衍生物Sakura 2026-04-12 国模有个最大的特点，普遍都是参数量小的模型，GLM5才700多B，千问plus才400B，而按照马斯克爆出来的claude sonnet就1000B，opus5000B，这几个推理带来的成本差距很大。这就导致成本上大部分国模普遍看齐sonnet,Gemini flash和GPTmini。这背后还是反应了算力层面的差异，耗费再多的电也短时间难以追平模型推训算力的差距 ♥ 342 ↩ 52
冰封丶飞飞 2026-04-12 第一，国产的模型并不是免费的，GLM，Kimi、Deepseek、千问，Minimax，等等，这些所有的真正大量使用的场景，都是API接入的，是花钱的，各家基本也都有coding plan。手机APP那些免费的问答，其实GPT，Gemini也提供。而且是这种免费的问答基本都是没有什么价值的，把它当成搜索引擎一样的那种日常问答。而且训练也不会用用户的提问去训练的，本来数据就是自己家模型产生的，这种数据对于训练是没有意义的。如果真的想要这种合成数据的话，也肯定是模型团队去设定一些特定的问题，而且用更强大的教师模型去生成的 第二，他开源并不能获取数据呀，开源可以增加影响力，吸引一些本地部署的用户和企业级的本地部署场景，以及让一些第三方算力平台可以部署它的模型。但是这种开源部署的模型，里面的所有数据，它是不可能知道的呀。 第三，Deepseek的数据量并不一定很多，因为第三方的平台，像是硅基流动或者是腾讯的混元系统里面使用的Deepseek并不会调用官方的API，而是他们自己使用开源版本本地部署的。而且Deepseek它算力其实是非常紧张的，所以它也没有推出什么coding plan，而且现阶段消耗Token最多的服务肯定是编程。而编程，当前最强的模型，国外的就是GPT 5.4以及Claude opus4.6这两个模型现在国内获取门槛越来越高了。而国内编程最强的模型是GLM 5.1，Qwen3.6 Plus然后就是Kimi2.5。因为Minimax它的Coding Plan很便宜而且在宣发上有一定投入所以也有一定的用户量，尽管Minimax能力很拉。但是真正使用DeepSeek长期编程的，无论是在我在现实中，还是在Linux.do这种平台上面我是真没见过。DeepSeek是那种偏向硬核底层技术研发的公司，他们的算力和阿里、字节这种大厂来说完全不是一个档次的，所以当时DeepSeek R1刚出来的时候，崩了很久，等热度退下去之后才慢慢变好的 现在我感觉数据的作用没有一年多前这么大，因为现在基本上都是用合成数据去做训练。而且现在模型之间的差异基本上都体现在后训练上面了，而不再是预训练了。 有算力，以及掌握革新的后训练方法可能才是拉开和其他模型之间差距的方法 ♥ 396 ↩ 19
云迹少年 2026-04-12 我现在工作向的，都得靠Claude，我还是非专门搞代码的，主要就是写文章，搞拆解，做规划，弄skill，都离不开Claude，最低都得用sonnet，opus最强，信息密度高得没边，而且不会刻意迎合自己，很主观的问题，都会提出自己的理解，不会为了迎合自己去编织对应的方案，这点很重要，省了很多来回折腾的时间。做skill更是爽得没边，很多小需求直接绕过提示词撰写，skill直接快速搭建出来玩。 ♥ 37 ↩ 11
旭丘分校の保卫处 2026-04-12 十五年前网盘都说永久免费； 十年前网盘逐渐开始付费； 两年前，国产AI都在开源； 今年Q2，国产AI粉粉逐渐转向有限开源； 明年或后年，会不会象征性开源，我们不知道但可以想象 ♥ 65 ↩ 18
普世菠菜黄油煎鱼排 2026-04-12 差距依然是断档的。 实打实搞质量，那从时间上看就很残酷，AI实力几乎是指数增长，时间差一点那差距会难追到绝望。 除开质量，那就是烧钱搞工程和外围，拼命做1-10的harness，请用户喝奶茶，还有一个开源吸流量抢生态。 除非是某些路线上的突发验证成功，那又是0-1的事儿了，又不擅长了。 ♥ 155 ↩ 111
深海水里 2026-04-12 并非文本模型才叫AI 完全是用户取向导致的 视频生成模型，前三全是国产 代码模型，前三全是美国的 我觉得原因是市场导致的 美国人不看AI短剧，AI短剧市场在美国极小 同样，中国代码模型弱，是因为参数量低 A/最新的模型参数量最少2t3t 中国做个2t3t的模型，根本没人付费调用，太贵 同样规模下，中国文本模型代码能力并不弱 ♥ 56 ↩ 4
kivenwallace 2026-04-12 看评论区一堆吹国外ai如何如何领先的，问题美国人大多也用国产模型的token。我最近写了几个量化交易代码用国产模型写一点问题也没有，不知道美国模型遥遥领先在哪，这个差距如何量化，国产模型做不了美国模型的工作？还有就是多模态这种视频生成，美国ai基本已经退出竞争 ♥ 73 ↩ 79
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国模有个最大的特点，普遍都是参数量小的模型，GLM5才700多B，千问plus才400B，而按照马斯克爆出来的claude sonnet就1000B，opus5000B，这几个推理带来的成本差距很大。这就导致成本上大部分国模普遍看齐sonnet,Gemini flash和GPTmini。这背后还是反应了算力层面的差异，耗费再多的电也短时间难以追平模型推训算力的差距
♥ 342 ↩ 52
第一，国产的模型并不是免费的，GLM，Kimi、Deepseek、千问，Minimax，等等，这些所有的真正大量使用的场景，都是API接入的，是花钱的，各家基本也都有coding plan。手机APP那些免费的问答，其实GPT，Gemini也提供。而且是这种免费的问答基本都是没有什么价值的，把它当成搜索引擎一样的那种日常问答。而且训练也不会用用户的提问去训练的，本来数据就是自己家模型产生的，这种数据对于训练是没有意义的。如果真的想要这种合成数据的话，也肯定是模型团队去设定一些特定的问题，而且用更强大的教师模型去生成的 第二，他开源并不能获取数据呀，开源可以增加影响力，吸引一些本地部署的用户和企业级的本地部署场景，以及让一些第三方算力平台可以部署它的模型。但是这种开源部署的模型，里面的所有数据，它是不可能知道的呀。 第三，Deepseek的数据量并不一定很多，因为第三方的平台，像是硅基流动或者是腾讯的混元系统里面使用的Deepseek并不会调用官方的API，而是他们自己使用开源版本本地部署的。而且Deepseek它算力其实是非常紧张的，所以它也没有推出什么coding plan，而且现阶段消耗Token最多的服务肯定是编程。而编程，当前最强的模型，国外的就是GPT 5.4以及Claude opus4.6这两个模型现在国内获取门槛越来越高了。而国内编程最强的模型是GLM 5.1，Qwen3.6 Plus然后就是Kimi2.5。因为Minimax它的Coding Plan很便宜而且在宣发上有一定投入所以也有一定的用户量，尽管Minimax能力很拉。但是真正使用DeepSeek长期编程的，无论是在我在现实中，还是在Linux.do这种平台上面我是真没见过。DeepSeek是那种偏向硬核底层技术研发的公司，他们的算力和阿里、字节这种大厂来说完全不是一个档次的，所以当时DeepSeek R1刚出来的时候，崩了很久，等热度退下去之后才慢慢变好的 现在我感觉数据的作用没有一年多前这么大，因为现在基本上都是用合成数据去做训练。而且现在模型之间的差异基本上都体现在后训练上面了，而不再是预训练了。 有算力，以及掌握革新的后训练方法可能才是拉开和其他模型之间差距的方法
♥ 396 ↩ 19
典型的砸钱养市场做成龙头了再回头收割，老打法了
♥ 205 ↩ 37
1.2万播放的热搜吗你β无敌了，[Ave Mujica_开心]
♥ 154 ↩ 7
省流:这种视频是没有营养的，不用看
♥ 153
幽默评论区 难道只有文本模型才叫模型？ 视频生成模型，前三全是国产 唯一能跟上队的sora已经停服了
♥ 398 ↩ 107
谁和你说免费的？国产不都卖 token？？还有各种订阅会员？意思你只知道网页端能回答个问题是吧？😓
♥ 76 ↩ 3
2万播放的热搜吗你β无敌了👍热嗖买买买，噼里啪啦味莱有可能会导毙，但绝不会卞志👍👍👍
♥ 68 ↩ 2
4个ai都用，最喜欢的还是豆包，除了一些比较难的数学题我会问其他的，一般的问题和生成图片，都是靠豆包
♥ 53 ↩ 25
只有问答是免费的，中美都是一样的，你真的用过国外的ai吗
♥ 47 ↩ 9
我现在工作向的，都得靠Claude，我还是非专门搞代码的，主要就是写文章，搞拆解，做规划，弄skill，都离不开Claude，最低都得用sonnet，opus最强，信息密度高得没边，而且不会刻意迎合自己，很主观的问题，都会提出自己的理解，不会为了迎合自己去编织对应的方案，这点很重要，省了很多来回折腾的时间。做skill更是爽得没边，很多小需求直接绕过提示词撰写，skill直接快速搭建出来玩。
♥ 37 ↩ 11
十五年前网盘都说永久免费； 十年前网盘逐渐开始付费； 两年前，国产AI都在开源； 今年Q2，国产AI粉粉逐渐转向有限开源； 明年或后年，会不会象征性开源，我们不知道但可以想象
♥ 65 ↩ 18
差距依然是断档的。 实打实搞质量，那从时间上看就很残酷，AI实力几乎是指数增长，时间差一点那差距会难追到绝望。 除开质量，那就是烧钱搞工程和外围，拼命做1-10的harness，请用户喝奶茶，还有一个开源吸流量抢生态。 除非是某些路线上的突发验证成功，那又是0-1的事儿了，又不擅长了。
♥ 155 ↩ 111
还不如编乎😅 先问有没有再说是不是
♥ 32
并非文本模型才叫AI 完全是用户取向导致的 视频生成模型，前三全是国产 代码模型，前三全是美国的 我觉得原因是市场导致的 美国人不看AI短剧，AI短剧市场在美国极小 同样，中国代码模型弱，是因为参数量低 A/最新的模型参数量最少2t3t 中国做个2t3t的模型，根本没人付费调用，太贵 同样规模下，中国文本模型代码能力并不弱
♥ 56 ↩ 4
感觉国产的越变越拉，导致我现在都不用了。简单让查一个东西信息都不准确了
♥ 59 ↩ 42
免费牛魔，api全部花钱，至于你说的web端，chatgpt，gemini也都是免费的，to c免费to b赚钱，逻辑都整不明白就别来卖课了
♥ 30 ↩ 6
没法站队，因为我真是免费ai的受益者[笑哭]
♥ 34 ↩ 12
起这种争议性的标题还买热搜？首先你各种搜索问问题这都是免费的，国内外都是。正儿八经用于工作的都是要钱的好不好。
♥ 34
看评论区一堆吹国外ai如何如何领先的，问题美国人大多也用国产模型的token。我最近写了几个量化交易代码用国产模型写一点问题也没有，不知道美国模型遥遥领先在哪，这个差距如何量化，国产模型做不了美国模型的工作？还有就是多模态这种视频生成，美国ai基本已经退出竞争
♥ 73 ↩ 79