（来源：上观新闻）
一个智能体完成🏇🚠任务，往往需要☠🏥多次调用模🧨🥝型，每😮一次调用都🧸🥢要求低延迟、🇸🇮😠高并发⚓。显然，作为中国🌺AI行业的稀有👛物种，💙 Deep😡Seek一🧱直不太🏥缺钱💹🇸🇲。同时，随着L3落🐀地预期升温、☑⛈高阶智驾渗透率⛩提升、用🐘🐭户心理接受度上升👩🌾🃏，智能驾📋驶行业🦟正处于“🧳拐点”前夜👨🏭。目前 De🤝epS🔞💆♂️eek-V🇲🇵4 已成🙋♂️🦹♀️为公司内🇱🇹♏部员工使用的 A🇧🇪🙋gen🤷♀️🗣tic Cod😡ing 模型，据🚐评测反馈使用体🇪🇨🇮🇹验优于 🚂Sonnet🇲🇾 4.5👨💼👶，交付质🏞🤪量接近 🔻Opus 4.🚄💑6 非思考模式👩👦👷♀️，但仍⌚与 Opus 🥎4.6 🌄思考模式存在一定😟🏳差距😚📟。
早在2🔍024年🕵6月，😵🤬智平方就扔出了🖌Alp👐haBrain🇨🇬的初期🇾🇹版本，这也🎸是该公司🇧🇬首个开源的V🔽LA模型💍。但是我感🏭觉无伤大雅，前端🦒🧿设计有很多🔙能弥补的👨👨👧👧点，但是很多🏅逻辑类和代码💡类的东西🚴♀️😙，这个才是🤨🙍核心💹。Qwen🧴🇸🇩3.5-3🇹🇲🥊97B-A⏭💧17B-Thi🇬🇹🌒nk虽⛏🇧🇶然在设计上🛏🦌并不显式具备全☺🍀模态能力，但凭🚑🇷🇼借极其庞大☹🧝♀️的参数规模带🆔来的长上⚙下文处理与推理优🏌势，依然拿到了🧚♂️🧸39.1分，超👨🚀过了能力配置更🤝完整但参数较小🇵🇰的模型🅿。为了不惹麻🖖烦，我🧛♀️不举中*️⃣国企业的🔹🏊♀️例子，找😍🚓一个前辈做参🇬🇧🏝考——三星的🛌手机业务，困境👨👨👧👦🚎和国内企业很🧧👳♀️像🌘🌟。
