deepseek掀起低成本革命，這個國產大模型怎麼兼顧高精度、低能耗？

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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，憑藉技術優勢，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，表現優於gpt-4o-20241120版本

複雜指令理解：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

複雜任務規劃精準拿捏

根據官方信息，yayi-ultra在圖表理解、複雜任務、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、複雜圖像理解、複雜任務智能規劃（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年前後，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，充分理解圖表並給出回答。

除了中文場景外，在多語言場景中，yayi-ultra也能夠準確理解並遵循用戶指令，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、可變解析度等技術難點，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，不僅能輕鬆應對堆積條形圖、散點圖、混合圖表等複雜圖表場景，在圖表重繪、圖錶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，複雜報告統計費時又費力，我們“餵”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依然能夠精準解析並提取關鍵數據。以下表格包含總分結構及複雜數據表述，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，並完成對比分析。

prompt：哪個基座模型使用ike方法後局部性下降最多？

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複雜排版理解、跨語言問答等能力。

從金融報告、學術論文，到包含嵌套結構的複雜表格，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：複雜任務智能規劃

繼續上難度，我們讓yayi-ultra繪製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，並制定出詳細的任務規劃;接下來，模型通過搜尋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，並生成代碼，通過調用代碼解釋器，完成折線圖繪製。

yayi-ultra之所以能夠完成這一系列的複雜任務拆解與規劃，離不開其增加的工具調用能力，主要包含搜尋引擎、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，同時提升了複雜搜索場景下的信息收集能力。

04 多模態輸出：圖文並茂，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，並且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“人工智慧論文知識庫”中識別相關的多篇人工智慧論文，並據此進行回答。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，並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“通用人工智慧解決方案：創新與效率的完美結合”

06 數據分析：精準求解，可視交互

最後，我們也針對基礎的數據分析和可視化圖表繪製進行了實測，yayi-ultra準確完成分析、計算和圖表繪製任務。

prompt：根據表格，計算人均月收入，然後計算月收入與人均月收入的差值，繪製一個柱形圖，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代碼並執行，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。

從“大水漫灌”到“精準匹配”

yayi-ultra用靈活專家配置

突破大模型落地瓶頸

當前，ai大模型落地正面臨“能力-成本”剪刀差擴大的關鍵節點。

據idc最新報告顯示，企業在ai大模型落地過程中，面臨模型精度不能完全滿足業務需求的問題;同時，92%的企業認為在大模型工程化落地階段，缺少算力資源是最大的挑戰。

中科聞歌雅意技術團隊透露，yayi-ultra是以多領域能力為特色的混合專家模型，為了提升在不同領域專業任務上的表現，採用靈活的專家配置模式，支持數學、代碼、金融、輿情、中醫、安全等多種領域專家組合，能顯著緩解稠密模型在垂直領域遷移過程中普遍存在的“蹺蹺板”現象，可針對不同領域需求，為行業提供"高精度、低能耗"的智能化解決方案。

譬如，在媒體領域，中科聞歌推出紅旗3.0融媒體智能平台，基於yayi能力，幫助客戶將內容創作時間縮短30%-50%，內容發布頻率提升了20%-40%，某客戶在引入自動化審核能力後，內容差錯率從5%降至0.5%左右，目前已廣泛應用於新華社、央視、中國日報等頭部媒體。

中科聞歌紅旗3.0融媒體智能平台

在醫療領域，基於yayi的大醫金匱中醫大模型，可精準診斷500餘種常見病症，為患者提供個性化的治療方案，經臨床專家測評辨證推理準確率高達90%，在中醫師資格考試模擬測試中表現優異，準確率超過94%，並面向c端用戶推出了“大醫金匱”中醫健康管理app。

中國中醫科學院&中科聞歌 大醫金匱中醫健康管理app

在財稅領域，基於yayi的財稅知識大模型，經專項測評，模型回答準確率90.1%，高於其他同類型模型，在接入大模型後，客戶實現24小時不間斷的諮詢服務，使得用戶減少排隊時間約50%，用戶滿意度提升超過30%。

航天信息與中科聞歌聯合研發 財稅知識大模型

當前，yayi-ultra（yayi.wenge.com）已在官網開放數據分析、知識庫文獻解析、超長文寫作功能體驗，感興趣的小夥伴也可以登錄試用。