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在AI模型的激烈竞争中，指标正在默默地改变。从从Meituan的最后一个开源Totoro模型到Openi的下一个代旗徽章以及DeepSeek名人的新创业产品，主要演员都将注意力转移到“混合推理”和“适应性计算”上，这表明AI行业的发展方法将从“更高的”变为“强度”到“智能”的智力，“智能”的智力。 Meituan最近的开放源代码Longcat-Flash通过其创新架构实现了令人难以置信的计算机节省，但其性能与行业较高的水平相媲美。华尔街新闻先前宣布，长猫闪光灯最具创新性的设计之一是“零计算机科学”的专业机制。这明智地确定了参赛内容的非临界政党，例如常用单词和标点符号，并将其交付给没有进行复杂操作的特殊“专家”，从而直接保存入口并大大节省计算机的功率。该运动不是一个孤立的技术显示，而是对行业当前问题的准确回应。随着推论模型变得更加复杂，AI应用的成本正在迅速增加。行业反应策略的重点是一般取向：混合推理模型。这种模式使系统可以根据问题的复杂性自动选择足够的计算机资源配置，从而使他们能够在简单的任务中浪费昂贵的计算机食品。越“智能”，它就越昂贵。对Meituan的效率的最终搜索反映了整个AI行业面临的严重挑战。根据Machine Heart的说法，TextQL的合作创始人兼首席执行官Ethan Ding说，Fenimeno矛盾，而代币的成本正在下降，几家模型公司的订阅率正在增加。丁·伊凡（Ding Yifan）确定问题是，最低价格不是SOTA模型的大多数模型，而人类的认知贪婪是大多数人只想要“最强大的大脑”，因此99％的需求将诉诸Sota。最佳型号的价格始终相同。简而言之，一个令牌的价格正在下降，但是完成复杂任务所需的代币数量正在以前所未有的速度增长。例如，聊天的基本问题和答案仅消耗数百个令牌，而复杂的代码编写任务或法律文档可以消耗数十万或数百万的令牌。 AI初创公司T3 CHAT的首席执行官Theo Browne还说：“与最昂贵的模型的竞争已成为最昂贵的车型的竞争。”这一成本压力已发送给应用层公司。媒体报告显示，生产力软件公司概念的利润率降至约10个百分点。一些新的ia programmiNG帮助公司，例如光标和复制请求，必须调整其价格策略，从而对某些用户产生投诉。上级：解决成本困境，“混合推断”或“自适应计算机”是该行业的共识。根据问题的复杂性纠正处理程序。例如，对于一个简单的问题，例如“为什么要有天蓝色？”，GPT-5会直接将其传递到Light模型，但是复杂的任务将调用高计算机功率模型。根据OpenAI的内部评估，GPT-5可以比以前的型号完成任务，而出发令牌则少50-80％，从而实现相同或更好的结果。该系统通过实际信号（例如用户行为，优先反馈和精度）持续训练路由机制，并不断改善时间。 DeepSeek的v3.1版本更进一步，将相互作用和推理功能结合在单个模型中，以双重启动单个体系结构模型。开发人员S和用户可以在“思想”和“不思想”之间交替，可以实现对上一代模型的可比响应。消费将下降25-50％，为公司提供有利可图的开源选择。现在，这种趋势是行业的主要电流。从克劳德（Claude）的人类系列（Google Gemini系列）到阿里巴巴Qwen，Kuahou Kwaicoder，Byte Beanbao和Zhipu Glm，几乎所有最好的玩家都在探索自己的混合推断解决方案，试图在绩效和成本之间找到最佳的平衡。一些分析师指出，混合推理中的下一个边界将是一个更聪明的“自我调节”。这使AI模型可以准确地自我评估任务的难度，并在最合适的时间内进行深入思考，而不会以最低的计算成本进行干预。
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