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猫眼电影记者 张一丁 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
西风 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
当OpenAI为ChatGPT各种造势时,中国模型也在凭实力圈粉老外。
最近,爱彼迎(Airbnb)联合创始人兼CEO Brian Chesky的一番公开表态掀起波澜:
我们很大程度上依赖阿里巴巴的Qwen模型。它非常好,速度也很快,而且很便宜。我们也会用OpenAI的最新模型,但在实际生产中通常不会大量使用,因为有更快、更经济的模型可供选择。
要知道Brian Chesky和奥特曼还是挚友,但当涉及自家应用产品整合时,他却没给老朋友留面子,直言OpenAI提供的连接工具还“没有完全准备好”
爱彼迎的选择,是中国大模型技术实力的一个缩影。
特别是在企业级市场,当技术红利期逐渐过去,成本、效率、稳定性这些实实在在的指标,正在成为选择的关键因素。
而中国大模型在这些方面的优势,正越来越受到全球企业的认可。
Airbnb并非个例。众所周知,Qwen是生产环境中最高效的模型之一,电商平台Shopify以及众多科技公司也都是它的用户。
关键是,这样好用的模型我们还有很多,Kimi、DeepSeek、GLM……都在各自凭实力全球圈粉。
Qwen征服爱彼迎
先来看Qwen是如何征服爱彼迎的。
今年五月,爱彼迎在美国上线了一款AI客服Agent,可帮助用户完成诸如修改预订或取消订单等操作。据介绍,效果立竿见影,依赖人工客服的用户量直接下降15%,平均问题解决时间从原来的近三小时,大幅压缩至仅6秒。
而支撑这一系统的,是13个不同的AI模型组成的“模型矩阵”,涵盖来自OpenAI、阿里巴巴、谷歌等厂商以及开源社区的模型。
其中,阿里巴巴的Qwen表现尤为抢眼,在成本、效率和质量的三重考验下脱颖而出。
又好又快又便宜”——Brian Chesky的评价,简单直接,却戳中了当前AI商业化的核心痛点。
耐人寻味的是,Brian Chesky同时透露,没有将公司的在线旅游应用程序与OpenAI的ChatGPT进行整合。“我不认为它已经完全准备好”这位与OpenAI CEO奥特曼私交甚笃的企业家直言不讳。
他甚至曾就OpenAI允许第三方开发者将自家应用接入ChatGPT这一新功能提出建议,然而在本月首批上线ChatGPT的生态应用中,并未出现爱彼迎的身影。
Brian Chesky指出,原因在于爱彼迎是一个拥有经过身份验证的会员的社区,OpenAI必须搭建一个足够强大的平台,才能让爱彼迎应用以“近乎独立封装”的方式在ChatGPT聊天机器人中运行。而目前的ChatGPT还达不到这个标准。
有网友一语道破关键:
由于这些模型是开源的,爱彼迎可以自行托管模型,并使用自己的公司数据对其进行训练。这就是所有公司最终都会采用的人工智能使用方式。
而中国模型的优势,正在多个场景中得到验证。
Kimi K2性能碾压
AI云厂商Vercel创始人Guillermo Rauch近期发推称赞Kimi K2开源模型:
我们正在为内部智能体测试一系列模型……Kimi K2比前沿闭源模型快5倍,准确率还高出50%。
据他公布的基准测试结果对比:
Kimi K2(kimi-0905):仅需2分钟,准确率超60%;GPT-5:耗时约10分钟,准确率不足40%;Claude Sonnet-4.5:耗时约8分钟,准确率不足50%。
Kimi K2模型比GPT-5、 Claude Sonnet-4.5闭源模型更优。
作为上线仅一周就在竞技场千人盲评中击败DeepSeek、媲美Grok 4/GPT 4.5、登顶全球的最强开源模型,Kimi K2也曾获黄仁勋多次公开称赞。
他在链博会期间表示:
在模型层次,中国发展速度极快,有DeepSeek、阿里巴巴的Qwen、Moonshot的Kimi等优秀的技术。
国外初创公司GlueAI创始人Evan Owen也表示,他们团队同样频繁使用Kimi K2。
另外,据官方介绍,Cline、Cursor、flowith、Genspark、Kilo Code、Kortix Suna、RooCode、Trae、Vercel、Visual Studio Code、Windsurf、YouWare等知名编程和Agent应用均已接入Kimi K2模型。
海外圈粉王者:DeepSeek
最后要说在海外圈粉最多的中国模型,DeepSeek当之无愧。
盘点近期消息,先是DeepSeek R1成果获得Nature封面认证,被评审专家称赞“R1是首个经历同行评审的大型语言模型,这是一个非常值得欢迎的先例”。
接着,DeepSeek-V3.2-Exp上线,引入了新的注意力机制DeepSeek Sparse Attention,开源了更高效的TileLang版本GPU算子,引发业界广泛关注。
随后开源的DeepSeek-OCR模型更在硅谷引发热议——3B规模、指数级效能变革、大道至简,甚至被认为把谷歌Gemini严防死守的商业机密开源了。
刚“尖锐”评价过AI现状的卡帕西也表示很喜欢,“特别是图像比文字更适合LLM输入,妙啊”。
到现在,DeepSeek新研究引发的夸赞风暴还在继续,甚至不少人觉得这番成果足以预定“年度最佳论文”了。
从Qwen在生产中的“又好又快又便宜”,到Kimi在基准测试中的性能碾压,再到DeepSeek创新方面的突破——中国大模型正以“开放”为旗,在全球AI竞赛中开辟出一条独特路径。
正如网友所说:
中国模型成为真正意义上的“Open”标准…特别是速度还如此之快,这实在疯狂。
[1]https://x.com/natolambert/status/1980657338726887662[2]https://www.latimes.com/business/story/2025-10-21/chesky-says-openai-tools-not-ready-for-chatgpt-tie-up-with-airbnb-app
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(一)科学制定标准,实行分类施保。科学合理制定农村低保标准是实施农村低保的重要依据。如果标准过高,财政难以承受,也容易使一部分人产生依赖思想。如果标准过低,不能保障群众的基本生活,低保制度就达不到保障效果。按照农村低保标准不低于国家公布的温饱线(即年人均纯收入693元)的要求。根据我县农村居民吃饭、穿衣、医疗、上学,适当考虑用电、燃料、通讯等费用的实际,县上确定今明两年我县农村最低保障标准不低于693元,补差标准年人均补助不低于300元。根据前期摸底测算,全县总的保障人数应控制在农业总人口的10%以内。由于川道、浅山、中山、后高山等不同的自然条件,农民人均收入差别较大,享受农村低保的人口比例应有所区别。我们确定川道的平梁、城关、涧池、永宁、蒲溪、双乳六乡镇控制在总农业人口的9%以内;浅山的观音河、龙垭、铁佛寺、田禾、漩涡、汉阳控制在总农业人口的10%以内;后高山的酒店、双河口、铜钱、石条街、上七、双坪控制在总农业人口的12%以内。同样在温饱线以下,农村贫困居民的实际贫困程度差异很大,为此,我们在执行中一定要分类施保。对痴呆傻残等民政救济对象要予以重点保障,补差标准相对要高;对生存环境恶劣或因其他原因致使生活暂时难以维系的一般贫困户也要纳入保障范围,但补差标准应该偏低一些。已享受农保五保待遇的不纳入农村低保范围。分档补差一定要简便易行,不可太多太细,难以操作。
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