历史创造者；不是喊着玩的。

谁抛弃大众，与大众对立；最终都只会是自己搬起石头砸自己脚。