大模型落地竞速，腾讯用三条路线圈地

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文章来源于：猎云精选

作者：邵延港

本周，多家大模型厂商卷进价格战，从“百万 tokens1 元时代”，逐渐进入到免费时代。“迟到”发布的腾讯混元，也紧跟战事，将混元-lite模型直接免费。

阿里云、百度云、火山引擎等巨头疯狂降价，看起来近乎不理智，背后是巨头们在大模型时代跑马圈地。

但在 AI 科学家贾扬清看来，大模型“也许不是最便宜的赢得商战，而是最能落地的赢得利润。”

新一轮 AI 浪潮中，以大模型为代表的生成式 AI 技术催生出了新的场景和产业模式，新入局者也在探索这一新技术的落地应用。

大模型落地应用路径，不同厂商有着不同的理解：有加强底层基础能力赋能 ToB 应用，或强调 AI 原生应用，或为客户提供精调大模型。腾讯云自混元大模型自发布后，就立足“产业实用”，将其作为发展大模型的核心战略。

在 5 月 17 日的“腾讯云生成式 AI 产业应用峰会”上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生表示，腾讯是通过打造高性能的模型、高效率的工具平台、高敏捷的场景应用、高可用的算力基础设施，以及强安全的模型环境，构建离产业最近的 AI。

使用门槛、平台适配性、安全合规保障，被视为大模型产业创新的三大挑战。在卷出天际的大模型赛道，腾讯云会给出了怎样的答案？

多落地路线并行，适配用户需求

生成式 AI 描绘了美好的未来前景，然而要将其真正应用于实际业务中，还要面对诸多挑战。

过去一年里，腾讯云也注意到产业对模型的需求在不断变化：一是产业信息的载体多元化，让大模型的多模态趋势更加明显；二是大模型在产业场景落地时，来自成本、安全、准确度等因素的挑战。

根据腾讯云联合发布 Gartner 发布的《生成式 AI 产业落地路径研究报告》，生成式 AI 应用落地路线分为 3 条，分别为标准软件路线、标准模型能力增强路线和定制化模型精调训练路线。

来源：《生成式AI产业落地路径研究报告》

其中，标准软件路线落地最为简单，企业直接采购开箱即用的软件完成落地。标准模型能力增强路线落地复杂度中等，企业需要参与提示词工程等环节来增强模型能力，优化模型输出结果的。定制化模型精调训练路线落地最复杂，企业需要完成二次模型训练工作。

如今，腾讯云将大模型落地路径全线铺开，打造了独特的产品和服务生态。

针对标准软件路线，腾讯云推出一系列开箱即用的大模型应用，如腾讯企点客服、腾讯乐享、企点营销云 AI 助手、腾讯会议 AI 小助手等；围绕标准模型能力增强路线，腾讯云正式推出大模型原生工具链， “大模型知识引擎”、“大模型图像创作引擎”和“大模型视频创作引擎” 三款 PaaS 产品；围绕定制化模型精调训练路线，腾讯云提供一站式精调大模型解决方案，最快仅需 5 步即可完成大模型精调落地，这也是腾讯云最初 MaaS 方案的主要方向。

针对底层的基础大模型，腾讯云混元大模型正式推出后，经过升级，其参数规模达到了万亿级别。但为适配不同客户场景需求、平衡算力与成本，腾讯云混元大模型提供万亿参数混元 -pro、千亿参数混元 -standard、百亿参数混元 -lite 等多种尺寸的模型服务。

来源：腾讯云

在中小型模型方面也同样积极部署，研发了 1B、3B、7B、13B 等不同参数量下的 Dense 和 MoE 模型。多种尺寸的腾讯混元 MoE 模型可分别支持手机端、PC 端、云/数据中心等多样化的部署场景。

这些模型能力将通过腾讯云 API 对外开放，以满足企业客户及开发者在不同场景下的模型需求，把技术做得能够在各种场景上面能够适配，让大模型能力真正落地到产业应用中。

其中，混元 -standard 最新上线了支持 256k 超长上下文窗口的长文模型，具备单次处理超过 38 万字符的超长文本能力。该模型以高浓度的行业数据，加强模型对行业专业知识的理解，完全能够支持行业大模型的精调和开发；结合搜索增强与实时查询能力，提升模型解决产业问题的实时性、准确度、安全性等能力。目前，也已经在金融、医疗、教育、汽车、能源等 20 多个行业落地。

腾讯云还正式发布了教育行业大模型，该模型也是基于自研混元大模型，融合了教材、习题、论文等丰富资源，并通过腾讯云TI平台进行预训练和教育任务精调，在中文阅读理解、问答和教育相关任务上表现出色。

此外，混元上线一站式 AI 智能体创作与分发平台“腾讯元器”，开启智能体生态。在平台上，用户不仅可以创建专属 AI 智能体，使用腾讯官方的插件和知识库，还能将这些智能体一键分发到 QQ、微信客服、腾讯云上。5 月 30 日，基于混元大模型打造的助手 App 腾讯元宝，也将加入大模型 C 端应用市场。

无论是通用大模型，还是精调的行业大模型，都无法完全适配企业用户的需求。一方面是客户对于自己业务场景的理解，另一方面是市场对大模型应用落地还没完全把握。

在当天的沟通会上，腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人吴运声对猎云网等多家媒体表示：AI 要真正落地实用，推理成本的降低、工程性能极致优化都非常重要，这也是未来商业化取得提升的重要因素。

如今，在生图领域，腾讯混元文生图基础架构已全面升级至 Sora 同款的 DiT 架构，支持中英文双语输入及理解，具备多轮绘图能力；在生视频领域，腾讯混元支持文生视频、图生视频、图文生视频、视频生视频等多种视频生成能力，已经支持 16s 视频生成；在生 3D 层面，腾讯混元已布局文/图生 3D，单图仅需 30 秒即可生成 3D 模型。

让 AI 技术的真正落地，是所有技术服务商的愿景。大模型能力在提升，但还需要实现从可见到可用的跨越。同时，企业也期待将大模型快速应用于核心业务环节，以应对市场竞争。

因此，大模型的生态发展既需要强大的大模型底座，需要低门槛的开发工具。

腾讯云为此全新推出了大模型原生工具链，“大模型知识引擎”、“大模型图像创作引擎”和“大模型视频创作引擎”三款 PaaS 产品。

来源：腾讯云

“大模型知识引擎”整合了 OCR 文档解析、向量检索、大语言模型、多模态大模型等技术，企业可以利用自有的知识库与专业文档，结合多模态技术，加载到知识引擎。当用户提问时，系统会先匹配相关文档片段，然后大模型基于提取的内容来生成回答。

值得注意的是，腾讯云“大模型知识引擎”可以做到5分钟开发一款知识服务应用，只需要在知识引擎内一键导入企业专属知识、填写基础配置、选择底层模型、测试发布、接入应用，就可以搭建一款企业级的知识问答应用，通过 API 调用，快速接入智能客服、内部知识问答、数字人等产品，并在客服营销、企业知识社区等各种与人连接的业务场景落地。

“图像创作引擎”基于腾讯混元的底层模型，实现业界领先的 AI 图像生成和编辑能力，支持文生图、图生图等不同需求。调用混元大模型的 API 接口，可以实现秒级出图，处理时间远低于业内平均水平，可以被广泛应用在营销、设计等领域。

“视频创作引擎”是基于多模态算法技术，来实现视频转译、视频风格化、画布拓展等多种功能。

三大引擎产品在技术支撑下，进一步缩短了企业和个人开发者与大模型的距离，如腾讯云所说的那样，要构建离产业最近的 AI。

AI，离产业越近越实用

大模型，是近年来最火的赛道，腾讯在此花费大量精力，一边开发混元大模型，一边慷慨解囊，推动大模型生态发展，抢占AI时代的先手。

而在商业化落地上，腾讯则认为“大模型的打造只是起点，把技术落地到产业场景、创造价值才是目标”。

腾讯云所强调的“产业实用”，是腾讯多年来一直贯彻技术实用主义的价值观。在混元大模型发布之前，腾讯云就将大模型服务作为其开拓 ToB 业务的利刃。如汤道生此前所说的那样，要让行业客户去使用大模型的能力去解决具体的问题。

混元大模型经过应用实践，已经在腾讯内部 600 多个业务和场景中落地测试，也在金融、医疗、教育、汽车、能源等20多个行业推进来行业大模型的落地。

在 C 端，微信读书基于混元大模型推出了 AI 问书、AI 大纲等新功能。腾讯客服团队基于混元大模型升级智能客服体系，独创智能客服垂直领域精调模型；腾讯客服还基于混元大模型打造了人工客服助手。

在 B 端，腾讯广告基于混元推出了一站式 AI 广告创意平台——腾讯广告妙思。腾讯会议基于混元推出的 AI 小助手，可即时回答会议内外问题。企业微信、腾讯会议、腾讯文档等腾讯旗下协作 SaaS 产品，也已全面接入混元大模型。

强大的通用大模型的使用门槛很高，客户用不起。即便购买了通用大模型，后续的推理成本，甚至是精调成本也不低，对于大模型的落地并不能起到推动作用。

腾讯云生成式 AI 落地的三条路线，兼顾了企业用户的采购成本和技术投入，让企业差异化的需求得以满足。

腾讯云副总裁吴运声表示，无论是去年行业大模型，还是今年发布的大模型原生工具链，腾讯云自始至终的策略导向都是打造“离产业最近的 AI”。

本周，腾讯云宣布了降价策略。

5 月 22 日，腾讯云宣布旗下混元 -lite 模型免费，混元 -standard-256k 输入价格下调 87.5% 至 0.015 元/千 tokens，输出价格下降 50% 至 0.06 元/千 tokens。最高配置的万亿参数模型混元 -pro，API 输入价格则从 0.1 元/千 tokens 降至 0.03 元/千 tokens。

来源：腾讯云官微截图

通过工具降低使用门槛，又通过降价吸引新用户，以此来达到腾讯云产业实用的目标。

吴运声称，“技术 KPI 和市场 KPI 是相辅相成的，技术也好、产品也好，我们最终做的东西首先要满足客户需求，实现提质增效，在过程中发挥作用。目前大模型赛道还处于能力爬坡的过程中，腾讯云始终重视技术积累与客户体验，会持续为客户提供有竞争力的产品和服务。”

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