从目前国内LLM模型公司八卦谈起

前言

听八卦这事儿不算我的常态。移动互联网那几年，类似的小道消息就满天飞，最后大多不了了之。核心信息迟早会浮出水面，最多晚几个月罢了，又没打算抢时间窗去投这些公司，花精力去追这些事儿，投入产出比实在不高。

不过今天刷到两条关于“六小虎”的爆料，信息量直接甩到脸上，内容也确有几分意思。索性顺着这些线索，加上一些猜测把信息补全，整理出来供后续推敲。需要说明的是，所有内容均源于公开爆料和已知信息，部分推测来自群友的贡献，欢迎指正。

Orange AI 的 8 月小结中提到：

总结群里的讨论，猜测如下：

• 一号是智谱，人员规模最大，也是最接近上市状态的一家。
• 二号是零一万物，近期算法联创出走，又有传言称产品团队也在流失，与描述基本吻合。
• 三号是百川，百川在医疗上的执念很深，在这几家里算是唯一能把“重点业务”讲清楚的。
• 四号是Minimax，排除法下来，这家在过去半年确实过于低调。
• 五号是月之暗面，“繁华世界”又转入“静默”，也只有Moonshot能对上号了。
• 六号是阶跃星辰，从行业人员流动来看，它确实在逆势扩张。

（以上仅为推测，如有张冠李戴，欢迎指正。）

AI暴躁吐槽君整理的信息如下：

这份猜测的难度明显更高。群里的讨论结果大致如下：

• [1] 是Minimax，产品团队能做到内斗规模的，屈指可数。
• [2] 是月之暗面，海外做过Ohai、Noisee，国内Kimi火过一波。月之暗面也在做出海，上线了两款海外产品。
• [3] 是零一万物，与前述产品团队流失事件有关。
• [4] 是智谱，在2C产品上的布局除了Chatbot确实别无其他。
• [5] 是阶跃。
• [6] 是百川，搞医疗的2C故事本就不好讲。

这番猜测需要更多的八卦信息作为支撑，个人对此更不确定，仅供参考。这位“AI暴躁吐槽君”的风格，确实很符合它的名字。

“六小虎”是投资圈的叫法，国内还有几家活跃的参与者值得一提：

• 深度求索 DeepSeek
• 商汤
• 面壁（还在主攻端侧模型）

DeepSeek目前尚未看到清晰的产品化路径，仍专注于模型研发和2B尝试。商汤的动作显得有些迟缓，在一定程度上游离于多数人的视野之外，但它的部分模型表现并不差。面壁基本放弃了10B以上参数的模型，专心扑在端侧规模的模型上。这条路不算错——毕竟不少缺乏自研能力的终端厂商确实存在合作需求。

非创业公司方面，还有：

• 阿里巴巴 Qwen系列模型
• 字节 Doubao系列模型
• 百度 ERNIE系列模型
• 腾讯 hunyuan系列模型
• 讯飞 星火系列模型

从国内来看，基座模型的创业公司已显萧条。即便不看上述爆料，大家也能感知到八九分。唯有阶跃相对后发，目前投入仍维持在较高水平。相比之下，大厂的模型在上一轮竞赛中整体处于相对落后的位置：

• 百度在去年文心4.0之后就再没有大的动作（不过最近ERNIE-4.0-Turbo的性价比还不错）。
• 阿里的Qwen开源与闭源长期并行，闭源一度落后于开源，但近期已有融合之势，qwen-plus-0806就是代表。
• 字节到5月才正式将模型更名为Doubao系列发布一版，目前主要卡位高性价比路线，内部也在进行大模型方向的重组。
• 腾讯LLM给人的印象一直是掉队，但过去半年的进步其实相当明显，有兴趣不妨试试hunyuan-pro。
• 讯飞已显露疲态。

创业公司大多原地踏步，而2024年下半年恰恰是大厂难得的追赶期——闭源模型追赶第一梯队，内部资源也在重新整合。

切换到海外视角，情况也不算乐观：

• OpenAI发布节奏趋缓，且已明确表示受到美国安全监管，后续发布只会更慢。
• Google Gemini最近异常活跃，小版本密集推出，在长上下文方面已领先半年，模型能力也基本追上了GPT-4o。
• Anthropic的Claude-3.5-Sonnet成功占领了全球最佳编程模型的心智生态位，但综合能力尚未显著超越GPT-4o级别。唯一的悬念是Claude-3.5-Opus——它可能是全球范围内唯一计划发布的最大规模、最高质量的LLM。

海外第一梯队几乎也是原地踏步（Claude-3.5-Sonnet除外），剩下的精力主要花在补全特性短板，以及启动主力模型的性价比战争。目前的一个判断是：全球范围内输入token价格超过$5/M的模型都不值得再用了，按汇率换算国内大约对应35元软妹币。国内的价格战也已拉开序幕。智谱紧跟GPT-4o降价，将最强模型降价50%至50元；百度的ERNIE-4.0-Turbo（30元）也算是歪打正着。在这个过程中，必然会有一部分玩家因跟不上节奏而掉队。

海外缺乏能支撑信心的头部玩家，内部也没有看到明确的技术方向突破。产品端不好不坏，既没有Super App，也谈不上毫无价值。越来越多的团队开始缺乏继续烧钱的信念来为炼丹人员的试错买单。放弃超GPT-4规模的模型未必是错——毕竟国内大模型公司融到的资金并不多，简单堆砌模型规模显然也不是短期内的最优路线。

但之前狂奔时埋下的问题开始集中爆发：核心员工开始流失，高期望高投入的模式难以为继；基于模型能力增强的共识开始崩溃，团队分化在所难免；缓慢的大厂则抓住时机接收有经验的人，逐步追上前排的创业公司。后续的核心能力正从模型规模、炼丹技巧、训练infra，转向规模化合成数据等其他方向。主动换血在任何公司都不是易事，转型期往往只能被动接受结果。

创业公司面对新一轮危机，同时也迎来了重新思考战略方向的时间窗口。最近《乱翻书》的一期播客提到，这一轮AI模型公司如此之快就出现高度同质化的定位，本身就是个大问题。如今共识目标正在崩塌，反而可能让各家真正走向分化。如何消化前期过高融资对后续战略的掣肘，以及如何在低成本条件下探索多种方向，将成为创始人必须直面的课题。最糟糕的局面是：内部没有光环的员工跑出去做低成本创业，而历史研发债务全部留在公司壳子里。

巨树倒下，原地才有机会孵化出新的森林。对LLM应用生态来说，这很可能是件好事。即使出现人员流失殆尽的大模型公司壳子，也未必毫无价值——只要现金流还没烧完，制约公司可能性的就只有创始人的视野和战略。

《只有偏执狂才能生存》中有个经典故事：安迪·格罗夫和戈登·摩尔在英特尔面临危机时做过一次假设讨论——如果自己都被解雇了，新来的CEO会怎么做？现状也大体类似。搞清楚真相，抛弃过去的惯性，用别人的视角来看问题，答案有时并不难想。但这确实很难，不到被逼到一定程度，人很难真正做出转变。