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在DeepSeek老家发新模型,豆包怎么想的?

摘要:

尽管研发模型是当前最紧要的任务,但凤凰网科技从豆包内部人士处了解到,内部对应用层的投入同样巨大,“拿的资源不比模型层少”。

凤凰网科技 出品

作者|徐珍

编辑|董雨晴

豆包的思考模型终于正式揭开面纱。

4月17日,火山引擎总裁谭待现身杭州,分享近四个月以来字节豆包大模型的研发进展。

其中最值得关注的,是思考模型Doubao-1.5-thinking-pro的正式上线。目前,其已通过火山引擎正式开放体验接口。

一季度,AI赛道天翻地覆。

DeepSeek最先凭借推理模型震惊海外,大厂的步伐相对滞后,这让去年AI战略被打满分的字节跳动略显尴尬。

不过,有行业人士对凤凰网科技表示,“豆包的步伐会慢,跟它用户量级大有关,如何平衡投入产出比是个问题”。

据谭待表述,豆包大模型在3月底日均tokens使用量已超12.7万亿,是2024年12月的3倍,一年前的106倍。

在基座大模型愈发呈现寡头之势的当下,豆包大模型的一举一动也备受外界关注。

根据官方测评,豆包深度思考模型的人类评估表现超出DeepSeek R1 8%,同时单位推理成本相比DeepSeek R1降低了50%。

在数学推理、编程竞赛、科学推理等专业任务领域,该模型性能相较OpenAI o3-mini-high、Gemini 2.5 Pro等模型同样并不逊色。用谭待的话来说,就是“均达到或接近全球第一梯队”。

另一亮点是多模态的能力,毕竟DeepSeek迟迟不支持除文字以外的内容。

本次豆包深度思考模型专门打造了一款视觉版,具有原生多模态深度思考能力,可以一键拍图识别地点、识别外文菜单。

豆包大模型总算是扳回了一局。

目前,在AppStore内豆包已重回免费榜第一,DeepSeek目前排名第三,元宝则位于第八。

用多模态打DeepSeek?

相比元宝赤裸裸的借DeepSeek的东风,豆包的姿态略显摇摆。

2月初,火山引擎官方即全面支持DeepSeek系列大模型,但另一边,豆包自身还在铆足劲进行模型研发投入。

当月下旬,字节跳动旗下AI助手豆包开始小范围测试深度思考模型的消息,彼时豆包相关负责人对媒体回应称,豆包App在测试的是其深度思考模型的不同实验版本;3月5日,豆包宣布上线深度思考推理模式,并以输入框的“深度思考”按钮为功能入口。

不过这些小试牛刀未能溅起多大水花。

直到本次推理模型全面上线,坦诚讲,虽然没有DeepSeek R1出现时的那种惊艳,但大厂全面作战的能力更强,在产品细节上的打磨更为细致。

比如基于豆包·深度思考模型,豆包App进行了定向训练,让模型具备了“边想边搜”的能力。思考过程中,豆包可基于推理,多次调用工具、搜索信息,提供更加全面、准确的结果。

除此之外,视觉理解模型解决了DeepSeek R1只能做文字输入的最大难点。

这一次在发布现场,谭待演示了一个很好的应用案例:

出国旅游时遇到的最大难题之一——点菜。“只翻译菜单是不够的,能直接点菜才是完美”。除此之外,模型还要思考如何换算汇率来控制预算,还要弄懂外文菜单的意思,如果有老人、孩子,要照顾他们的喜好,是否过敏等等。根据谭待现场所举的例子,豆包深度思考模型首先兑换货币控制预算,周全考虑老人孩子喜好,还细致避开过敏菜肴,非常出色地完成了任务。

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豆包仍在憋大招

过去一个多月,是豆包团队紧锣密鼓的一个月。

人员架构上引入新的技术大拿,最著名的当属从谷歌加入字节的、曾参与Gemini开发的Google follow吴永辉博士。

此后其便领导豆包大模型团队加足马力,与此同时朱文佳继续负责模型应用相关工作。

尽管研发模型是当前的紧要任务,但凤凰网科技从豆包内部人士处了解到,内部对应用层的投入同样不低。“最近一个多月,各个产品部门都拉满了,个别部门还在憋大招。”

去年5月“豆包大模型家族”正式发布时惊艳四座,价格屠夫成为字节在大模型市场的一个新标签。

今年2月,百度智能云事业群总裁沈抖还曾在全员会上暗戳戳的表示,“国内大模型去年‘恶意’的价格战,导致行业整体的创收相较于国外差了多个数量级”。当时,谭待通过朋友圈回应称,大模型降价是通过技术创新实现的,大家应像DeepSeek一样聚焦基本功,少做无端猜测。

不过,本次发布的Doubao-1.5-thinking-pro模型没有特别突出它的API价格。

凤凰网科技在查询官方后发现,豆包推理模型的输入、输出价格分别为0.004元/千token和0.002元/千token,同等级模型,阿里qwen-plus输入价格可做到0.0008元/千token,输出价格与豆包模型一样。DeepSeek R1的API价格在忙时段,输入和输出分别可达0.001元/千token和0.016元/千token。

另据官方表示,豆包深度思考模型采用MoE(混合专家)架构,总参数为200B,每次推理时激活的参数为20B,可以更低延迟。相比之下,DeepSeek-R1总参数规模为671B,激活参数为37B。

在提及本次模型更新中的难点时,谭待表示,整体来说是实现效果好最难。“因为要先用各种方法达到最好的效果,在这个基础上再用各种方式去降低成本,这是一个优化的过程”。其认为,好效果能带来更大的突破,解锁更多的场景,吸引更多的用户和企业使用。所以得以预见,豆包推理模型的API价格未来还将处于动态调整的过程中。

包括朱啸虎在内的一众行业人士均认为,当前国内已经有很好的开源模型,这使得应用市场出现了显著的机会。业内越来越多人亦认为大模型的竞争最后只会剩下几家。

如李开复所言,“中国大模型未来大概率只剩下DeepSeek、阿里和字节跳动三家”。不过即便如此,相较于DeepSeek和阿里,字节仍旧需要走出自己的路。


标签: DeepSeek

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