国产大模型首超GPT-4o，李开复：中美顶尖模型的时间差只有五个月
预训练成本太高，一些公司快要扛不住了；内卷得越来越厉害，各家厂商都是赔钱赚吆喝……
在最近国内大模型行业暗流涌动的时候，零一万物发布了全新 SOTA 旗舰模型亮相，中国大模型中首度超越 GPT-4o，正面辟谣疯传的流言：绝不放弃预训练，而且做得又快又好。
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超越 GPT-4o，追平 Grok，国内大模型的第一次
在对大模型的测评中，LMSYS Org 发布的 Chatbot Arena，以「盲测」机制著称，是最能反映用户体验的测评标准之一。这一次，零一万物的 Yi-Lightning，排名世界第六，中国第一，稳居世界第一梯队大模型公司之列。
其中，在中文子榜单上，Yi-Lightning 超越了 xAI 发布的 Grok-2-08-13、智谱发布的 GLM-4-Plus 等国内外优质模型，与 o1-mini 等模型并列排名世界第二。
在零一万物召开的线上发布会中，李开复展示了一段不同模型对莎士比亚作品《李尔王》的翻译。Yi-Lightning 在结合上下文、转译微妙的语义方面格外突出，展现了出色的中英互通能力。
而这些，恰恰与之前的风传相反：预训练功不可没。
上周国内的大模型行业传出风声：国内部分模型公司，打算放弃成本高昂的预训练，不再和国外大厂硬拼——零一万物是被猜测是其中打算放弃的公司之一。
「这个事情我们就正式辟谣，这个理解是错误的。」李开复在发布会上说。
他表示，GPT 新发布 o1 之后，的确带来了新灵感，「一年半以前大家觉得大模型最厉害的地方就是预训练，一年以后发现 Post train 也是同样重要，这感谢 OpenAI 点醒我们这一点。」
不过，后训练的重要性变高，不代表要彻底放弃预训练。
在 Yi-Lightning 的训练过程中，采用 Mixture of Experts（MoE）混合专家模型架构，同时改进了单阶段训练，使用了多阶段的训练模式，并且采用了混合注意力机制（Hybrid Attention）。在保持模型性能接近最优的同时，尽可能减少激活参数的数量以降低训推成本，提高推理速度。
「中国的六家大模型公司，只要有够好的人才，想做预训练的决心，融资额跟芯片都不会是问题的。」李开复说。
「很多人问中国的预训练是否落后美国？我们也坦诚中国是落后美国，但有人说落后十年、二十年，今天我们可以用非常精确的数字来算：GPT4o 在 5 月做出来的模型，我们在 10 月的今天已经把它打败了。如果真的算中国赶超美国有多远的距离，至少，零一万物离 OpenAI 的模型， 只差五个月。」
在低价面前，一定是对性能的保证
看得出来，在对于模型训练的规划上，零一万物仍然在「模基共建」的战略路径上稳定前进。有所变化的，是对商业化的理解。
自从五个月前发布千亿参数模型 Yi-Large 之后，零一万物相继和阿里云、360、顺丰科技、飞书、钉钉、钛动科技等头部企业达成合作，toB 的路子越走越宽。
「首要任务就是要寻找少数能够按使用情况收费的方法，而不是项目定制的方法，能得到比较高利润率的订单再去做。」李开复说。
零一万物对 toB 和 toC 的业务，有了更明确的侧重。针对国内的环境，比如明显遥遥领先的零售、电商行业，这次推出了「AI 2.0」数字人，提供了动作训练、表情生成等能力，并配备 AI 2.0 门店短视频解决方案。
而 toC 的探索则主要放在国外，「我们尝试了一些产品，有些表现很好，有些没有那么好。在国内，也在观察什么时候适合在国内做什么样的产品。」
这是考虑到国内的用户获取的流量成本，已经被一卷再卷得很高，且无法控制流失率。相比之下，获客成本较低而且营利方式更多元成熟。「现在当下最大的理由还是说国外做 to C 的产品，我们变现能力和消耗用户增长的成本算账可以算得过来，以后再关注国内有什么机会可以推出。」
当然，无论是 toB 还是 toC，对于模型的追求都是一以贯之的：性能越强越好，价格越低越好。
目前 Yi-Lightning 已上线 Yi 大模型开放平台，每百万 token 仅需 0.99 元，直逼行业最低价，让人不禁要问，零一万物也来卷价格战了？
「我们还是有利润空间，所以欢迎大家使用，不用担心我们被你用垮了。」李开复解释道，0.99/百万 token 的价格看似卷起来了，但实际应用中，调用量累积下来还是很大，因此需要把价格平衡在一个适当的区间，「不会赔钱卖模型，但也不会赚很多钱，而是在成本线上加一点点小小的利润」，以保证开发者能在用上优秀模型的前提下，再去挑最便宜的。
放眼望去，中国大模型产业进入到了「耐力赛」阶段，如何让大模型赋能千行百业，提升企业新质生产力是一个重要的命题。
这不仅将牵涉到大模型在各个具体行业里的未来发展方向，甚至会影响世界的创新版图。