DeepSeek掀起低成本革命，這個國產大模型怎么兼顧高精度、低能耗？

　　2025年開年，DeepSeek在國內外大模型行業掀起了地震。除了深度推理模型DeepSeek-R1在回答問題上的表現優異之外，DeepSeek的存在，給國內大模型圈注入了緊張又鮮活的空氣。

　　其一，憑借技術優勢，DeepSeek一舉進入國際大模型頭部梯隊，這給國內大模型公司看到了彎道超車的可能性。

　　其二，DeepSeek的訓練成果，打破了算力受限的問題，證明通過算法優化，同樣可以以低算力訓練出高質量的模型。

　　當算力“卡脖子”的隱憂被放下，兼顧能耗和精度的大模型應該解決哪些問題?在這個層面上，國內大模型公司紛紛交出了各自的答卷。

　　最近，由中國科學院自動化所孵化的AI企業中科聞歌發布的雅意大模型旗艦版——YAYI-Ultra在破解大模型落地"精度-能耗"困局前給出了自己的答案。

　　作為覆蓋全球100+模型的權威評測體系，OpenCompass榜單歷來是觀察大模型技術路線的"晴雨表"，在其近日發布的OpenCompass大模型公開學術榜單中，中科聞歌YAYI-Ultra，以64.5分首次闖入前十，成為TOP10中五個中國大模型之一。

　　在OpenCompass最新大語言模型公開學術實時榜單中，YAYI-Ultra排名綜合得分64.5，排名第十，其中：

　　代碼生成：LiveCodeBench排名第五，表現優于GPT-4o-20241120版本

　　復雜指令理解：IFEval排名第九

　　知識推理能力：MMLU-Pro排名第九

　　在側重中文理解的C-Eval評測中，YAYI-Ultra在允許自主驗證的公開訪問榜單位列第二，展現了在中文場景下的技術優勢。一手實測：超長文輸出復雜任務規劃精準拿捏

　　根據官方信息，YAYI-Ultra在圖表理解、復雜任務、長文理解與生成方面表現突出，我們立馬上手從六個維度(多模態圖表深度理解、復雜圖像理解、復雜任務智能規劃(Function Call)、數據統計分析及超長文本理解與生成)實測下YAYI-Ultra表現到底如何。

　　01 視覺理解再升級：懂語言，更懂圖表

　　上來我們先來讀個圖表試試。

　　prompt：2000年前后，哪個價格區間的物業費占比變化最多?

　　YAYI-Ultra可以準確識別柱狀圖中的不同顏色和數字，充分理解圖表并給出回答。

　　除了中文場景外，在多語言場景中，YAYI-Ultra也能夠準確理解并遵循用戶指令，提供跨語言的精準回復。

　　prompt：How did the distribution of agriculture-related employment change between 2012 and 2022? Did it increase or decrease, and by what percentage or amount? Answer in Chinese。

　　可以看到，在視覺理解方面，針對跨語言多模態對齊、多圖推理、可變分辨率等技術難點，YAYI-Ultra全面升級，增強了模型在跨語言圖表理解、多圖表問答、多模態指令遵循等方面的能力，不僅能輕松應對堆積條形圖、散點圖、混合圖表等復雜圖表場景，在圖表重繪、圖表轉換等任務上也表現突出。

　　02 表格智解：萬千表格不在話下

　　在工作中，復雜報告統計費時又費力，我們“喂”給YAYI-Ultra一張包含行業普通報告、行業深度報告、公司普通報告三種類型交替出現的表格，YAYI-Ultra準確統計出不同類型報告的數量。

　　prompt：每種報告類型的數量是多少?

　　當涉及不規則表格時，YAYI-Ultra依然能夠精準解析并提取關鍵數據。以下表格包含總分結構及復雜數據表述，YAYI-Ultra能夠準確理解表格中的模型類型、方法及局部性指標變化數值，并完成對比分析。

　　prompt：哪個基座模型使用IKE方法后局部性下降最多?

　　在統計數據理解方面，可以看出YAYI-Ultra重點增強了表格問答中復雜排版理解、跨語言問答等能力。

　　從金融報告、學術論文，到包含嵌套結構的復雜表格，YAYI-Ultra都能精準定位信息、理解用戶意圖;同時，模型也能夠在跨語言表格問答場景中，提供高效、清晰的解答。

　　03 Function Call：復雜任務智能規劃

　　繼續上難度，我們讓YAYI-Ultra繪制一下去年奧運會中國隊金、銀、銅獎牌數量折線圖(隨時間變化)。

　　首先可以看到，YAYI-Ultra準確理解了用戶意圖，確定“去年奧運會”指的是巴黎奧運會，并制定出詳細的任務規劃;接下來，模型通過搜索引擎獲取巴黎奧運會中國隊金、銀、銅牌相關數據(包括91枚獎牌的類型及獲得時間);再將這些獎牌數據進行梳理，歸類分組、按時排序，并生成代碼，通過調用代碼解釋器，完成折線圖繪制。

　　YAYI-Ultra之所以能夠完成這一系列的復雜任務拆解與規劃，離不開其增加的工具調用能力，主要包含搜索引擎、代碼解釋器、圖像解析、天氣等基礎工具;新聞熱榜追蹤、傳播影響力分析等特色垂直領域工具。

　　模型顯著增強了在多工具串行調用場景下的規劃合理性，同時提升了復雜搜索場景下的信息收集能力。

　　04 多模態輸出：圖文并茂，直觀簡潔

　　在文獻閱讀或者信息收集過程中，我們通常需要從多篇文檔中查找、分析特定信息(如數值變化、實驗結果等)，現在一句話就能找到想要的內容，并且YAYI-Ultra在文字分析描述的基礎上，可同步給出對應的圖片內容。

　　比如，提問：The percentage of different behaviors under different collaborative strategies

　　YAYI-Ultra根據問題，從用戶構建的“人工智能論文知識庫”中識別相關的多篇人工智能論文，并據此進行回答。答案中不僅有文字，還在對應的引用位置給出了原始圖片，大大提升了閱讀體驗及答案可靠性。

　　05 全棧長文：吞吐萬言，下筆如神

　　最讓人眼前一亮的要屬超長文輸出，YAYI-Ultra支持最長20萬字輸入和10萬字超長輸出，形成從“輸入理解”到“內容創作”的全鏈路長文本能力閉環。

　　YAYI-Ultra支持聯網智能創作與文獻錨定創作雙模式，并將長文寫作任務拆解為更小、更可控的子任務(先生成大綱，再根據大綱生成全文)，這樣有效保證了文本結構，提升長文生成質量。

　　●聯網智能創作：聯網收集信息完成創作

　　prompt：寫一篇30000字的中國儒家文化發展歷史分析報告

　　●文獻錨定創作：劃定知識邊界精準寫作

　　prompt：請根據參考資料寫一篇長文，寫作的主題是“通用人工智能解決方案：創新與效率的完美結合”

　　06 數據分析：精準求解，可視交互

　　最后，我們也針對基礎的數據分析和可視化圖表繪制進行了實測，YAYI-Ultra準確完成分析、計算和圖表繪制任務。

　　prompt：根據表格，計算人均月收入，然后計算月收入與人均月收入的差值，繪制一個柱形圖，橫軸是名字，縱軸是差值，標題是“每人收入與平均值差距”。

　　YAYI-Ultra根據用戶要求，通過Python of Thought(POT)能力，生成Python代碼并執行，精準完成了統計推斷、矩陣運算、數值優化等數值密集型任務。