豆包模型的关键看点是什么？
2024-05-15
模型场景化的优势
字节直接上了垂直模型，把模型能力场景化，这么做的好处是：
降低开发者使用门槛
第一：把开发者的使用门槛降到最低。对于很多开发者来说，有能力用好 API 和有能力在场景里用好 API 的需求是不一样的，有时为了满足自己的产品需求需要做一些基础的功能铺垫，中间要增加很多细节来确保产品输出的稳定性。
提升数据精准度
第二：数据精准度更高。开发者直接把模型能力做封装到对应的产品过程里，需要的是一个对场景化能力的定义。或者他需要让 API 在那个场景能力里面有更好的效果，所以大部分人都在基于这个场景去做微调。豆包模型按照场景化能力垂直细分之后，对于开发者来说使用门槛会更低，并且效果会更好。
硬件能力的储备
按照他现在公布的每天处理的文本和图片数量，假设 B 端用户的规模可以忽略不计的话，除掉一些其他的调用，几乎可以算出来它目前真实的活跃度，当然有个前提是这些用户都是在平台上用的。
如果每天生成 3000 万张图片，核心场景里他的产品做细分，这个数据还是非常恐怖的，至少从处理能力上来说，3000 万张图片生成对于任何一个云服务厂商都是一个巨大的负担，他们在这个需求的储备应该是足够多的。
API 价格是引子
价格从逻辑上说其他同类型的模型厂商价格也几乎可以做到这么低，价格降下来对于 C 端用户的感知是不明显的，但对于开发者来说基本上可以把模型的能力放开用了，之前在定价的时候会参考一个模型价格因素，所以它的服务收费会更高，今天如果 API 价格更低，场景越垂直，前端收的钱越多，中间的毛利差就会越高。
不过与 API 价格继续降的要素对应的是 API 服务的上下游价格保持稳定就可以有足够的利润，包括存储分发等。（卤不要钱，但用户不能只吃卤）
豆包数据偏保守
不确定公布的数据是否包括海外的 CiCi，感觉上应该不包括，目前豆包所有版本加起来日活应该是过 300 万。除此之外，今天他也发布了自己字节旗下类似用垂直模型的产品，感觉上在各个维度都做了尝试。
核心关注点：场景化与数据反馈
除了这些要素之外，最应该关注的点是什么？
核心是字节不强调参数不强调数据和语料，直接把模型能力在场景里做了垂直细分，这个决策因素应该是有应用和没有应用的区别，更本质的是有数据和没数据的区别。有用户反馈有数据反馈，能够根据用户和数据的反馈去做更精准的场景和更精准的服务。
今天大公司在面对模型的场景和机会，是基于自己的业务需求叠加模型能力变成通用的产品，再释放给外界，第一步一定是自有服务的升级，而纯粹如果只做模型的公司，后面的压力会在于用户的数据反馈会越来越少，或者直接的场景反馈会越来越少，短期之内不会看到特别明显的本质差别，但是在没有数据之后的一段时间内，对于模型能力的差别就会很明显了，面对的压力就会更大。
总结起来就是大公司用模型能力服务好自己的产品和用户，小公司要在这个大的体系之外找到自己的可能性。
所以模型的战场（非战争）结束了吗？