关于 AGI，大模子六小虎之一的智谱有我方的矫健呦女朱朱，他们把 AGI 分为五个品级：

第一级是说话，智谱"还是作念得格外可以了"；

第二级是对复杂问题的求解，可以看到 o1 水平模子才智出现；

第三级是使用用具，比如自主智能体不但梗概通过 API，还可以像东说念主不异操作手机、PC 以致汽车的界面来获取信息；

第四级是自我学习；

第五级是卓越东说念主类，AI 将具备探究科学规章、天下发源等终极问题的才智是以通往 AGI 之路将是一个显露和明确的链路。

本次量子位 MEET 2025 智能畴昔大会上，智谱 COO 张帆关爱共享了智谱大模子的发展、欺骗、交易化发展、畴昔标的，以及企业和个东说念主的科技战术构建。

为了完合座现张帆的想考，在不改变答应的基础上，量子位对演讲内容进行了剪辑整理，但愿能给你带来更多启发。

MEET 2025 智能畴昔大会是由量子位驾驭的行业峰会，20 余位产业代表与会参谋。线下参会不雅众 1000+，线上直播不雅众 320 万 +，取得了主流媒体的庸碌关注与报说念。

中枢不雅点梳理

大模子自然是一个欺骗导向的工夫；

一条弧线是才智飞腾，一条弧线是本钱着落，带来工夫才智快速地落地和欺骗；

通往 AGI 之路将是一个显露和明确的链路；

AI 运改动成基础分娩身分；

意志到模子的工夫恶果不足预期不难，难的是找到"怎样能行"的一条路；

大模子的文本模子成为你的大脑，多模态模子成为你的眼睛，自主智能体模子成为你的双手

模子场景越来越从浅水区干涉到深水区；

不管基座模子是国内的、国际的，开源的、闭源的，相宜的才是最佳的。

……

以下为张帆演讲全文：

2 年时光飞逝，铺开一个迅猛发展的大模子时间

大家好，格外欢乐今天有契机梗概跟大家作念一些共享。

智谱算是在国内最早作念大模子交易化的公司，咱们在曩昔的一两年当中也走了好多弯路，踩了好多坑，有一些收获。今天但愿跟大家共享一下咱们在交易上头的一些想考，大模子怎样跟交易梗概欺骗起来。

其实我以为今天大家泛泛会有一个问题，大模子是不是变慢了？是不是还是到瓶颈了？是不是增长得不够快了？

咱们在运转的时候可以粗浅作念一个小的回来，望望曩昔的两年间到底发生了什么。

率先小数，大家可以看到在早期的时候，ChatGPT 发布后只用了两个月的期间，全球用户就过亿。这是一个前所未有的气候级增速，比东说念主类历史上统共工夫发扬速率都要快——电话用了 75 年才达到这个建树，这是一个奏凯干涉到欺骗的工夫。

它也不像其它好多工夫，一般来说，工夫通常都是先有一个见识，然后从这个见识开赴，束缚尝试让它小数小谴责地，临了落实。

今天的大模子不太不异，我敬佩绝大多量的列位都不是先知说念了这个见识，而是先知说念了某一款欺骗。是以大模子自然是一个欺骗导向的工夫。

好多分析都提议，生成式 AI 干涉商场的速率远比互联网和 PC 要快，况兼在曩昔两年间，统共这个词模子带来了格外大的变化。

模子才智赶紧素养

以一个野心基准来看，只是 2 年期间，统共这个词模子的行业水平就从 60 分涨到了快要 90 分。泛泛而言，低分段涨分容易，高分段涨分拒绝易。但只是用了两年期间，智能就素养了这样多。

与 OpenAI 的折现轨迹比较，能看到智谱基本上跟紧上了国际设施。

再说迤逦文窗口。我铭刻旧年刚运转作念模子交易化的时候，基本标配是 4K 基本，当今 100 万才是基本门槛，以致很难算是及格的才智。今天好多模子窗口都达到了 100 万、200 万字，能装的东西还是格外多了。

咱们也能看到一系列从单一模态到多模态、从文本模子到多模态模子，以致是自主智能体模子等等的气候出现，模子的才智变得越来越丰富。

这一切只是用了 2 年期间。咱们纪念移动互联网时间，iPhone 发布两年之后，委果的杀手级的欺骗都还莫得出现。

关联词在今天，模子发展还是格外快，从各个所在上都全面得到了素养。

模子本钱极速着落

与之相对应的是模子本钱的着落，且不管是国表里。

连 OpenAI 也裁减了几十倍，况兼还在握续着落。

国内更是如斯。铭刻旧年刚刚运转作念交易化的时候，智谱那时照旧 5 毛钱 1000 个 tokens，但今天最低还是到了 5 分钱 100 万个 tokens ——这是 1 万倍。

也等于说，在曩昔两年间，这个商场降价降了 1 万倍，才智变得比原本更强。

一条弧线是才智飞腾，一条弧线是本钱着落，带来的是什么？

带来工夫才智快速地落地和欺骗，这是配景。

通往 AGI 共 5 级阶段，旅途显露，标的明确

这个历程当中，夫妻性生活姿势道具有这样一个配景。那么，未斗争哪去？大家更常会问，咱们今天到了哪一步。

之前 OpenAI 发布了关于 AGI 主张才智的分级，智谱也给出了一些我方的矫健。

我以为这个旅途照旧比较明晰的：

第一级是说话。咱们还是作念得格外可以了，基本上可以通过图灵测试。

第二级是对复杂问题的求解。可以看到 01 这样的才智出现，让咱们对模子的欺骗雷同从「大脑的系统 1」转机为「系统 2」，检朴单直观的回答，变成了梗概深度性的想考和拆解。

第三级运转使用用具。曩昔回回话杂问题的时候，不但需要能奏凯作念深度的想考，还需要梗概跟外界握续地交互获取信息。咱们之前作念了好多像 Function calling（函数调用），如安在历程中把需求转机为一个央求，通过 API 的模式取外部的数据，雷同于这样的模式补充内容。

也有包括像咱们我方发布的自主智能体，不但梗概通过 API，还可以像东说念主不异操作手机、PC 以致汽车的界面，从里面获取信息。

第四级是完结自我学习。AGI 还是不舒适东说念主们评述和探索的空间了，还是运转参谋 ASI 了。若是把东说念主类的智能算作基准，而工夫机器的智能在赋闲飞腾。

跟着东说念主给它标注数据，工夫机器智能的弧线值赋闲素养，某一天达到了东说念主类的智能这条线，咱们该怎样标数据？它怎样获取更多的学问？

今天还有好多评述，还是看到了 ASI 和 Super Alignment 的初步发扬，我以为在今天看起来，这几步照旧或多或少都有了一些发扬的。

在这里面，智谱也持续地探索和丰富模子的才智，从最运转的说话才智，到 L2 的复杂问题的才智，到用具才智，以及当今正在试图去料理的第四级别的 GLM-zero 和 GLM-OS 等才智。

第五级还莫得格外明确的界说，关联词标的在那，是卓越东说念主类，AI 将具备探究科学规章、天下发源等终极问题的才智。

AI 运改动成基础分娩身分，带来交易底层变化

这一次，大模子不单是带来了工夫上的变革，与以往比较，也带来了更多在交易上的可能性。

在移动互联网时间，统共的任务都是独处的，你需要从好多种算法中挑一种作念实验，料理一个小问题，比如分词、词性标注、实体识别等。

阿谁时候，使用 AI 的门槛的本钱是很高的，是以惟有那种高杠杆的业务才能欺骗，比如搜索引擎、保举引擎。也等于说，惟有那种上千万、上亿的东说念主在欺骗，且角落本钱确切为零的欺骗，大家才梗概去用 AI。阿谁时候基本上惟有互联网大厂在欺骗 AI。

到 2013、2014 年神经汇注熟识之后，某种进程上，算法层被合伙了，大家毋庸学各式万般的算法了。

是以一定进程上门槛有了第一次普惠化，本钱也着落。这样的戒指等于 AI 才智运转干涉到产业跟行业。

而今天，从算法到模子，到数据，再到任务，统共这个词大模子确切把一切都合伙。

再加上有 Zero-shot 和 Few-shot 的才智，咱们从针对一个任务去训一个模子，变成可以奏凯去欺骗模子了。

它不但带来了更广大的才智，还让咱们模子的分娩本钱比原本着落了至少两个数目级，可能 100 倍。

原本作念一个什么样的简历抽取，不搞上几个算法科学家，搞上半年，根底搞不定，但几百万经费就出去了；关联词今天来讲，借助大模子，一个运营的东说念主员，一个居品的东说念主员，哪怕不会编程，基本上可以花上一周就能料理这个复杂的问题，况兼恶果还不差。

在这样的配景下，AI 运改动成基础分娩身分，这就导致带来交易底层的好多变化，此外，表层的变化，包括责任模式、组织姿首、交易模式以致每个企业的壁垒，可能都会发生变化。

从智谱模子矩阵发展，看欺骗 AI 和 AI 欺骗的畴昔

接下来可以跟大家共享几个最新的模子方面的发扬。

率先，今天的智谱有格外完备的模子矩阵，包括说话模子、代码模子、多模态模子、超拟东说念主模子，到自主智能体。

说话模子方面，既有可以跑在 PC、汽车、手机等缔造上的端侧的模子，也有开源或商用的模子。这小数代码大模子亦然不异。

多模态模子方面，各式维度，从文生视频、视频矫健、文生图像、图像矫健等，智谱都有多方面的矩阵，梗概舒适用户不同需求。再包括智谱还有拟东说念主大模子、热枕大模子，以及自主智能体。

这两天 Sora Turbo 刚发布，大家都以为里面有好多地方还不够无缺，我以为这格外正常，因为这是一个很早期的工夫。

找到它哪不可，这件事不难，咱们大家都可以品评它；很难的是找到怎样能行的那条路。

其实在 GPT-3 时间，就有像 Jasper 这样的公司，一年有几千万好意思金的 ARR。是以梗概找到模子与业务的最大契约数，是咱们今天作念交易化里面的一个病笃要领。

智谱最早的多模态模子，其实亦然最不完善的版块，只是把莫奈的名画动起来，然后拼了一下，照旧会有一些穿帮的地方。关联词推行上来讲，还是足以匡助旅游局作念一个小宣传片。

今天用大模子来作念这样一个视频，本钱就 10 块、20 块，本钱极低；但若是用 CG 来作念，没一两百万作念不下来。

与此同期，咱们看到了畴昔关于内容生成欺骗的可能性。

关于一段视频，以前用 CV 的模式，很难作念泛化性矫健，今天的大模子在确切不历练的情况下，可以很好地回答视频里的东说念主在干什么？有莫得精彩时刻？精彩时刻在几许秒？

还有一些端侧模子方面的激战。之前在高通骁龙峰会上，智谱王人集他们王人集发布了 demo，在 8Gen4 手机上全都可以驱动一个多模态的模子完结很好的恶果。况兼，智谱构建了格外完备的端云一体化的同源料理决议，可以让用户在缔造端很好地欺骗大模子的才智。

再比如视频通话，大家可以一边对话，一边在视频里跟 AI 作念疏通。最早是 OpenAI 在 5 月发布了这个功能，但其实莫得委果让末端用户用起来。在本年 8 月，智谱还是把这个功能全量发布在智谱清言上了，大家可以去尝试。

而自主智能体，梗概让 AI 自动化帮你完成多达几十步的，以致跨欺骗的复杂任务。大模子的文本模子成为你的大脑，多模态模子成为你的眼睛，自主智能体模子成为你的双手，不但梗概帮你作念想考，还能帮你作念实践。

智谱也提供了一整套的决议，可以匡助开荒者更简易地历练一个特有模子，也可以基于模子的才智快速开荒一个智能欺骗，可以匡助大家来料理行业实践。

大家使用模子的场景越来越多，越来越从浅水区干涉到深水区——

2 年间，大家的需求从"有一个模子"，到"模子襄理素养居品主张"，到今天"模子就要带来业务戒指"，从各个方面来看，大家对模子的欺骗需乞降实践变得越来越求实，如实让模子还是运转从才能分娩变成分娩力。

快速讲几个例子：

咱们在汽车上可以格外好地重塑智能驾舱体验；一些格外复杂的垂直畛域，比如公积金关连的复杂的问答，或逻辑推理等好多场景里，或企业里面的 Chatbot 自动化的问数生成 Circle 的才智，用智谱模子都有作念可以的恶果。

临了跟大家议论一下大模子时间，企业或者个东说念主该怎样去构建我方的科技战术。

我以为这里面毛病来讲四个身分：

选拔相宜的基座，要构建与战术主张和业务属性相匹配的组织，基于场景和 AI 的才智来从头界说数据财富，况兼把这些才智无缝融入到业务当中，从而来造成飞轮。

这里面好多东西需要大家深度想考。

不管基座模子是国内的、国际的，开源的、闭源的，我以为其实相宜的才是最佳的，是以这里面触及每一个要领的每一个问题，都需要大家我方想考。

咱们也但愿借助四样才智，为每个企业构建我方科技战术新飞轮，跟着每一轮的动弹梗概帮咱们千里淀更多的才智，构建更多的壁垒。

谢谢大家！

—  完  —

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