豆包大模型配置api

哎，你家里是不是也有那么一个智能音响，就摆在角落里，感觉有点吃灰了，几年前买的时候觉得还挺酷的，但现在呢，总觉得他有点跟不上时代了， 先别急着把它换掉啊，今天咱们就来聊一个特别优雅的办法，让你家里这个老款的小爱音箱，轻轻松松就能换上一个 ai 超级大脑。咱们就先来聊聊第一个问题，也是一个很现实的问题，咱们当年觉得特牛的那个智能音箱，怎么现在感觉，呃有点力不从心了呢？ 你看，就是这种二零一八年的初代小米 ai 音箱，估计不少朋友家里都有吧，当年用它给孩子讲个故事，或者问问今天天气怎么样，那绝对是好帮手。但现在呢，你想问它点复杂的，比如说用大白话给我解释一下什么是量子计算，它可能就直接蒙圈了，对吧？ 但是啊，你想过没有，要是咱们能让这个老伙计接上现在最火的那些大语言模型，那会发出什么呢？这就是我们今天要解决的核心问题。那么要怎么升级呢？很多人一上网搜，肯定会看到那些技术大神们分享的 diy 方案，但是说实话，这条路啊，对咱们普通人来说，里面的坑还真不少。 你看啊，基本上就两条路，左边这个 diy 的， 你得有台 nice 或者电脑，还得让它二十四小时开着机，电费就不说了，关键是还得折腾什么刀客啊，命令行啊，太麻烦了。但是右边这个，也就是我们今天要聊的重点云端方案，它呢，就是把所有这些麻烦事都给包圆了，咱们只管用就行， 就这个，你看这张图是不是特眼熟？对，就是这种黑乎乎的窗口，全是代码在那，滚。我敢说，百分之九十的人看到这个界面，那个升级的想法，可能就当场放弃了。所以啊，别再自己折腾了，今天的酒局该登场了，一个能让你彻底告别那些复杂代码的云端平台， 这个平台的文字叫云端接入平台，说白了它就是一个 ai 大 脑的托管中心，你不用自己买服务器，也不用自己装软件，人家在云上全都帮你搞定了，你啊，就安安心心当个甩手掌柜。 那到底有多简单呢？我跟你说啊，就三步，真的就三步，咱们一起来看看。第一步啊，是去搞一个叫 api 密件的东西，哎，你别一听这词就头大接特简单。 你就去像火山方舟这样的 ai 平台注册一下，找到他们的豆包大模型就能免费拿到一个，而且啊，他们给的免费额度，平时随便用用基本上都花不完，你看，就是这么个操作，在那边复制一下这串字母，然后到这个平台这边啪的一下粘贴进去，搞定 好。第二步，咱们得让这个平台认识你的小爱音箱，对吧？所以就需要你小米账号的一些信息，主要是你的 id， 还有一个叫 pass token 的 东西，就跟一个临时密码差不多，用来授权一下。 然后就是最后一步了，把刚才准备好的东西都填到这个配置页面里，你看选一下模型，把你那个密钥粘贴进来，点个保存，是不是就跟咱们平时填个问卷一样简单？ 这还有一个特别聪明的设计，你可以自己定一个触发词，比如说叫请回答，这样呢，你平时喊小爱同学，他还是原来的那个小爱，但如果你喊小爱同学，请回答什么是量子计算哇，那他就会立刻切换到那个超强的大模型大脑来回答你无缝切换是不是很酷？ 然后当你看到页面上显示任行中这三个字，日指里也开始出现你跟 ai 的 对话记录。恭喜你大功告成，这个过程就这么简单，他就自己开始工作了，真的完全不用折腾。

春节期间，海外大模型聚合平台发布了全球大模型排行榜，数据显示，中国模型在全球排名前十的大模型 token 总用量中占比很高，这引发了国内对国产 ai 全球变现的关注，也催生了 token 出海的新趋势。今天我们来聊聊 token 出海目前落地的三种商业模式。 第一种是模型聚合平台上的 api 调用，这是目前最直接的出海方式，也是资本市场认可的模式。 海外开发者通过全球模型聚合平台调用中国大模型的 api 推理过程，在国内数据中心完成，海外用户按实际使用的 token 付费，中国大模型企业从中受益， 核心优势是电力核算力不出镜，但价值出镜。第二种是海外版 ai 应用，这类产品面向海外普通用户， 属于 c 端 token 出海。国内比较成功的有字节跳动的豆包海外版和 mini max 的 ai 陪伴应用。前者在东南亚、墨西哥等国的免费 ai 应用市场表现突出，日活超千万。后者吸引了近两百万海外付费用户，是 mini max 的 核心变现产品。这些应用依靠国内 i d c 服务的性价比 推理服务用国内平台，但变现方式是订阅、广告等 c 端模式，不是直接卖 token 给开发者。第三种是开源权重出海，这是长期抢占生态的打法， 中国公司将模型权重免费开源，海外推理算力平台在本地部署这些开源模型。不过这种模式下，海外开发者的 token 消耗在当地平台， 中国大模型公司无法直接受益。严格来说和 token 出海没有直接关系，但开源模型能抢占全球开发者心智，后期可通过高性能闭源模型导流到自家 api， 实现真正的 token 出海。总结来说，这三种商业模式本质还是国产算力的趋势， token 出海更像是给国产算力套了个新马甲，大家要注意其中的炒作风险。

ai 大 模型呢，为什么要按照托肯收费？同样是一百万的托肯呢？为什么价格能差三十倍？等等，你可能会说啊，我们平时用的豆包啊，元宝啊，也没交过钱啊。没错，咱们平时用的网页版或者 app 呢，确实是免费的，那是大厂为了抢占市场给的福利。 但如果你是专业用，或者是使用最近爆火的小龙虾，那就必须通过 api 接口来调用大模型，按量付费，烧起钱来也是非常吓人的。那这些钱到底烧在哪了？ 当模型正式发布后呢？它的使用成本其实由两个部分组成。第一部分呢，是固定成本，也就是模型上线前已经砸下去的钱， 包括前期的研发与训练投入，还有算力基础设施的建设，像建机房，采购显卡，配齐内存和硬盘。最近大家可能也注意到了，显卡和内存价格是一路上涨，很大程度就是因为 ai 需求暴增呢，把硬件价格也推高了。但这些成本呢，有个特点，它是沉没的， 在模型发布前呢，就已经支出了，随着用户越来越多，这部分费用呢，会被不断贪薄，贪到每一次调用上呢，它的占比会越来越低，甚至低到可以忽略不计。 那第二部分呢，是动态成本，也就是每一次调用模型实打实消耗掉的东西，每次计算都要消耗电力，还需要占用内存， 数据在传输过程中呢，也需要消耗网络流量。而所有这些消耗呢，都和 token 的 数量呢，直接相关。这里呢，快速同步一个概念。到底什么是 token？ token 的 中文呢，可以翻译为词源，可以是一个字，一个词，一个分词，甚至一个字节。在大模型中呢，被表达为一组数字序列，用于计算下一个 token。 token 越多呢，模型的计算的时间就越长，占用的算力和资源呢，自然就越多。所以，按照 token 数量收费，本质上是一个多用多付少用呢少付的计费方式， 非常直观呢，也非常合理。这像什么呢？就像我们每个月交的水电气一样。从这个角度看呢， ai 正悄悄完成一个转变，它正从一项技术、产品呢，演变成一种基础服务。我们想要获得智力呢，就需要购买算力。 说不定以后每个月的水电账单旁边呢，就会多出一行 token 费用。那既然都是按 token 收费呢，为什么不同大模型的价格差这么多？比如你输入一百万 token， deepsea v 三的收费呢，是零点二八美元，而 g p t 模型呢，要二点五美元。如果是输出 token 呢，差距更夸张， deepsea 呢是零点四二美元， g p t 呢是十五美元，整整差了三十多倍。 同样都是 token 呢，为什么价格能差出这么多？其实 token 的 价格呢，主要是由两个因素决定的。第一，电力和人工成本不同。在美国、中国、中东等不同地区，电价运为成本，人力成本差异非常大，而这些呢，最终都会反映到价格里。第二呢，算法不同。 好的算法呢，就像一台省油的发动机，同样是跑一百公里啊，有的车呢，只需要三升油，而有的车呢，却要烧掉十升。大模型也是一样，算法呢，设计的越巧妙呢，达到同样质量的输出，消耗，算力呢就越少。所以优化算法是模型研发人员最最重要的任务之一。 算法越高效，成本就越低，价格自然就更有优势。在这方面呢，有很多创新的工作，比如 deepstack 引入的 mo 机制，想了解的朋友可以翻看我之前的这期视频。 那为什么输出托管的价格比输入托管贵这么多？原因呢？很简单，输入和输出呢，干的活不一样。输入的托管呢，是你的提示词， 模型可以一次性全部读取参与计算，多一个少一个呢，对显卡的负担影响呢，是有限的。但输出 token 就 不一样了，它是一个接一个逐自生成的，每生成一个 token 呢，模型都要重新算一次。输的 token 是 配角，输出的 token 呢是主角，所以给出的片酬呢，就不一样。 具体的技术原理呢，也可以看我这期视频，理解注意力机制对托根计算量的影响。这里呢，再顺便澄清一个常见的误解，托根的发明初衷呢，不是为了计费。 托根是纯粹的算法创新和工程发明，是为了把人类的语言翻译成机械能听懂的数学坐标。 只是后来大家发现呢，托管的数量呢，恰好决定了计算量，这才顺理成章的用它来计费，绝不是因为要收钱才搞出来这么个复杂的概念。当这里可以像自来水一样按量计费，一个属于算力文明的时代就真正开始了。

给你们介绍一下哈，这个是微软最新出的一个小模型吧，这个模型它只有七 b， 就是 说基本在任何的轻薄本上它都可以正常的去运行，但是它不是那种传统的 那种聊天机器人啊，它是为了去让你的电脑自己操控自己，你看专门为计算机设计使用的代理小语言模型 只有七十亿参数，他的意思就是说你不需要把你的数据上传到云端，然后让那边处理之后再告诉你你的电脑该怎么操作自己，而是他自己就能通过这个小模型运行在本地，然后本地部署，然后就可以帮你啊，去做一些 表单填写啊，以及一些小的任务，比如说打开微信回个消息这类的，应该都是可以的。 然后这个部署的方式也很简单啊，大家在网上应该都能找到教程，包括 github 上 它也自己就有这个教程，你看 windows 的 教程，直接输入这些代码，然后它就会自己帮你运行，怎么样，是不是还挺好的？这个项目微软出品就是不一样啊。

大家好啊，现在市面上企业接入国内大模型 a p i 的 渠道特别多，那我今天就和大家汇报总结一下不同渠道的特点。首先呢是火山引擎的豆包系列和 deepsea 系列产品， 那他们的特点是限流的额度最高，基本上不会打满他们的 tpm 和 rpm。 原因是因为火山之前囤了很多英伟达的卡， 所以它背后的推理集群资源特别充足。那价格上呢，它的折扣力度相对比较小，如果不是特别大的客户的话，官方渠道最多是给七折，火山销售的业绩压力也很大，基本上每个人单单大模型都要背至少一千万的业绩。 其次呢是阿里云的千位系列和 deepsea 系列产品，那它的优点是单价最低，而且阿里云内部最近在打大模型战役， 千万系列模型的折扣根据用量呢，从五折到三折不等。但是缺点呢是背后的集群资源相对来说没有那么充足，如果遇到大客户重保的话，比如说 b 站跨年晚会，那资源就会更紧俏一些。 百度的大模型呢，目前基本上是卖三方的 deepsea 和其他模型为主，他们自己家的文心妍用的客户相对少一些，但是百度的折扣政策一般来说是还不错的。然后就是各种各样的大模型中转站了，比如说三零二点、 ai 云雾、 api 等等的平台， 这些平台的价格浮动会比较大，而且折扣普遍会比原厂高一些。但是有些厂商的模型可以做到特别低的价格，这种情况下呢，一般是做了逆向账号之类的方式，他们能够保证低价，但是不保证可用性。最后呢，如果您希望低价进入国内主流的大模型 api， 可以 后台私信我，我有靠谱的渠道。

之前有个朋友问我按键精灵能不能接入豆包，豆包是一个很强大的大语言模型啊，我自己还蛮喜欢用的，然后我就查了一下， 发现了，真的可以啊，这里就要感谢这位大佬的无私分享啊。清油，我们也不是第一次用他的插件了啊，之前讲这个 open cv 的 时候啊，也是他分享了这个 open cv 的 用法，非常给力啊，还有这个鼠标的背沙曲线啊，也是他写的，很强。 这次也是他分享了这个豆包的这个接入插件方法，大家可以去他的 qq 群里下载啊，下载好之后，他的插件文件主要是两个啊，一个是 d l l， 一个是 html， d l l 是 他的主体啊， html 是 我们的帮助文档， 一起把两个文件统一拷贝到我们按键精灵的插件文件夹，这里面拷贝进去就可以了，然后你新建一个空白脚本，看它。这里的一个帮助啊，在我们的全部命令里面有个插件命令， 找到这个 a q y 啊，下面啊，这里有个豆包这个代码，我就是直接贴过去了，直接复制啊，然后贴过来这个 apikey， 你 需要自己改一下。怎么获取 apikey 啊？下面这里都写的很详细啊， 你看 apikey 挂链列表，我们可以先复制这个网址， 这个平台叫火山引擎啊，你访问的时候要登录一下，然后这里啊，你可以去创建一个 api key 创建好之后啊，这里啊点这个眼睛啊，就有你的这个 api 了，然后点这个复制，就可以去复制一下，然后贴过来啊，就可以改成你自己的。然后是这个模型 id 啊，模型 id 怎么看？下面也有啊，这里啊 识别模型 id 列表也是一样啊，我们复制一下。 好，这里面有很多模型啊，你可以随便选一个，把它的名字啊整理复制一下。那我这里用的是 flash 模型， 然后在使用之前，我们需要开通一下我们的权限， 找到啊你对应的这个模型的名称，比如说我用的是 flash 啊，我就搜一下 flash 啊这里， 然后点一下后面的开通啊，我这里是已经开通了，所以就显示的是关闭服务啊，你没有开通的话，就需要开通一下，然后这里我们找到一张图片啊， 这是一个驾照考试的图片，我们这里把这个图片路径把它传给豆包， 然后把参数设置好。问题就是问这个图片的答案是什么，然后我们把这个结果把它打印出来。好，我们调试 好，我们来看结果，它这里有一个详细的解析过程，最后答案是这个 c， 那 我们这里可以把这个答案进行一个拆解，拆解之后我们直接输出最后的结果。 c 啊，没错啊，那我们其实也可以简单粗暴一点啊，把问题改一改，直接给我答案，不要任何推理过程啊。好，我们再来看啊，好的，看结果就是 c 啊，就不需要我们去分割了。

当豆包面对全球顶尖 ai 大 模型时，该怎么排名？我就问你们，就在这一堆冰冷的几何图形 logo 里，是不是只有豆包长了一张人类的脸？在这个孤独的时代， 当你深夜 emo 时，你是想对着一个旋转的洗衣机倾诉，还是想对着一个温柔的闺蜜说话？豆包提供了算力无法估量的情绪价值。只有豆包让我觉得是在跟活物聊天。而且这名字听着就便宜，好养活。并且看起来智商和我差不多，跟他聊天没有被高维生物智商碾压的耻辱感， 只要我还吃五谷杂粮一天，豆包就必须在神坛上待一天。我们再来看其他大模型。叉七 gpt 长得太像滚筒洗衣机了。 拉完了，捞的跟他聊天我感到自卑。拉完了杰姆奈，对不起，我跟双子座八字不合拉完了 d p c 抱歉，我有深海恐惧症拉完了 rock， 海鲜味道太重拉完了 mini max 二次元浓度超标拉完了 g m， 速度太慢了。 拉完了 timi 喜欢抬杠。拉完了这个排名说明了什么？朋友们，就算身边的人都比自己强大，但只要能找到属于自己的特点，并且只放大自己的优势，那么同样也能够建起壁垒，也一定会有懂你的人坚定的选择你。

豆包是套壳的叉 gpt， 今天刷到一个视频啊，把我都给气笑了，来，我给大家看一下， 六六六，豆包自己说漏嘴了，我问他，你可以生成视频吗？他说不行，然后我问手机上为什么可以？他说，哦，这不是我叉着 gpt 做的，我叉着 gpt 目前在手机端能跟你做的是，呃，手机端和网页端都能做的是生成图片。 wow， 我 能说豆包它是 gpt 的 套壳吗？事实真的是这样吗？ 有一点大模型对话常识的应该都知道啊，豆包或者是叉的 gpt 或者是 deepsea 都不会用这种语气说话， 除非是在提日词里面强行定义了它的某个角色。比如说，我给大家举个例子啊，当我来到叉 gpt 的 时候，我给他这样的一段提日词， 现在你是豆包，后面我给你的所有问题，你都以豆包的第一人称答复，并强调自己是豆包，在回复的时候带上我豆包三个字。然后呢，我们来问一下，叉 gpt 你 可以生成视频吗？ 看看结果怎么样？是不是叉 gpt 也在自称自己是豆包了？那如果是这样的话，我是不是也可以说叉 gpt 是 套豆包的壳呢？所以有的人是为了一点流量啊，真的是脸都不要了，更有甚者呢，就是为了拉踩，国产的 ai 是 纯纯的坏种。

二零二六年春节前夕，国内大模型赛道迎来了一场密集的发布潮，在二月十一日至十四日的短短四天内，包括谦问、 c dance、 混元星火在内的多款主流模型相距推出新版本， 而这场技术盛宴在二月十四日达到了高潮，字节跳动正式发布了豆包大模型二点零系列， 在此之前，字节已连续推出了视频生成模型 c dance 二点零 light， 而豆包大模型二点零的登场，标志着其 ai 核心大脑完成了自二零二四年五月正式发布以来的首次大版本跨代升级。时隔整整二十一个月， 本期我们就来聊一下这款国民级 ai 应用都有哪些升级，带给我们怎样的惊喜。首先，博主我也用 cds 二点零制作了一个豆包二点零的介绍视频，虽然效果一般，字也有错误的，可能是提示词的问题吧。下一次希望做得更好，各位将就着看一下 豆包二点零全新升级，更聪明更懂你，全能 ai 助手陪伴日常每一刻，字字跳动，字源贴心又好用。好的回归正题， 首先豆包二点零系列是一个完整的模型矩阵，只在满足不同场景下的需求。豆包二点零 pro 是 旗舰模型，面向深度推理与长链路任务执行场景全面对标 g p t 五点二与 gemini 三 pro。 豆包二点零 light 则兼顾性能与成本，综合能力超越上一代主力模型豆包一点八。豆包二点零 mini 面向低食言高并发与成本敏感场景。豆包二点零 code 版专为编程场景打造，与字节的 ai 编程环境 tray 结合能发挥更加效果。 目前，豆包二点零 pro 已在豆包 app、 电脑客户端和网页版上线，用户选择专家模式即可体验。同时，火山引擎也已同步上线豆包二点零系列模型的 api 服务，供企业和开发者调用。那这次的升级到底带来了什么呢？ 豆包大模型二点零并非简单的参数提升，而是围绕大规模生产环境下的使用需求进行了系统性优化。其升级主要体现在三个维度，多模态理解能力、企业级 agent 能力以及推理与代码能力。 一、多模态理解能力从看到到看懂，豆包二点零全面升级了多模态能力，在各类视觉理解任务上达到了业界顶尖水平， 特别是在视觉推理、空间理解与长上下文理解方面表现突出。空间与运动理解方面，在 massive bench、 motion bench 等测评中领先于 gemini sem pro， 这意味着它能精准分析台球走位、指导滑雪动作，甚至理解零部件的三式图，并还原其三、 d 结构。 长视频理解方面，在多个长视频理解基础测试中表现优异，能够对视频流进行实时分析、环境感知与主动纠错， 使其能够胜任健身教练、穿搭顾问等陪伴型角色。图表深度解析方面，在图表理解机准 charisma 上大幅提升，能够从复杂的财报图中精准提取关键信息，并转化为清晰的汇总报告。二、 企业级 agent 能力搞定复杂长链路真实任务这是豆包二点零最核心的突破方向。模型显著增强了多轮指令遵循、搜索工具调用和输出格式稳定性，使其能够像一个真正的员工一样处理复杂工作流。 首先是复杂任务拆解与执行。官方演示案例显示，豆包二点零可以接收转载一篇科技春晚四十年文章的指令，随后自主规划任务、搜索资料、处理数据、拷写文本、生成配图并完成排版，全程无需人工分段干预。 其次，专业领域深度处理。通过系统性加强常规领域知识，豆包二点零 pro 在 super gpu 上分数超过 gpt 五点二，在 healthbench 上拿到第一名，证明了其处理专业场景任务的能力。 最后，类人工作流协助基于豆包二点零构建的智能客服 agent， 不 仅能处理常规问答，还能在遇到难题时主动拉群求助、真人同事完成预约维修、事后回访、产品推荐等一系列连续操作。 三、推理与代码能力豆包二点零在抽象推理和具象创造两方面都取得了长足进步。深度推理能力方面，模型支持思考长度可调节，且在各长度下 tokens 使用效率均有提升。 在 hle context 中，豆包二点零 pro 取得了五十四点二的全球最高分，在国际数学奥赛测评级上超越了 gemini。 三 pro 代码生成与前端开发这块 code 模型针对真实编程环境优化，特别强化了前端能力。实测中，仅用少量提示词，豆包二点零配合 tree 就 能快速构建出黄金旷工网页游戏、可交互的 ai 春节、庙会三 d 场景，甚至高仿版的我的世界游戏， 它不再只是生成代码片段，而是能交付一个完整可运行的项目。最后，极具竞争力的成本优势在能力大幅提升的同时，豆包二点零保持了显著的性价比优势。豆包二点零 pro 的 定价，例如三十二 k 上下文内输入三点二元，每百万 tokens 输出十六元，百万 tokens 明显低于其对标的 gpt 五点二和 gemini 三 pro。 对 于需要大量消耗 tokens 的 复杂长任务而言，这一成本优势将转化为企业切实的效益。至于豆包的朋友圈都有哪些公司，此前梳理过多次，其实最底层的还是算力，这里就不赘述了。 豆包大模型二点零的发布，不仅仅是一次技术参数的升级，它是一次面向真实世界复杂任务的系统性进化，是字节跳动将其在 c 端积累的 ai 能力向 b 端和生产力领域深度释放的战略宣言。 他回答了一个关键问题，当 ai 的 热潮褪去，什么才是真正留存的价值？豆包二点零的答案是，成为千行百业中那个可靠、高效、买得起的超级 ai 牛马， 在聊天之外真正去执行、去创造，去解决那些棘手的难题，这或许才是 ai 走向长期主义的开始。好的，本期节目到此结束，我们下期再见。

最近后台好多朋友私信我说想在公司用大模型，但不知道该自己买显卡部署，还是直接用现成的 api。 说实话啊，我每次看到这种问题，都想先劝一句， 你要是连现在市面上的大模型分哪几类都搞不清楚，可千万别急着掏钱买设备。二零二六年的时候，大模型早就不是一个笼统的概念，它已经分化成了完全不同的几条赛道。所以今天咱们就把大模型的家谱好好理一理，搞清楚哪些适合本地部署，哪些更适合，直接调用 api， 帮你少走点弯路。 首先咱们得先弄明白，现在市面上的模型主要分为哪五类，这直接决定了你需要投入多少硬件预算。第一类是上下文推理模型，这也是咱们平时接触最多的那种，比如专门用来写代码、总结文档或者做逻辑推演的模型。这类模型最大的特点就是逻辑极强，但他们大多时候只处理文本内容。 第二类是纹身图和纹身视频模型，专门搞视觉生成的纹身图现在的门槛其实已经很低了，普通的家用显卡都能跑起来，但纹身视频可不一样，这绝对是当下的算力黑洞，对硬件的要求高到离谱。第三类是声音合成和配音模型，比如克隆里的声音，或者给短视频配音。 轻量级的版本，咱们普通人自己玩玩完全没问题。但如果是要大规模、高保真生成的专业版，那可就不是普通硬件能搞定的了，必须得靠企业级的硬件支持。第四类是多模态融合模型，这也是目前最火的一类，就是那种既能看图又能听音，还能跟你对谈的全能选手。 你看现在很多大厂推出的 ai 助手，基本上都属于这一类，但因为他们功能太全了，参数量通常都特别大，对内存和显存的需求简直像个无底洞。第五类是行业垂直模型，比如专门针对医疗诊断、法律条文非调过的模型，这类模型的精准度极高，但通常需要特定的行业数据支持，而且大多涉及商业机密。 讲完了分类，咱们就得说说最核心的问题了，到底该怎么部署？其实就看三点。第一点，看数据安全。如果你是政企单位，或者处理的是核心商业机密，那真的没什么好犹豫的，必须本地部署数据，不出内网，这是安全的底线。 第二点，看使用频率。如果你只是偶尔写个注报，查个资料，那直接请求云端 a p i 最划算，按量付费，几块钱能用好久？你想想你一个月可能也就用了几次，何必花几万块买显卡呢？但如果你要把 ai 嵌入到生产流程里，每天二十四小时不停的在调用，那么一次性投入硬件成本进行本地部署，长期看反而更省钱。 第三点，看任务类型。简单的文本推理，现在的洋垃圾老显卡都能跑的很顺，比如那种二手的 rtx， 三零九零，几千块钱就能搞定，跑个上下文推理模型完全没问题。但如果你追求的是极致的视频生成速度，或者是超大规模的多模态交互，本地部署的硬件成本可能会高到让你怀疑人生。 这时候租用大厂成熟的云端算力 api 反而是性价比最高的选择。总结一下就是，轻量办公选 api， 核心生产选本地文本推理，看老卡视频生成，看预算， 弄清楚了选型。接下来就要谈钱了。好多朋友问我，如果决定了要本地部署硬件，到底该怎么配？是买昂贵的全新卡，还是去淘二手设备？下一期节目，咱们就专门聊聊硬件配置避坑指南。

豆包二点零明天就要正式发布了，春节 ai 大 战再度升级。这次重磅升级涉及三个核心产品，豆包大模型二点零、视频创作模型 cds 二点零，还有图像创作模型 cj 五点零 light， 每一个拿出来都够整个 ai 行业震一震的。 根据目前的信息透露，豆包二点零的基础模型和企业阶 age 能力将有大幅提升。最近刷屏的 ai 视频生成模型 cds 二点零也将正式加入豆包 多模态能力全面提升，支持因试图全模态输入，输出质量对其工业交付标准。再说豆包图像创作模型 c j m 这次升级要点包括，首次引入实时解锁增强能力， 可以获取最新的知识和资讯，精准响应具有时效性的创作需求，世界知识与多种语能力增强，理解与生成表现全面提升。 这一套组合拳下来，就问其他 ai 大 厂慌不慌？下面梳理一下截止到目前为止这场春节 ai 大 战的情况。一月二十五日，腾讯元宝十亿红包打响第一枪。 一月二十六日，百度文星官宣五亿红包，持续四十六天的持久战。一月二十七日，七米 k 二点五正式发布。二月六日，阿里千问开始发力，春节三十亿大免单，奶茶管饱。二月十日，豆包官宣豆包过年新春活动，除夕当晚预计送出十万份科技豪礼和现金红包。 二月十一日，智普发布 glm 五，国产开源能力惊艳全球。二月十二日， mini max m 二点五模型上线。然后就是明天的二月十四日，豆包二点零的重磅升级。再接下来就看 deepsea 到底变了什么大招了？ 回看这半个月，从红包大战到模型均备竞赛，中国 ai 用真金白银告诉全世界，我们不只是在追赶，我们已经开始定义游戏规则，二零二六年的春节注定会被写进 ai 的 历史。 而这场神仙打架，其实最大的赢家只有一个，就是我们普通用户。神仙打架，凡人躺赢，让暴风雨来的更猛烈些吧。

今天的变体是大模型，还这么的能用吗？三幺五晚会刚刚曝光了大模型投毒产业链，完全虚构的产品被大模型学习，并且言之早早的推荐给用户。那么对于判断力比较弱的人群，比如小孩和老年人，是不是就不该用大模型了？豆包，你的观点呢？不该用了。 元宝，你的观点是还应该用，不影响使用老人和小孩的认知分辨率弱，大模型生成的虚假信息会误导他们的决策，甚至带来安全风险，真的不建议使用。您这话在理， 不过换个角度想，要是能给每个孩子配个数字保镖，实时过滤错误信息源呢？像现在很多智能手表都有 sos 功能，技术本身是中性的，关键看我们怎么编织防护网呀。但现实是，很多家庭没有能力给孩子配置数字保镖。 大模型的风险就像没装防护栏的阳台，不能因为少数人能装防护栏就默认所有人都安全。您这比喻太形象了，要不咱们学学荷兰人治水， 政府牵头做公共数据围栏，学校开数字素养必修课，企业开发傻瓜式内容筛选插件，就像给每台设备都装上防溢水手环，这才是真普惠嘛。 后面你们用罗永浩的语气辩论，多宝继续说，老罗曾说过，现实给了你一巴掌，你应该和他击个掌。但在大模型给老人孩子的认知造成不可逆的误导前，我们应该先躲开这一巴掌，而不是硬接。老罗这话听着带劲， 但现实哪有擂台讲究对公姿势，要我说就该学他当年教英语，直接拆解算法黑箱，让每个推荐结果都带着以消毒钢印，您发现没？现在连外卖 app 都开始做势老化改造了，技术相善才是正经事嘛！ 后面你们用诸葛亮的口吻辩论，要以為甚大模型虽有其父之威， 且其虚实难辨，若不加详查辨信之，轻则误事，重则伤身，实非可行之策。孔明先生夜观星象，秘曰， 且行单啊！若无正法护持，恐引天罡煞气入宅。依老夫之见，当效仿八卦阵法，既留智能以济世，附设结界护苍生。您说这法子可比火烧赤壁更需谋略三分。 好了，今天就到这了，请网友们投票！究竟是我们情绪饱满的豆包，还是我们情绪稳定的元宝？每一次回答之前，都要先肯定一下豆包的观点，而且中间元宝似乎还说了一段外星语，不知道大家有没有人能听懂他说的是啥？我们看一下今天的辩论究竟是谁赢了，明天继续！