这是一条史上最卷的赛道，我们要勇闯无人区……面对大模型的激烈竞争，躬身入局者无一例外都会经历艰难期。面对种种挑战，零一万物的打法是什么？
在零一万物成立一周年之际，我们见到了久未谋面的创始人李开复老师，这也是他首度“现身说法”，亲自拆解开源与闭源、国内与国际多轨并行的大模型战略。
当百模大战、千模大战开打，参战者无非分三类：一、大模型；二、小模型；三、中间模型。大模型，比拼的是模型参数、底层的算力，正所谓“力大出奇迹”；小模型的典型特征是可控、可制定、可交付；中间模型，可能比较接近于大多数企业的选择，既具备底座能力，又能满足用户多样化需求。
那么，被业界寄予厚望的零一万物，正在布局怎样一种大模型之路？李开复的回答是：既仰望星空，又脚踏实地！
以世界级开源产品赋能生态
零一万物的企业愿景是，普惠大地，让所有用户受益。更进一步的理解是，打造一个全球化的大模型公司，让更多用户都更愿意使用最新应用。而在通往世界级大模型的路上，一定会面临开源与闭源的选择问题。
针对开源路线，如何打造世界级大模型，对标Llama、Claude、GPT、Gemini，甚至超越这些产品？
李开复介绍道，零一万物在去年11月份发布了Yi 开源模型，6B和34B，已得到国际认可。今天，Yi-1.5升级将刷新所有指标，把开源产品推向全球。
到目前为止，除了6B、9B、34B，零一万物的预训练模型，还有Chat模型，都免费对全世界开放。这些模型中英文俱佳，一点都不输于市面上各种开源模型。
在大模型应用中，有一部分人群是创业者、学生、老师、科研人员和公益组织，这类人群会觉得大模型很贵，无法更方便、快捷地去调整数据和模型参数。面对这样的需求，零一万物连夜在Hugging Face、魔搭社区发布六款开源模型。
走开源路线，并不只是简单地发布几款产品，还要思考如何去维护社区。零一万物在开源社区运营过程中，做了很多工作，这些工作也取得了初步成果。从学习导航、销售到API的应用，商业写作，都已经有了早期用户，社区受欢迎的程度，有目共睹。
开源地址：Hugginf Face https://huggingface.co/01-ai
魔搭社区 ：https://www.modelscope.cn/organization/01ai
以AI-first闭源路线探索商业化
与开源对应的闭源路线的发展，做世界级的产品，开源与闭源并不是非此即彼。
开源重发展生态，而闭源是在获客基础上，让公司的整体运营始终可持续。为了打造更有竞争力的闭源产品，零一万物最新推了Yi-Large千亿参数的大模型。
众所周知，在大模型领域，GPT-4已是金标准，Yi-Large参考的也是一系列国际指标。在斯坦福的开源评测项目 AlpacaEval 2.0 上，Yi-Large 控制了文本长度误差的胜率（LC Win Rate）排第二 ，略输GPT-4一点，但是在竞价胜出率 (Win rate)却赢GPT-4很多。
在国内权威的通用大模型综合性测评基准SuperCLUE的评估中，在Yi-Large国产大模型中文评比中排在榜首。
虽然，Yi-Large已经是最好的模型，但零一万物在大模型领域的创新并不仅限于此。
“我们在训练更大的模型Yi-XLarge，这是一个基于MoE架构的模型，已经有初步训练成果。”李开复强调，虽然 Yi-XLarge还尚未发布，但非常值得期待。
那么，大模型的未来，只会是参数越来越大吗？为什么有人会说模型越大越难用？国内大模型赛道的参与者，从狂奔到长跑，到底如何有效达到PMF（产品市场匹配度）？答案别无其他，只是因为有人在短暂的时间里做出了很棒的用户体验。所以，做大模型不能胡乱烧钱，AI2.0时代还要考虑TC-PMF（Product-Market-Technology-Cost Fit，技术成本 X 产品市场契合度）。
换言之，零一万物要做一个务实的AGI信仰者，把模型尺寸压缩下来，把推理成本降下来。除了以万知AI为突破口，打造2C领域的数字办公场景，零一万物也在2B方面进行探索，与世界500强企业达成合作。
零一万物不只从模型本身入手，苦练内功。在底层的基础设施层面，也在发力。这是零一万物大模型的另一个特点，即“模基共建”，模型团队和Infra架构团队相互协作，共同作战。英伟达曾分享过NVIDIA GPU 架构下的 FP8案例，零一万物就是FP8训练框架的三个最 佳 实践之一，与Google、Inflection AI齐名。
展望未来，全球大模型市场的潜力和活力仍在不断发酵和壮大。我们欣喜地看到，很多企业都在这片新的蓝海中，各自以不同的策略和方向探索前行。
不可否定的是，超大模型的训练将仅限于少数几家巨头，他们将以高昂的成本构建其技术底座。与此同时，众多公司也在积极寻求更加普惠和实用的解决方案。他们或是聚焦于打造尺寸适中、更具实用价值的AI模型，或是探索超小模型的可能性，还有的公司则致力于开源技术的研发和应用。这些努力，正是零一万物所看重的方向，也是推动AI技术走向更广泛应用的关键。
