每經評論員 王郁彪

近日，多家國產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與對話表現的階段，邁向了更深一層的工程化、系統級能力重塑。

簡言之，就是讓大模型完成從“科研成果”向“工業(yè)產品”的跨越，特別是要讓非AI專業(yè)的業(yè)務團隊也能穩(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大模型的綜合能力。

筆者認為，目前國內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模型的訓練與推理成本高昂，堪稱“算力吞金獸”。對于多數企業(yè)而言，自建或頻繁調用頂尖模型進行全量業(yè)務處理，財務壓力巨大。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)?；瘧帽仨毧缭降牡谝坏揽?。

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，不能與其在生成環(huán)境下的表現劃等號。目前，大模型依舊存在“幻覺”（輸出事實性錯誤）、輸出結果隨機波動等問題，如若出現在金融風控、醫(yī)療輔助診斷等嚴肅場景，可能帶來重大風險。因此，市場需要可預期、可審計、可追溯的工業(yè)級模型方案。

第三道坎，是與現有系統的融合之困。大模型能力如何融入建設多年的現有系統，這涉及復雜的API（應用程序編程接口）對接、數據格式轉換、工作流重組以及權限與安全體系的適配。然而，許多模型當前仍停留在“聊天演示”層面，缺乏與企業(yè)核心業(yè)務系統深度、無縫集成的“中間件”與標準接口。

每一道坎的突破，難度都是巨大的。

比如，在技術路徑上，必須從“追求極致參數”轉向“優(yōu)化單位算力效能”，目標還是讓企業(yè)用得起、用得好。例如，DeepSeek開源OCR（光學字符識別）模型，就是在特定任務上追求極致效能與成本優(yōu)勢的體現。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參數，而是解決問題的穩(wěn)定能力。因此，在交付形態(tài)上，應從單純提供模型向提供綜合的服務與解決方案轉變。同時，通過提示詞工程、檢索增強生成等技術，為關鍵應用場景構建“護欄”，有效控制幻覺，提升結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：每日經濟新聞