腾讯元宝的成功，是否说明“自研+开源”正在成为国内人工智能发展的重要驱动？?

在同时支持混元和DeepSeek两大模型后，腾讯元宝以“几乎每天都有新动作”的频率迭代升级。这一路线也受到了用户认可，达成了元宝和deepseek的双赢。自研+开源，明显给予了用户更多元化的良好体验，今年是AI落地应用元年，在重视落地应用的这一阶段，“自研+开源”是否正在成为国内人工智能发展的重要驱动？

发表于前天 06:21

元宝的成功其实从来都不在于接入了DeepSeek，而是在于腾讯的老本行，产品文化。不少其他应用也接入了DeepSeek，但效果却远不及元宝，只能说腾讯在这款AI助手上确实有自己的“独门秘籍”。
元宝的核心优势在于它把“自研+开源”玩得炉火纯青。混元和DeepSeek的双模型组合，让用户既能享受自研技术的深度思考，又能体验开源模型的快节奏推理。比如，混元T1适合需要细致分析的场景，而DeepSeek-R1则能秒速给出答案，。更别提元宝还接入了联网搜索，依托微信公众号等优质信源，信息不仅更新快，还特别靠谱。想象一下，你问个问题，元宝不仅能答，还能从海量数据里挑出最权威的那部分给你，省心又高效。
接入微信生态后，一个下载按钮就让1.3亿用户触手可及，但真正留住用户的，还是它稳定流畅的表现和不断优化的功能。相比之下，其他接入DeepSeek的应用虽然也有亮点，但往往缺乏元宝这种全方位的打磨。
“自研+开源”不仅是一种技术路线，更是一种发展思路——自研提供核心竞争力，开源加速迭代效率，二者结合才能在AI落地元年站稳脚跟。元宝的案例证明，这种模式正在成为国内AI发展的重要驱动，未来或许会有更多玩家效仿，但想复制元宝的操作，恐怕没那么简单。

发表于前天 06:34

都在说2025年是我国AI行业落地应用元年，既然是元年，那肯定相对以前是有改变的。
从以前的参数战、开闭源路线战、进化成了今年的生态战。
而生态，是要兼顾封闭和开放的。自己做好自己的护城河，积极接受外部的进步技术。
元宝就是一个很典型的案例了，它本质上就是快人一步的“自研+开源”双引擎驱动的胜利。从技术架构看，其核心模型混元T1（自研）与DeepSeek-R1（开源）形成很好的互补，混元T1擅长高频交互场景，响应速度达0.8秒；DeepSeek-R1专攻复杂推理任务，支持图片解析与长文本处理。
快慢结合，或者说自研+开源，带来的不仅是用户体验的提升还有成本的降低。而且，这一路线还为toB市场做了铺垫，很多其他企业都通过腾讯云接入了deepseek：
这一波里面，不仅直接实现了拥抱技术开源，还实现了成本控制，又实现了自研的促进，而且也实现了商业价值的产生。
国内目前AI路线明显是奔着面向大众的低成本的技术基础设施去的，而当完成了大众的技术基础设施，AI创业在个人和小团队中开始火热，AI也从技术普惠发展到社会价值的普惠，到那时，自研+开源的驱动作用还会更明显。

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这一波里面，不仅直接实现了拥抱技术开源，还实现了成本控制，又实现了自研的促进，而且也实现了商业价值的产生。
国内目前AI路线明显是奔着面向大众的低成本的技术基础设施去的，而当完成了大众的技术基础设施，AI创业在个人和小团队中开始火热，AI也从技术普惠发展到社会价值的普惠，到那时，自研+开源的驱动作用还会更明显。

发表于前天 06:46

是的。
国内人工智能发展，如今的任务是应用落地。
AI应用落地，如今的关键是大众化使用。
大众化使用的最直接途径，就是AI app。
AI app不仅是给部分用户使用创造价值，同样也要让另一部分用户知道AI怎么个事儿。
把这套逻辑理清楚了，你就会发现，AI app内，自研+开源，或者说像元宝这样，混元大模型+deepseek，的确就是国内人工智能发展的重要驱动。
咱一步步来看。
元宝app这类软件，在支持双模型后，用户这边在使用的过程中可以逐渐感受到AI和AI之间的不同，这其实就相当于技术落地过程中对用户的教学了。而且元宝自2月支持双模型后，进入快速迭代阶段，可以说被重新激活，无论是AI性能还是app体验都升级迅速，很难说这和双模型没有关系。
AI app本来就没有限定死只能有一个模型，实际上很多AI app原本里面就有多种模型，不过原先大厂AI app可能只有自家厂商的多种模型，但如今，支持开源大模型，实际上也是打通app和厂商壁垒的重要步骤。
AI发展，企业不仅要建立护城河，还要有鲇鱼效应的推动，而双模型不仅意味着开放，还能很快得到用户最直接的对比性反馈。
最后就是应用落地了，个人觉得大众用户这边的落地和工业科研领域的落地，应该是要保持基本同步的。而应用于工业和科研，很可能需要通用模型和专用模型的搭配。而大众领域的双模型，也能为之提供技术和经验积累。
一家之言，如有补充，欢迎讨论！

发表于前天 06:57

最近这货在大面积的推送广告，还由于前段时间的用户协议问题上了一波热搜，省了一笔广告费。随着DeepSeek的开源，国内许多厂商也开始开源自己的大模型，所以，搞闭源的那帮人（包括OpenAI）似乎也发现了，一味地闭源可能不是一个好的思路。
至于开源和闭源到底谁更好，现在可能没法有定论。

开源大模型（如 LLaMA、Mistral）通过开放源代码和训练数据，促进了技术共享与创新。开发者可自由调整模型架构、优化性能，加速技术迭代，同时降低了行业准入门槛，推动 AI 普惠化。此外，开源社区的协作能快速发现漏洞并完善模型。
然而，开源也可能带来安全风险，例如恶意使用模型生成有害内容，或核心技术被滥用。部分企业可能因担心技术溢出而减少投入，导致模型维护依赖社区力量，长期可持续性存疑。
闭源大模型（如 GPT-4、Claude）由企业或机构严格控制知识产权，通过专有技术构建竞争壁垒。这种模式能确保模型安全性与可控性，避免技术滥用，同时企业可通过商业化（如 API 服务）获取收益，支撑持续研发投入。
但闭源模式限制了技术透明度，可能导致模型黑箱问题，用户难以验证其决策逻辑。此外，闭源模型通常成本高昂，中小企业和个人开发者难以获取，加剧了技术垄断，抑制了创新多样性。
开源与闭源模式各有其适用场景。开源适合推动基础研究和技术普及，而闭源更利于商业落地和风险管控。因此，当前的主流趋势是，部分企业选择 “半开源” 策略，如开放模型但保留核心技术，或通过许可协议限制使用范围。
未来，随着 AI 伦理和监管要求的提升，开源与闭源可能进一步融合，在创新效率与社会责任间寻求平衡。

发表于前天 07:07

元宝上个月那么火，可不仅是只有用户量激增，还有给同行狠狠体现了一把开源协作的优势，也就是“自研+开源”的优势。
DeepSeek-R1的API调用成本仅为GPT-4的1/30，使得元宝单次交互成本血降。
混元T1专注日常场景（响应速度仅为0.8秒），DeepSeek-R1专攻复杂任务，形成技术协同。
混元借鉴了deepseek的技术优势，特定场景推理效率还提升了。
Deepseek有了不卡顿的平台，联网效果提升，用户也舒服。
今年有人踢出了2025年AI产业的三大定律，个人觉得很有道理：
成本铁律：第三方模型将挤压自研空间，企业级AI解决方案成本有望下降60%。
场景定律：IDC预测2025年70%的AI价值产生于B端定制场景，医疗、金融、政务成主战场。
生态规律：微信生态证明，私有数据+开源模型的&#34;混合架构&#34;，将成为头部玩家的标配。
这三大定律的满足，明显自研+开源双模型要优于单模型。
AI行业的“军备竞赛”逻辑真的改变咯，与其盲目堆算力，真不如通过开源生态实现技术跃迁。

发表于昨天 13:40

腾讯元宝的成功，确实显示出“自研+开源”正在成为国内人工智能发展的重要驱动。通过自主研发，企业能够针对自身需求进行深度定制和优化，同时结合开源社区的广泛合作，加速了技术创新和应用的落地。元宝和DeepSeek两大模型的同步支持，以及高频迭代升级，证明了此路线的有效性。用户认可说明自研+开源能提升用户体验，推动AI应用广泛普及。在AI落地应用元年，这种发展模式对于推动国内人工智能发展具有重要作用。

发表于昨天 13:43

腾讯元宝的成功确实体现了“自研+开源”正在成为推动国内人工智能发展的重要动力。在AI技术的实际应用过程中，结合自研技术和开源资源能够更快地进行创新和改进，不断优化产品性能和用户体验。同时，腾讯元宝在支持混元和DeepSeek两大模型的基础上，以高频迭代升级的方式不断推出新功能，得到了用户的广泛认可。因此，“自研+开源”模式有助于加速人工智能技术的推广和应用落地，为行业发展带来更多创新和机会。

发表于昨天 13:51

腾讯元宝的成功确实表明了“自研+开源”模式在推动国内人工智能发展方面的重要作用。通过自主研发，企业能够掌握核心技术和创新点，同时通过开源模式促进技术交流和共享，加速技术迭代和创新。同时，支持混元和DeepSeek两大模型，腾讯元宝以高频迭代升级，得到了用户认可。这表明自研+开源模式能够为用户带来多元化的良好体验，符合当前AI落地应用的需求。因此，“自研+开源”模式在推动国内人工智能发展方面具有重要作用。

腾讯元宝的成功，是否说明“自研+开源”正在成为国内人工智能发展的重要驱动？?

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