王成禎

這段時間，國外的大模型圈子確實特別熱鬧。

那些沉浸在X上的夜貓子們，基本都在被OpenAI即將發(fā)布GPT-5的信息騷擾了一波；馬斯克那摳摳搜搜的Grok3體驗，憑借著二次元女角色引發(fā)了一波討論小高潮；而GoogleAIStudio剛上的Gemini2.5Pro，更是讓我扎扎實實地沉迷了好幾個星期，順便感受著谷歌那微妙的審核尺度。

至于國內(nèi)有啥新聞嘛……

對了，7月30日，火山引擎AI創(chuàng)新巡展開到廈門了。

雖然小雷是廣州人，雷科技也設立在廣州這邊，但是有字節(jié)的邀請，這幾百公里的距離顯然擋不住我的好奇心，簡簡單單買了一張動車票，背上簡簡單單的行囊，我便踏上了前往會場的行程。

（圖源：雷科技）

這次巡展的廈門站，雖然貌似規(guī)模不大，但從報名熱度來看，現(xiàn)場依然會是熙熙攘攘。到了現(xiàn)場，果然又是一座難求，甚至還有很多沒能進到會場只能站著聽的小伙伴圍在門口周邊。

這幅場景，光是想象就著實有些夸張。

有趣的是，和外界的激動期待不同，火山引擎在本次巡展議程里透露出的信息，并不僅僅是發(fā)布讓人“驚訝”的新鮮玩意，更多的，是一個又一個讓AI大模型技術落地的實際案例。

想知道火山引擎要折騰些什么新東西嗎？跟著我走就對了。

讓跨語言溝通，再無障礙

大約一個月前，我到上海參加了“2025火山引擎春季FORCE原動力大會”。

作為半年一次的大會，火山引擎那次確實帶來了很多值得關注的更新，除了豆包大模型1.6的正式發(fā)布、豆包大模型家族的全面煥新，還有頗受關注的扣子和TRAE的新消息，頗有種想把其他同類中文大模型拉一塊擊倒的意思。

沒想到，僅僅相隔一個月時間，豆包大模型家族又迎來了兩位新的成員。

沒錯！本次廈門站最重磅的內(nèi)容，無疑是豆包·同聲傳譯模型SeedLiveInterpret2.0和豆包·圖像編輯模型Seededit3.0的正式發(fā)布。

根據(jù)火山引擎總裁譚待介紹，豆包·同聲傳譯模型2.0是首個延遲&準確率接近人類水平的產(chǎn)品級中英語音同傳系統(tǒng)，在中英同傳翻譯質(zhì)量達到業(yè)界SOTA的同時，實現(xiàn)了極低的語音延遲水平。

（圖源：雷科技）

長期以來，傳統(tǒng)機器同傳受制于“語音識別→MT機器翻譯→語音合成”的級聯(lián)式架構。這種架構如同多級瀑布，信息在每一層傳遞時都會產(chǎn)生延遲與損耗，錯誤逐級累積，最終導致翻譯結果延遲高、韻律感差、語義生硬。

豆包同傳模型則摒棄了這一模式，采用了業(yè)界前沿的端到端全雙工語音翻譯框架，不僅實現(xiàn)了從源語言到目標語言的直接生成，更能完整保留源語言中豐富的韻律信息，使內(nèi)容更貼近說話者的真實意圖，并將延遲壓縮至2-3秒這一驚人水平。

不僅如此，該模型還實現(xiàn)了“0樣本聲音復刻”。

借助強大的說話人身份編碼技術，豆包同傳模型僅需利用演講者開口說話的前3-5秒音頻，就能迅速提取出獨特的聲紋特征，并結合目標語言的語言習慣，動態(tài)調(diào)整輸出節(jié)奏，告別了傳統(tǒng)機器翻譯那種勻速、平淡、毫無生氣的“機器人腔”。

（圖源：雷科技）

譚待在現(xiàn)場演示了一下，在沒有事先進行聲庫訓練的情況下，豆包基本能做到在使用者說完后立刻復刻、翻譯并完成同傳，效果非常驚艷。

至于豆包·圖像編輯模型3.0的升級則更簡潔明了，打破了模型難以理解用戶真實需求，指令執(zhí)行不到位、誤改了不該修改的地方、輸出圖像美感不夠等既有問題，現(xiàn)在它具備更強的指令遵循能力、圖像保持能力和更強的圖像生成質(zhì)量。

（圖源：雷科技）

豆包現(xiàn)場展示的一系列廈門風景轉(zhuǎn)畫風確實很有意思，但像這種能力的樂趣，肯定還是大家自己下個豆包試一試更有樂子。

除此以外，上個月發(fā)布的豆包1.6底層大模型在近日升級了代碼、推理、數(shù)學等大語言模型能力，此前開源的Coze相關項目也獲得了開發(fā)者的一致好評。

可以說，僅這一系列發(fā)布，就足以讓與會者不虛此行。

做好Agent，更要做到持續(xù)運營

除了驚艷的同傳模型，Agent（智能體）依然是火山引擎持續(xù)深耕的核心方向。

現(xiàn)如今，多模態(tài)模型統(tǒng)一及其姐妹API的統(tǒng)一，是市面上所有大模型發(fā)展的重要趨勢。

為此，火山方舟平臺升級了API體系，推出ResponsesAPI。

（圖源：雷科技）

根據(jù)火山引擎智能算法負責人吳迪介紹，ResponsesAPI具備原生上下文管理能力，支持多輪對話的鏈式管理，可以無縫銜接文本、圖像、混合模態(tài)數(shù)據(jù)，能大幅降低延遲和成本，在典型應用里，整體成本下降幅度可達80%。

此外，ResponsesAPI支持自主選擇調(diào)用工具，用戶發(fā)起單次請求，即可聯(lián)動多個內(nèi)置工具、自定義函數(shù)及多輪模型組合響應，解決復雜任務，讓Agent開發(fā)更加省時省力。

針對有模型定制需求的企業(yè)客戶，火山引擎還發(fā)布了企業(yè)自有模型托管方案。

依托火山方舟模型單元，企業(yè)無需運維底層GPU資源，也不用進行復雜的網(wǎng)絡配置，就能在火山方舟上實現(xiàn)自研模型的全托管，并享受極致的彈性算力資源，大幅降本增效。

（圖源：雷科技）

這一系列分享，標志著火山引擎正在為Agent的落地提供從開發(fā)、管理到部署的全生命周期解決方案，距離數(shù)字員工全面融入我們的日常工作，或許只是時間問題。

當然，為了證明好的模型和工具能夠有效加速Agent的落地，沒有什么比來自一線客戶的現(xiàn)身說法更具說服力了。

在本次巡展中，火山引擎特意邀請了兩位極具代表性的嘉賓。來自廈門大學信息中心的許卓斌主任，為我們分享了AI在教育科研領域的創(chuàng)新實踐；來自網(wǎng)龍?zhí)烨鏏I平臺的黃繼峰，則為我們分享了如何用AI制作更智能的人機，以幫助玩家度過新手期的案例。

（圖源：雷科技）

這些來自本土和行業(yè)的真實案例，遠比單純的技術宣講更具說服力。

總結：火山引擎已成AI落地基建

在國內(nèi)大模型廠商中，火山引擎的成績是相當亮眼的。

根據(jù)最新數(shù)據(jù)，截至2025年5月底，豆包大模型日均處理的tokens量已攀升至16.4萬億+，這個數(shù)字相較于去年同期增長了136倍。目前，豆包大模型已在汽車、智能終端、互聯(lián)網(wǎng)、金融、教育科研、零售消費等行業(yè)廣泛落地，覆蓋超5億終端設備，算是一份相當亮眼的成績單。

（圖源：雷科技）

整個巡展議程看下來，我的感觸還是比較清晰的。

作為一個極具前景的大模型落地方向，缺乏技術支持的企業(yè)很難輕松駕馭AI和Agent，效果不好、成本太貴、落地太難，始終是關鍵挑戰(zhàn)。

火山引擎在廈門站展示的一系列產(chǎn)品和議程——從底層大模型、同聲傳譯模型和圖像編輯模型的迭代，到體系化的Agent開發(fā)運營平臺，再到深入行業(yè)的實踐分享，確實是在大模型落地層面起到了標準化流程、提升效率和促進協(xié)作的作用，讓企業(yè)開發(fā)Agent變得更加簡單。

可以預見的是，在技術門檻有效降低的情況下，為了加強市場的競爭力，企業(yè)將更勇敢地邁出轉(zhuǎn)型的步伐，加速推進AI能力和自家業(yè)務的融合。

讓大模型真正成為企業(yè)生產(chǎn)力的一部分，或許已經(jīng)不是夢了。

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