商汤AI模型性能落后于竞争对手 | AI生成和翻译

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理解商汤的日日新与Riri Xin模型

自2014年起，商汤作为中国“AI四小龙”之一，始终是计算机视觉与人脸识别领域的领军者。进入生成式AI时代后，他们迅速转向SenseNova体系下的大语言模型研发。“日日新”既指其交互式AI平台，也代表模型系列——最新一代日日新6.5于2025年10月底在世界人工智能大会亮相。该系列专注多模态任务处理（文本、图像、视频），重点布局企业应用、API集成与硬件生态（如小米AI眼镜）。而“Riri Xin集成模型”则是2025年初推出的轻量化多模态大模型，主打深度推理、跨模态生成与终端设备效率优化。

这些模型旨在角逐中国白热化的AI战场，但在核心性能基准测试中确实落后于头部玩家：深度求索（DeepSeek-V3）、Kimi（月之暗面Kimi系列）与MiniMax（ABAB系列）。以2025年中期的SuperCLUE基准测试（中国大模型关键评估体系）为例，DeepSeek-V3综合得分居首（约85/100），Kimi K2达82分，MiniMax ABAB约80分，而商汤SenseNova系列（含Riri Xin集成模型）徘徊在70-75分区间，在推理与代码任务中常逊于MiniMax。类似差距也出现在MMLU、HumanEval等国际评估中，反映出商汤侧重多模态能力而非纯文本推理的战略选择。

为何落后于深度求索、Kimi和MiniMax？

这一现象源于商汤的基因传承、市场动态与外部压力：

  1. 从计算机视觉向大模型的转型滞后：商汤凭借感知AI（如安防技术）建立商业帝国，直至2023年才通过SenseNova全面进军生成式大模型。相较于原生大模型创业公司，其规模化进程明显延迟。深度求索（2023年创立）与月之暗面（Kimi，2023年创立）从初创即聚焦高效开源模型，在稀疏注意力等架构上快速迭代以实现低成本训练。MiniMax虽更年轻（2021年创立），但从成立之初就专注于视频生成（海螺AI）等消费级应用优化。

  2. 美国实体清单制裁影响：商汤因涉人权争议于2019年被列入实体清单，导致其获取先进芯片（如英伟达GPU）与美国技术受限。这严重制约了其训练规模——深度求索创新性采用国产华为昇腾芯片，Kimi与MiniMax则通过混合架构规避出口限制。最终结果：商汤模型更新速度放缓、成本攀升，性能差距逐渐拉大。

  3. 敏捷初创企业与传统巨头的博弈：作为港股上市企业（年营收超10亿美元），商汤主要服务银行、政府等企业客户，这使其更注重合规性与多模态解决方案，而非极限突破基准测试。反观竞争对手：
    • 深度求索坚持“快速、经济、开源”策略，以低推理成本蝉联开源榜单冠军
    • Kimi凭借20万token长文本推理能力比肩OpenAI o1
    • MiniMax在多模态（文生视频）与能效方面表现突出，常直接超越商汤

    ​颇具戏剧性的是，MiniMax创始人闫俊杰与周彧聪均曾任商汤深度学习工具链负责人。他们离职创立更敏捷的初创公司，反超老东家的案例，印证了人才流动如何驱动中国AI军备竞赛。

  4. 基准测试与市场热度循环：SuperCLUE等本土评估体系侧重推理与数学能力，恰是初创公司重点突破领域。商汤的核心优势在于集成能力（如SenseCore微调云平台），但在“前沿能力”测试中表现平平。较低的市场声量导致用户数据反馈不足，形成迭代速度的恶性循环。截至2025年10月，商汤虽占据AIGC市场约14%份额（位列前三），但这主要来自营收而非技术能力指标。

近期动态与商汤的战略布局

相较于初创公司的频繁发声（如深度求索R1模型引发的全网热议），商汤更专注于企业级与生成式AI的稳步推进：

商汤正持续强化B2B领域布局（云服务、设备嵌入），而非消费级聊天机器人，这解释了其“低调”态势——少有声量巨大的演示，多的是扎实的企业级合作。随着制裁缓解谈判与国产芯片进展，预计2026年其技术差距有望缩小。

简言之，传统巨头的包袱使商汤在初创企业的冲刺赛中暂处下风，但其多模态战略布局更着眼于实际应用场景而非单纯基准竞赛。

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