文｜周鑫雨
编辑｜苏建勋
时隔半年，李开复再次以CEO的身份站在了大模型独角兽“零一万物”的发布会现场。
上一次李开复现身零一万物发布会现场，还是在2023年11月16日。彼时，零一万物首次秀了一把大模型肌肉：将中英双语大模型“Yi”开源。
李开复的出现，往往标志着零一万物新阶段的开启。显然，用开源模型打磨半年后，零一万物走进了拼产品和商业化的新战场。
在大模型侧，开源只能作为口碑获客的入口，商业化的飞轮只能靠闭源正式开启。发布会上，零一万物发布了首款千亿参数的闭源模型Yi-Large。在Benchmark上，Yi-Large的6项指标优于GPT-4。
不过，如今的零一万物将商业化的厚望，寄托在了产品端。
发布会上，零一万物正式对外推出AI生产力应用“万知”，李开复称其为“AI-First版Office”。这一款产品，在2023年九月已经在海外率先试水，在全球积累了数千万用户。
李开复表示，在AI生产力这个单一产品线上，今年能产生的营收可以达到1亿人民币。
如今，零一万物呈现在大众面前的业务版图，是开源+闭源、ToB+ToC、出海+本土两手抓的“双轨”。
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业务的版图，折射的是李开复对技术信仰和市场落地“既要又要”的经营观。他认为，两方的观念都对，但并不完整。
在此基础上，他认为AI技术公司最重要的，是验证TC-PMF。T为技术，C为成本，PMF则是产品与市场需求的适配度。
在李开复看来，TC-PMF的反面教材，就是OfO这样的烧钱打法，产品、技术、成本相互脱节，并没有找到“黄金配比”。也正是为了验证TC-PMF，零一万物选择先在海外用高性能模型的API试水“万知”，时隔9个月后才在国内上线。
当然，作为零一万物的CEO，李开复也有了新的变化。为了跟上短视频时代的传播新趋势，这位“中国AI模型最高龄创业者”开通了抖音账号，科普怎么用AI。连这次的发布会，也选择在抖音上直播。
不过，李开复也有自己的坚持。比如，不做直播带货，只做AI科普。再比如，他也对投资人承诺，自己创业，“十年不套现”。
闭源模型6项指标超过GPT-4，成本仅后者1/3
2023年，零一万物切入大模型战局的方式是开源。自2023年11月6日以来，零一万物开源了6B、9B、34B三种尺寸的Yi大模型。
在本次发布会上，零一万物增强了开源模型的能力，同时首次发布了闭源模型Yi-Large。
Yi-Large是零一万物对标GPT-4所训练的千亿参数规模模型。在最新出炉的斯坦福评测机构AlpacaEval 2.0经官方认证的模型排行榜上，Yi-Large模型的英语能力主要指标LC Win Rate（控制回复的长度） 仅次于GPT-4 Turbo。
在中文榜单SuperCLUE对中文能力的测评上，Yi-Large跻身国产模型的榜首，在多项选择题（GPQA）、人类对齐（AlignBench）等6项数据集的评测上超过GPT-4。
斯坦福评测机构AlpacaEval 2.0模型排行榜。
SuperCLUE排行榜。
与此同时，零一万物也开启了自己首个MoE（混合专家架构）大模型Yi-XLarge的训练。目前在MMLU、GPQA、HumanEval、MATH等权威Benchmark上，处于训练初期的Yi-XLarge，性能已经超过Yi-Large，并且与Claude-3-Opus、GPT4-0409等海外主流模型相比，已有上擂台的资格。
Yi-XLarge测评结果。
而在开源梯队上，零一万物将34B、9B、6B三款模型升级到了Yi-1.5版本，并提供了Base（预训练版）和Chat（微调版）两个版本。
1.5版本的Yi，主要在数学和代码的短板上下了功夫。经过微调后，Yi-1.5-6B/9B-Chat在GSM-8K和MATH等数学能力评测集、HumanEval和MBPP等代码能力评测集上，表现甚至优于Llama-3-8B。Yi-1.5-34B-Chat的代码能力则与Mistral-8x22B-Instruct-v0.1 持平。
在模型服务层面，零一万物发布了Yi-Large的6种不同尺寸、性能的模型API：
Yi-Large API：优势在于文本生成及推理性能，适用于复杂推理、预测，深度内容创作等场景；
Yi-Large-Turbo API：根据性能和推理速度、成本，进行了平衡性高精度调优，适用于全场景、高品质的推理及文本生成等场景；
Yi-Medium API：优势在于指令遵循能力，适用于常规场景下的聊天、对话、翻译等场景；
Yi-Medium-200K API：可一次性解读20万字文本，适用于超长内容文档处理场景；
Yi-Vision API：具备高性能图片理解、分析能力，可服务基于图片的聊天、分析等场景；
Yi-Spark API：聚焦轻量化极速响应，适用于轻量化数学分析、代码生成、文本聊天等场景。
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在API定价层面，零一万物API平台负责人蓝雨川表示，Yi-Large API目前的定价为20元/100万Tokens，这个数字不到GPT-4 Turbo（定价10美元/100万Tokens）的1/3。
零一万物API负责人蓝雨川透露，未来，零一万物也可能照着云平台的思路，提供API工具和行业解决方案。
“AI版Office”发布，支持手机上一句话生成PPT
单一产品2024年收入达1亿人民币，产品ROI接近1，上线9个月，用户数近千万。
在揭晓应用前，李开复先用了一组颇为漂亮的海外成绩单，宣告产品在海外对PMF（产品市场匹配度）的初步验证。
有了这份海外成绩单，零一万物在国内上线了首款应用产品“万知”。这款应用的定位是生产力工具，李开复称之为“AI-First版 Office”。
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基于海外验证的结果，零一万物生产力产品负责人曹大鹏发现，原有以空白文档开启工作流的工具已经满足不了用户的需求，用户想要的办公产品，需要CUI（Chat UI，聊天界面）和GUI（Graphic UI，图像界面）的结合。
除了最基础的对话式搜索能力外，万知的多模理解能力，可以支持各种图表形式的结果生成。
比如思维导图：
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再比如PPT生成：
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同时，万知也支持图表解析和长文档理解。比如，我们用零一万物发布会的速记稿牛刀小试，做一个重点总结：
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万知还能从文档中搜索到零一万物生产力产品负责人的信息：
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区别于WPS和Windows AI Copilot，万知在网页版之外，推出了微信小程序端的应用，实现了“多端协同”。用户在通勤等碎片化的时间里，也可以用手机快速处理PPT，并且能将工作进程同步到PC端。
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用未来的技术，做当下的产品
李开复对零一万物这一年的总结是：狂奔着赶上了美国最先进的模型。而如今，他觉得，大模型厂商要思考怎么进入“长跑模式”。
TC-PMF，是他思考的结果。当产品处于0-1阶段，企业要考虑的是获客和提高粘性；而到了1-100的阶段，任何产品想要实现大规模应用，需兼顾技术路径和推理成本。
零一万物模型训练负责人黄文灏表示，Scaling Law给AGI指明了方向，当到了应用落地阶段，模型的优化目标是给定计算条件下的计算水平，提高Infra对计算效率的提升，以及提高训练数据的质量。
这也对大模型厂商的人才团队建设，提出了更高的要求。黄文灏认为，模型公司竞争力=人才质量×算力，TC-PMF的验证更需要算法、Infra、工程三位一体的人才。
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为了实现TC-PMF，零一万物总结了3个方法论：
全球化布局：知己知彼，把控区域商业节奏。比如用户量较大的To C AI应用，主要集中在欧美；
模基共建：模型的训练/服务/推理设计，与底层Infra架架构和模型结构必须高度适配；
模应一体：真实用户体验，和模型迭代形成正循环。
回到做产品的层面，一年以来，李开复见证了不少应用，在OpenAI等巨头的技术迭代中沦为炮灰：“和抖音时代不一样的是，今天的模型在非常快速地基于Scaling Law在推进，GPT-4出来已经改写了基于GPT-3.5的应用所具有的能力，所以要不断预测未来技术会怎么走。”
“做一个产品，不能考虑今天的技术，而是要考虑未来的技术。”他总结。
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