欒鳴

這段時(shí)間，國(guó)外的大模型圈子確實(shí)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(yàn)，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(shí)實(shí)地沉迷了好幾個(gè)星期，順便感受著谷歌那微妙的審核尺度。

至于國(guó)內(nèi)有啥新聞嘛……

對(duì)了，7月30日，火山引擎AI創(chuàng)新巡展開(kāi)到廈門(mén)了。

雖然小雷是廣州人，雷科技也設(shè)立在廣州這邊，但是有字節(jié)的邀請(qǐng)，這幾百公里的距離顯然擋不住我的好奇心，簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單買(mǎi)了一張動(dòng)車(chē)票，背上簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單的行囊，我便踏上了前往會(huì)場(chǎng)的行程。

（圖源：雷科技）

這次巡展的廈門(mén)站，雖然貌似規(guī)模不大，但從報(bào)名熱度來(lái)看，現(xiàn)場(chǎng)依然會(huì)是熙熙攘攘。到了現(xiàn)場(chǎng)，果然又是一座難求，甚至還有很多沒(méi)能進(jìn)到會(huì)場(chǎng)只能站著聽(tīng)的小伙伴圍在門(mén)口周邊。

這幅場(chǎng)景，光是想象就著實(shí)有些夸張。

有趣的是，和外界的激動(dòng)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(gè)又一個(gè)讓AI大模型技術(shù)落地的實(shí)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(duì)了。

讓跨語(yǔ)言溝通，再無(wú)障礙

大約一個(gè)月前，我到上海參加了“2025火山引擎春季FORCE原動(dòng)力大會(huì)”。

作為半年一次的大會(huì)，火山引擎那次確實(shí)帶來(lái)了很多值得關(guān)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(guān)注的扣子和TRAE的新消息，頗有種想把其他同類(lèi)中文大模型拉一塊擊倒的意思。

沒(méi)想到，僅僅相隔一個(gè)月時(shí)間，豆包大模型家族又迎來(lái)了兩位新的成員。

沒(méi)錯(cuò)！本次廈門(mén)站最重磅的內(nèi)容，無(wú)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(gè)延遲&準(zhǔn)確率接近人類(lèi)水平的產(chǎn)品級(jí)中英語(yǔ)音同傳系統(tǒng)，在中英同傳翻譯質(zhì)量達(dá)到業(yè)界SOTA的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了極低的語(yǔ)音延遲水平。

（圖源：雷科技）

長(zhǎng)期以來(lái)，傳統(tǒng)機(jī)器同傳受制于“語(yǔ)音識(shí)別→MT機(jī)器翻譯→語(yǔ)音合成”的級(jí)聯(lián)式架構(gòu)。這種架構(gòu)如同多級(jí)瀑布，信息在每一層傳遞時(shí)都會(huì)產(chǎn)生延遲與損耗，錯(cuò)誤逐級(jí)累積，最終導(dǎo)致翻譯結(jié)果延遲高、韻律感差、語(yǔ)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(yǔ)音翻譯框架，不僅實(shí)現(xiàn)了從源語(yǔ)言到目標(biāo)語(yǔ)言的直接生成，更能完整保留源語(yǔ)言中豐富的韻律信息，使內(nèi)容更貼近說(shuō)話(huà)者的真實(shí)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(shí)現(xiàn)了“0樣本聲音復(fù)刻”。

借助強(qiáng)大的說(shuō)話(huà)人身份編碼技術(shù)，豆包同傳模型僅需利用演講者開(kāi)口說(shuō)話(huà)的前3-5秒音頻，就能迅速提取出獨(dú)特的聲紋特征，并結(jié)合目標(biāo)語(yǔ)言的語(yǔ)言習(xí)慣，動(dòng)態(tài)調(diào)整輸出節(jié)奏，告別了傳統(tǒng)機(jī)器翻譯那種勻速、平淡、毫無(wú)生氣的“機(jī)器人腔”。

（圖源：雷科技）

譚待在現(xiàn)場(chǎng)演示了一下，在沒(méi)有事先進(jìn)行聲庫(kù)訓(xùn)練的情況下，豆包基本能做到在使用者說(shuō)完后立刻復(fù)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(jí)則更簡(jiǎn)潔明了，打破了模型難以理解用戶(hù)真實(shí)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(wèn)題，現(xiàn)在它具備更強(qiáng)的指令遵循能力、圖像保持能力和更強(qiáng)的圖像生成質(zhì)量。

（圖源：雷科技）

豆包現(xiàn)場(chǎng)展示的一系列廈門(mén)風(fēng)景轉(zhuǎn)畫(huà)風(fēng)確實(shí)很有意思，但像這種能力的樂(lè)趣，肯定還是大家自己下個(gè)豆包試一試更有樂(lè)子。

除此以外，上個(gè)月發(fā)布的豆包1.6底層大模型在近日升級(jí)了代碼、推理、數(shù)學(xué)等大語(yǔ)言模型能力，此前開(kāi)源的Coze相關(guān)項(xiàng)目也獲得了開(kāi)發(fā)者的一致好評(píng)。

可以說(shuō)，僅這一系列發(fā)布，就足以讓與會(huì)者不虛此行。

做好Agent，更要做到持續(xù)運(yùn)營(yíng)

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(shì)。

為此，火山方舟平臺(tái)升級(jí)了API體系，推出ResponsesAPI。

（圖源：雷科技）

根據(jù)火山引擎智能算法負(fù)責(zé)人吳迪介紹，ResponsesAPI具備原生上下文管理能力，支持多輪對(duì)話(huà)的鏈?zhǔn)焦芾?，可以無(wú)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(yīng)用里，整體成本下降幅度可達(dá)80%。

此外，ResponsesAPI支持自主選擇調(diào)用工具，用戶(hù)發(fā)起單次請(qǐng)求，即可聯(lián)動(dòng)多個(gè)內(nèi)置工具、自定義函數(shù)及多輪模型組合響應(yīng)，解決復(fù)雜任務(wù)，讓Agent開(kāi)發(fā)更加省時(shí)省力。

針對(duì)有模型定制需求的企業(yè)客戶(hù)，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(wú)需運(yùn)維底層GPU資源，也不用進(jìn)行復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)配置，就能在火山方舟上實(shí)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(biāo)志著火山引擎正在為Agent的落地提供從開(kāi)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(shí)間問(wèn)題。

當(dāng)然，為了證明好的模型和工具能夠有效加速Agent的落地，沒(méi)有什么比來(lái)自一線(xiàn)客戶(hù)的現(xiàn)身說(shuō)法更具說(shuō)服力了。

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

（圖源：雷科技）

這些來(lái)自本土和行業(yè)的真實(shí)案例，遠(yuǎn)比單純的技術(shù)宣講更具說(shuō)服力。

總結(jié)：火山引擎已成AI落地基建

在國(guó)內(nèi)大模型廠商中，火山引擎的成績(jī)是相當(dāng)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(wàn)億+，這個(gè)數(shù)字相較于去年同期增長(zhǎng)了136倍。目前，豆包大模型已在汽車(chē)、智能終端、互聯(lián)網(wǎng)、金融、教育科研、零售消費(fèi)等行業(yè)廣泛落地，覆蓋超5億終端設(shè)備，算是一份相當(dāng)亮眼的成績(jī)單。

（圖源：雷科技）

整個(gè)巡展議程看下來(lái)，我的感觸還是比較清晰的。

作為一個(gè)極具前景的大模型落地方向，缺乏技術(shù)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(guān)鍵挑戰(zhàn)。

火山引擎在廈門(mén)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(kāi)發(fā)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，再到深入行業(yè)的實(shí)踐分享，確實(shí)是在大模型落地層面起到了標(biāo)準(zhǔn)化流程、提升效率和促進(jìn)協(xié)作的作用，讓企業(yè)開(kāi)發(fā)Agent變得更加簡(jiǎn)單。

可以預(yù)見(jiàn)的是，在技術(shù)門(mén)檻有效降低的情況下，為了加強(qiáng)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力，企業(yè)將更勇敢地邁出轉(zhuǎn)型的步伐，加速推進(jìn)AI能力和自家業(yè)務(wù)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(mèng)了。

推薦五本傳統(tǒng)武俠小說(shuō),文筆俱佳,刻畫(huà)人物細(xì)膩,值得大家收藏!

北境武王府外,紫衣女棄嬰,秦家血脈遭調(diào)包

《血獄江湖》,為何只看一章就停不下來(lái)了?