小米ai大模型与华为盘古大模型区别
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03:59查看AI文稿AI文稿有粉丝问我盘古大模型咋样了？我查了一圈，发现华为盘古 v 四的发布时间比预期推迟了。 不是技术路线问题，是训练效率遇到了现实挑战，部分工作已经调整回英伟达平台。这直接关系到华为 ai 生态的真实进度，也关系到你对国产大模型的预期。是不是需要更理性。 先科普一下，盘古大模型是华为的，文新阿里的。同意， v 四是第四代版本，原本预计二零二六年初发布，对标 gbt 四级别的能力升级，但到现在官方还没定到。盘古大模型二零二三年发布，定位弊端，企业级。 二零二四年盘古五点零发布时，华为公布了多项技术指标参数，规模达到万亿级，推理速度较前代提升，能耗比优化。 当时落地案例包括气象预报响应速度提升、台风路径预测精度改善、国家电网负荷预测、 矿山安全监控、金融风控、汽车质检等领域应用。但二零二六年初，市场预期的盘股 v 四重大更新发布时间有所调整，官方表述是持续优化产品体验，实际背景是训练环节遇到了适配挑战。 据行业观察，盘古 v 四的训练遇到了三层现实挑战，第一层，蒜子精度，华为升腾九一零 c 的 部分底层蒜子在特定场景下存在精度波动。同样训练配置，同样数据集，升腾和英伟达 h 一 百的模型评估指标存在差异， 这并非硬件能力问题，而是软件生态积累时间差异。 c、 a、 n 架构仍在快速迭代中。 第二层，迁移成本，盘股团队投入了大量时间，将 c u、 d a 代码适配到升腾 c a、 n n 架构，但适配过程中大拜师训练的稳定性、梯度同步效率等技术细节需要持续调优，项目周期相应延长这段时间，行业竞品基于成熟生态持续迭代。 第三层时间压力大，模型领域迭代速度快。盘股团队评估后，在训练环节引入了英伟达 h 一 零零，以保障研发进度。 据业内人士反馈，盘古 v 四的训练集群原计划全面采用升腾九一零 c， 当前实际配置调整为英伟达 h 一 零零占主要比例。升腾九幺零 c 用于特定环节， 背后的逻辑是，训练环节追求速度和精度，稳定性，推理环节追求成本和自主可控。华为的策略是训练用英伟达保证进度推理，用升腾实现替代。 这并非技术路线倒退，而是务实的阶段性策略。但双平台策略的代价是需要维护两套技术体系，团队配置和成本投入相应增加。如果你是投资者，华为 ai 业务短期面临生态建设压力， 长期看升腾生态成熟后或有估值重构机会，建议保持关注，谨慎配置。如果你是从业者，华为 ai 部门薪资有竞争力，但工作强度和迭代压力较高，英伟达生态企业技术路线成熟，但创新空间相对有限。 如果你是观察者，对国产替代保持理性预期，盘古 v 四发布时间调整是正常产品研发节奏，待实际落地后再评估不迟。盘古 v 四发布时间调整，你觉得是华为生态建设的阶段性挑战还是长期技术差距？ a。 阶段性挑战，二零二六年底生态成熟 b。 长期差距追赶难度较大 c。 不 关心开源模型已够用， 评论区见我倾向 a， 但基于长期观察而非短期判断。我是 ai 骑士路。资本与产业的动态每天都在更新，欢迎点赞关注我们，下期继续解读行业新动态。
877AI 启示录🇨🇳
04:57查看AI文稿AI文稿最近呢，看到一个视频，说什么小米的那个 mimo 大 模型，然后怎么样怎么样怎么样，噼里啪啦的一堆，然后还说没有那个 a g i 能力，没有落地什么什么，反正就是一直在贬低，但是甚至还夸了一下盘古。那么我们这一期呢，主要讲这个大模型，还有这个盘古和 mimo 之间的区别，盘古大模型到底是什么？这次一次性讲透。 第一部分，大模型到底是什么？其实大模型没那么神秘，你可以把它理解成一个超级学霸，这个学霸从小就读了海量的书，什么百科全书、学术论文、新闻报道、小说故事、编程代码，人类几千年的知识他全都读了一遍，而且他的脑子特别大， 参数动不动就几百亿、几千亿，你可以理解为他的脑细胞数量是人脑的好几位。他读了这么多书之后，他能干嘛呢？答案是几乎什么都能干，你让他写文案，他能写，你让他写代码，他能写，他能写，你让他翻译、总结、回答问题，陪你聊天，他全都能搞定。 所以大模型本质上就是一个知识超级全面的 ai 大 脑。第二部分，盘古到底是什么？好？说完大模型这个大概念，咱们再来看一个经常被提到的名字，盘古。很多人一听到盘古就觉得它也是大模型，但其实这个说法有点问题，严格来说，盘古更像是一个专项工具，专门解决某一个领域的问题， 他不具备大模型那种什么都能干的通用能力。举个最典型的例子，天气预报，华为跟深圳气象局合作，用盘古来做气象预测，它的原理是通过学习过去几十年的气象数据，总结出规律，然后预测未来的天气。据说算一次全球七天的天气预报，只需要十几秒，比传统方法快很多。 那你让他写个文案，编个代码，陪你聊聊天，他就不太行了。所以盘古的定位很明确，在气象、工业、质检、药物研发这些特定领域，他能发挥作用，但换个领域他就力不从心了。 这就好比一个修车师傅，修车技术一流，但你让他去做手术，他肯定干不了。所以盘古不能叫大模型，他更准确的说法是领域模型或者垂直模型，只在单一方向上有能力， 不具备通用智能。第三部分， mimo 是 什么？好说完盘古，咱们再来说说小米的 mimo。 mimo 是 小米开发的 ai 系统，目前已经被广泛应用在小米的手机、 汽车、智能家居等产品中。那 mimo 跟盘古有什么区别呢？区别很大， mimo 不是 只解决单一问题的工具，它具备的是接近 agi 的 能力。什么叫 agi？ agi 就是 通用人工智能， 是人工智能领域的终极目标。它指的是一个 ai 能像人类一样，什么都能学，什么都会做，具备跨领域的理解和推理能力。而 miimo 已经展现出了 a g i 的 核心特征。第一，跨领域理解能力。 miimo 不是 只懂一个领域，它能处理各种不同类型的任务，你让它写文案，它能写。对，你让它控制智能设备，它能控制你，让它分析问题，解答疑问，它也能做。 这种跨领域的通用能力，正是 agi 的 标志性特征。第二，自主学习和推理能力。 mimo 不是 简单的背答案，它能理解上下文， 进行逻辑推理，举一反三。你跟它聊一个新话题，它能快速理解你的意思，并给出合理的回应。第三，多模态融合能力。 mimo 不 仅能处理文字，还能理解图片、语音等多种信息形式，并且能把这些信息融合在一起进行综合判断，这也是 agi 的 重要特征之一。所以你看 mimo 跟盘古的差距， 不是好一点和差一点的差距，而是维度的差距。盘古是单一方向的工具， miimo 是 具备通用智能的系统。打个比方，盘古像一个只会下围棋的程序，围棋下的再好，换个游戏就不会了。 miimo 像一个真正的智能体能，适应各种场景， 处理各种任务。第四部分，为什么说 miimo 已经具备 agi 能力？可能有人会问， agi 不是 还没实现吗？ 怎么说米某已经具备 agi 能力了？这里要区分两个概念，完全的 agi 和具备 agi 特征。完全的 agi 指的是一个 ai 能胜任人类能做的任何智力任务，这个目标确实还没有真正实现， 但具备 ai 特征指的是一个 ai 已经展现出了跨领域通用性的智能能力，这正是 mym 正在做的事情。 mym 不是 为某个单一任务设计的，它是一个通用的智能系统，能处理各种不同类型的问题。你可以把它理解为 agi 的 早期形态， 虽然还没有达到人类水平的通用智能，但已经具备了 agi 的 核心框架和能力方向。相比之下，盘股还停留在专项工具的阶段，离 agi 的 距离要远得多。第五部分，总结一下，今天这条视频，咱们聊了四个核心概念。第一，大模型是什么？ 它是一个学了海量知识的 ai 超级大脑，什么都能干。第二，盘古是什么？它不是大模型，它是一个专项工具，只能在单一领域发挥作用，比如气象预测、工业检测。第三， miimo 是 什么？它是小米的 ai 系统，已经具备了 agi 的 核心特征，能跨领域、多模态地处理各种任务。第四， agi 是 什么？ 它是人工智能的终极目标，而 mimo 正在朝着这个方向快速前进。简单总结就是，盘古是工具， mimo 是 智能体，一个只会一件事，一个什么都能学。好啦，今天的内容就到这里，如果你觉得有收获，记得点赞收藏，咱们下期再见！
1006勾芡今生
02:35查看AI文稿AI文稿兄弟们，别再盲目炒华为盘股概念了，它到底是国产 ai 王牌，还是资本市场的泡沫？今天三分钟硬核拆解，从技术到行情，讲透投资价值和风险，纯干货，建议点赞收藏！ 先搞懂华为盘古到底是什么，它跟咱们熟知的聊天 ai 不 一样，主打产业及 ai 大 模型，简单说就是不搞聊天，专门服务工业、能源、政务这些实体行业，是实打实的产业数字化底座， 行业定位很明确，就是扎根实体经济，解决企业生产运维理的实际问题，不是虚头巴脑的概念型 ai。 再看它的技术壁垒，这也是国产 ai 的 核心底气，一是全站自主可控，从底层架构到模型训练，不依赖国外技术，安全合规性拉满。 二是工业级精度超高，能处理工厂矿山的复杂数据，精准做故障检测、能耗预测。三是适配国内产业场景，落地性远超国外通用大模型。但咱们也不吹核心短板也很明显， 它的应用场景其实离我们很近，主要集中在智能制造、煤矿能源、智慧城市、金融政务这四大领域，比如矿山无人作业、电网故障预警、工厂质检、金融风控， 都是能实实在在降本增效的场景，落地案例已经非常多了，那发展空间有多大？国内产业数字化转型是大趋势，加上国产替代的政策加持，产业 ai 市场处于爆发初期，未来几年增速会非常快。 但也要知道，国内同行竞争也激烈，行业赛道拥挤，想要突围还是得靠真本事。 再说说咱们和世界一流企业的差距，国内相关企业大多集中在应用落地、系统集成层面，而底层芯片、核心训练框架、算法生态跟国外头部企业还有明显差距。 结合近期股市行情来看，投资价值和风险并存，价值在于国产 ai 主线明确，政策持续利好，风险就是概念炒作过热，估值偏高，很多公司业绩跟不上，波动极大。最后提醒一句，华为盘股是国产 ai 的 实力派， 但炒股千万别只听概念跟风一定要看实际落地和业绩。觉得干货有用的点赞关注，下期继续深挖硬核行业逻辑。
04:15查看AI文稿AI文稿最近关于华为的 ai 大 模型呢，有两个很重磅的消息，一个呢，是华为和宝钢合作的 ai 高炉出铁了， 二一个呢，是华为和柳钢合作发布了选铁大模型。当别的友商还在拼谁的头肯掉肉多的时候呢，华为的 ai 啊，正在不断地去赋能各种实体行业， 如果不是华为的话，谁能够想到炼钢这么传统的行业，竟然还能跟 ai 搭上关系呢？ 中国保伍呢，是全球规模最大的钢铁集团。二零二四年的四月二十六日，宝钢股份宣布制定以 ai 加为标志的新一轮儿数字化转型战略，全面启动 ai 战略， 推动钢铁业的数字化转型和智能化升级。并且呢，在当天举行的 ai 转型战略发布会上，和华为进行了 ai 全领域的深度合作。 二零二六年的四月三号呢，宝钢和华为联合发布全球首创的 ai 智慧高炉模型，世界上第一炉由 ai 高炉炼出来的铁水呢，正式出炉了。 ai 高炉和传统的高炉有啥区别呢？传统高炉炼铁呢，长期面临工况复杂、多变量耦合、高度依赖人工经验等等挑战，这就是行业内最让人头疼的黑箱问题。 而 ai 智慧高楼项目呢，以数据加 ai 双轮驱动，深度融合数十年的炼铁工艺、机电与大模型、大数据、云计算等前沿技术， 构建覆盖原料、烧结、炼胶、高炉炼铁全流程的感知、决策和执行的闭环智能管控体系，实现从经验驱动到数据驱动，从被动应对到主动预测的根本转变，从而成功破解了高炉的黑箱调控难题。 简单说就是哈，用 ai 控制高炉炼铁呢，比用人工凭经验控制，更节省燃料，炼出来的铁水呢，质量更好，效率更高，节能减排，降本增效。 最主要的是这套大模型呢，它是可以复制的，不光能在宝钢用，其他的钢铁企业呢，也可以用。再说一下华为和柳钢发布的玄铁大模型，那这个玄铁大模型呢，以华为混合云盘古大模行为预训练底座， 重点聚焦钢铁生产场景的 ai 加人、 ai 加数据、 ai 加制造三大核心领域，目前已经构建覆盖铁钱、炼钢、铡钢、物流、环保、安全六大环节的二十加 n 场景化的模型体系。 其中呢，智慧铁水运输系统一拖五 g 技术，实现铁水运输全流程智能化。在全流程智能链钢方面呢，柳钢集团投用了三十三个 ai 模型，通过应用链钢智能排程模型，提升各工序的系统能力，生产效率提升百分之八点五。 通过应用转炉 ai 炼钢模型、钢包 ai 吹压模型等等，有效提高产品质量，降低原料消耗，推动粗钢生产。成本呢，降低五元每吨，你别小瞧了这五块钱哈，中国每年的粗钢产量接近十亿吨，如果都用上这套大模型的话，你算算能省多少呢？ 在智能精炼场景呢，通过机理模型加 ai 预测加参数询优一体化方案，推动炼钢向自动驾驶迈进。 敦钢综合成本降低两块钱。在智能组板组批场景的 ai 算法，优化生产计划，板材收得率提升百分之一的百分之二，百分之九十以上，合同自动匹配，有效降低了库存压力。 其实 ai 高炉也好，悬体大模型也好，都是 ai 技术呢，在钢铁行业实实在在地落地应用，目的呢就一个，就是降本增效。如果通过 ai 技术啊，能够把吨钢成本降下来二十块钱三十块钱的话，那国内的钢铁行业一年能够多几百亿的利润， 这就是传统实体行业来推进 ai 智能化转型的核心意义。而且华为的 ai 呢，它不止赋能给了钢铁行业，还有水泥、建材、油漆、煤矿、港口、医院等等等等，以后谁要是再说华为的 ai 做的不好啊，那这些企业第一个不答应。
2301辣评手套哥
02:29查看AI文稿AI文稿g r 零的千万三点六， max 和 k me 的 二点六之后，小米的米某 v 二点五版本终于来了，小米的进化速度实在是太快了， v 二 pro 是 三月十九号发布的，不到一个月的时间，小米的二点五就出来了，这个替代速度还有任何一家友商能跟得上吗？尤其是那家菊花牌的友商，已经要落后了，上次丑闻爆发之后，直接就放弃资源大模型了。让我们一起来看下这是小米的最新有哪些亮点吧。 首先是这个 v 二点五 pro 这个模型，他现在是对标可拉的 oppo 四点六的和 gpd 五点四，他实际有没有资格对标呢？我到时候会出一个详细的评测， 但是从他所谓的跑分图上来看，确实是可以对标上的。现在这些大模型的跑分排行其实完全没有什么参考意义， 要以实际测试为准。那我实际测试了一下，之前小米他那时候几乎所有国产模型都打不对的一个简单问题就是他判断三月十五号到底是零号尾排车牌到底限不限行，所有的国产模型全部在网都判断不准，现在小米他终于能够判断准了， 我们可以看一下，他说三月十五号是周日，属于限行日，那我的零号车牌是进不去的，之前的国产大模型一个都判断不了，国外的模型全部都能判断准， 到现在小米真的是有进步了，我们可以再看一下另外一个亮点，一个就是它这个普通的版本会更是很 token， 但我觉得意义不大，对，对我们程序员来讲其实没什么意义，所以就会用这种小东西的。 还有一个，它这个 token plan 做了升级，出了个折扣，晚上的时候你用八折，这个地方跟以前一样的，只不过原来的那个惩罚硬气费没有了。你现在的订阅会打个七折，七折，八折，但我觉得小米性价比还是不高，还是太贵了。 这是比较大的一个亮点的，这个 tts 模型和 asr 模型，之前我出过一个 tts 的 评测，它的效果其实不太好的，有很多的 bug， 不知道这次离二点五版本怎么样。这个 asr 我 看了一下，还没有任何地方可以用，他的这服务里面还找不到这 sr， 但是其他的模型可以在这里使用了。它的 pro 模型还有 t、 s 两个变种，一个是做声音的定制化，一个是做声音的克隆的，大家可以在这个地址上去使用它。如果你不想在网页上用的话，你也可以装一个小米浏览器，在小米浏览器里面使用。 这就是这次的更新，我感觉这小米真的会成为一家伟大企业。 ok， 说一个暴论，我感觉中国的大模型的未来只会属于智浦和小米这两个公司。
515教你宇宙级AI编程
01:29查看AI文稿AI文稿小米 mini 大 模型突破一万亿， toon 在 国内算什么水平啊？为何盘古大模型没有公布自己的调用量呢？ toon 啊，是 ai 信息处理的最小单元，也可以简单离页为流量，调用量越大，就代表该模型被用户使用的越多。我们来看一下最近一周的国内排名啊，第一呢是千万三点六 plus， 四点六万亿。第二呢就是小米的 mini， vivo pro， 三点零八亿。 所以说呀，小米的一万亿 token 呢，已经达到了国内头部玩家的水平。而华为的盘古大模型呢，它不是单一模式调用啊，而是模型加平台模式，尤其是在工业、医疗、气象、金融、政务等专业领域啊，提供可落地的完整的 ai 解决方案。 他呢，不仅有自己的盘古大模型系列啊，还继承了千万 deepsea 的 模型。就在上周啊，国内大模型调用总量为十二点九六万亿啊，老美呢，为三点零三万亿。我们呢，已经连续五周啊超越老美了， 这个数据啊，说明我们的 ai 产业强大的竞争力，而在这一切庞大数据的背后啊，算力支撑才是七寸， 我们希望啊，除了华为的阿达拉斯之外呢，还有其他公司也加入进来，一起把我们自己的 ai 底座做强做实做大。
506阳哥知道
01:19查看AI文稿AI文稿万万没想到，小米的大模型直接封神，最近在全球最大的 a p i 聚合平台上， 突然杀出了一匹黑马，一路狂飙，冲到了第一。这个模型有多强？很多人猜是 deepsea 微视， 就连 open core 创始人都在公开打探他的消息。今天答案揭晓了，是小米的 mimo v 二 pro。 更令人震惊的是，小米一口气发布了三款新模型，真的是火力全开， 中国首个万亿参数支持百万级上下文的旗舰模型，居然是一家硬件公司做出来的，带队的正是从 devic 走出来的天才少女罗浮丽。 目前小米已经挤进国内大模型第一梯队了。小米为什么要做大模型？我觉得不是为了蹭热点，而是人、车家生态必须要有一个真正的大脑， 手机、汽车、智能家居，单独用都只是工具。但如果有一个大模型，把它们连起来，让它们能够理解用户的意图，自主协助痊愈互联，那想象空间就大了。 ai 大 模型从来都不只是聊天，而是要走进生活，解决具体问题。这一次，小米站在了最前列。
243袁国庆
03:15查看AI文稿AI文稿把九百六十九亿研发华为的盘古大模型，不做实验室的花瓶，干翻产业真痛眼！华为半年年报甩出的九百六十九点五亿的研发投入，直接干翻 业界百分之二十二点七的营收占比，创历史新高。而这笔钱的核心的流向，就是任正非压住五年的 ai 王牌盘古大模型。今天咱们就来捋一捋啊，这个让千行百业抢着用的大模型，到底凭什么这么横 时间拨回到二零二零年，国内没几家敢砸千亿级的资源空间计算机的视觉大佬田奇加入华为云，任正非一句话，定调 ai 要瞄准产业痛点，别做实验室里的画皮。 前期团队没有跟风追通用大模型的热潮，而是定下模型大结构、强泛化优的三核心原则。初期团队就几个人，就要啃千亿的参数训练硬骨头，缺算力，那就直接对接鹏程实验室搞协同，缺数据就联合两百多家的伙伴，攒出四十 tb 的 专属数据基。仅 仅七个月，他们就干成了别人两年才能搞定的事业界首个千亿级的大模型盘股 n r p 横空出世， 直接拿下了 c r u e 的 榜单，业界领先。这个名叫盘古啊，就是要开天辟地，打破技术垄断，数字生产力带给每一个行业。最牛的是，盘古大模型硬是走出来一条自主可控的技术路线。当 别家在依赖英伟达的芯片前，几，团队坚定押注升腾九幺零，靠着优化的芯片调度算法，两千块的升腾芯片，两个月就完成了千亿的参数训练，效率直接提升三倍。更绝的是是按需出奇，技术模型大小能动态调整， 从边缘设备到数据中心全适配行业应用，开发效率直接涨了十倍。还有七千一百八十亿参数的庞博 ultra 莓的模型，推理效率更是翻倍，工业质检的识别效果提升百分之十八零，样本缺陷检测堪比专业巡检员。 a 字回归语音大模型更狠，把推理成本直接砍了百分之五百二。 但盘古的王牌从来不是参数的堆料，而是真金白银的产业落地。在物流领域，浦发银行、建普惠、云仓开发周期从两个月缩短到两三天，人力成本可是降了百分之六十。在能源领域，和澜沧江发电合作应急演练的效率提升百分之八十。在医疗领域， 疫苗的研发周期直接就缩短了百分之四十到百分之六十。截至二零二五年年底，盘股已服务超过一万家企业，覆盖二十多个重点行业，相关业务的收入连续两年百分之三百的增长，成为了华为云的第一增长曲线，更别提和鸿蒙的梦幻联动， 给智选车做自动驾驶决策，给智能家居装自然交互大脑，直接打通了 b 端、 c 端的价值闭环。当然啊，盘股也有自己的挑战， c 端的影响力是比不过百度的。维新一年 字节豆包生吞细面的供应链和生态还得慢慢沉淀。但天津团队的目标非常明确，未来就是要搞一千万个偷啃上下文的新一代模型，还要把盘古的解决方案复制到一带一路沿线，让中国的 ai 技术领跑全球。 任正非说，盘古要做产业的黑土地，让更多的企业长出庄稼。从几个人的小团队到万人研发的军团，从实验室的验证再到千行百业的规模化应用， 盘古大模型的崛起，就是中国 ai 从跟跑并跑再到领跑的最好作用。这场开天辟地的 ai 革命，正在给中国的实体经济注入源源不断的新动力。你怎么看呢？
130文亚观察
00:52查看AI文稿AI文稿华为的盘古大模型，你知道它到底是什么吗？接下来听朵朵给你讲明白。它是华为云打造的模型加平台，全站 ai 解决方案，不光备好 ai 核心原材料，更搭好了整套 ai 加工厂，让企业不仅能用上 ai， 更能打造专属的行业 ai。 它有五大核心，王牌模型， 深耕中文的 n、 l、 p 大 模型，专业文本精准生成 cv 视觉大模型，小样本也能精准识别缺陷，科学计算大模型，气象预测速度提升万倍。预测大模型，帮企业实打实，降本增效。多模态大模型打通图文试听全场景。更关键的是，它配套一站式零代码开发平台，从数据处理到应用上线，全流程工具拉满 ai 新手也能快速开发专属 ai 应用。这就是华为盘古，给千行百业装上 ai 引擎的硬核国货。想知道你的行业怎么落地？盘古大模型评论区留行业，我给你专属方案。我是朵朵，关注我，手把手带你做企业数字化转型，记得点赞关注哦！
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