大模型产品那么多海螺AI凭什么能打？基于MoE架构的海螺AI,先人一步又恰逢其时地出现，既吻合以专业主义引领智能产业跃升的宏大叙事，又体现了紧贴客户需求，深耕不易被看见细小场景的微观精神，让科技驱动力兼具效率和温度，让创新的生产力工具更加可持续和“生成式”。

　　大模型的架构变迁体现了人工智能技术的不断进步。起初，Transformer架构以其高效的并行计算能力和捕捉长距离依赖关系的优势，成为自然语言处理领域的翘楚。然而，随着模型规模的不断扩大和对性能要求的提升，MoE（Mixture of Experts）架构应运而生，它通过融合多个专家模型，提高了模型的表达能力和灵活性，进一步提升了模型的性能，满足了复杂任务的需求，代表着大模型架构的重要发展方向。

　　2024年5月17日，腾讯混元大模型升级为MoE架构，不过，在国内最早采用MoE架构的是MiniMax,并于2024年1月正式推出国内 MoE 大模型。

　　MoE是一场技术豪赌。MiniMax创始人闫俊杰表示：“我选的技术路线是没有上限的，几乎没有退路。” 而他的判断是：“如果未来要服务千万级乃至亿级的用户，必须做 MoE，否则 生成 token 的成本和延时接受不了，很快会崩溃”。

　　不同的设计哲学可能导致不同的产品方向，一些设计可能更注重效率，而另一些则更注重用户体验，而海螺AI却是两者兼顾。

　　海螺AI的界面设计简洁，功能覆盖全面，易于用户使用。这种用户友好的设计使得多模态交互更加直观和便捷，降低了用户的学习成本，提升了用户体验。

　　海螺AI 提供了实时语音对话的功能，用户可以像与人交流一样与AI 进行对话，这类产品较为罕见，提供了更加自然和高效的沟通方式。

　　海螺AI不仅提供多类预设声音供用户参考，同时，海螺AI 允许用户调整语音对话中的音色和语速，提供了更加个性化和逼真的语音体验。

　　总体来说，海螺AI, 在耐心倾听和回应开云·kaiyun、 情感理解、鼓励和肯定、安慰与陪伴等方面表现抢眼。这是我体验到的海螺 AI 体现温度的一部分方式，具体的体验还会因用户的使用场景和需求而有所不同。

　　海螺AI的智能笔记与摘要功能是其提升会议效率的亮点之一。通过先进的语音识别和自然语言处理技术，海螺AI能够实时捕捉会议中的语音信息，并迅速转换成文字记录。不仅如此，它还能够理解会议内容的上下文和重要性，智能地提炼出关键议题和决策点，生成简洁而全面的摘要。这样，用户无需手动记录，就能获得会议的核心要点，大大节省了时间，同时也确保了信息的准确性和完整性，并且能提供迅速分享的各种途径。从而提高整体的工作效率。

　　可以作为一款落地的生产力工具，海螺AI不仅仅在提供解决问题的效率上动力澎湃，同时能以人性化的方式与用户互动，给予温暖和关怀，提供情绪价值，真正体现了科技以“人”为本。

　　搜索问答时，海螺AI不仅支持文本交互，还提供了语音交互和图像识别功能，这种全面的多模态交互方式使用户能够根据实际需求选择最合适的交互模式。相比之下，一些其他AI工具可能只侧重于某一方面的交互能力，如文本或语音，而海螺AI则提供了更为全面的选择。

　　全面的多模态交互支持，让用户的使用场景进一步延伸到更加细微之处，并且这种场景的声音可定制，这绝对是一件美妙的事情。

　　海螺 AI的语音通话功能非常实用，用户可以直接与 AI 进行语音通话，这在做饭、洗脸等不方便打字的情况下尤为方便。此外，这个功能还非常适合练习英语口语和模拟面试。

　　海螺AI利用先进的深度学习算法和自然语言处理技术，海螺AI能够理解用户输入的细微差别，包括语气、用词习惯和上下文含义。

　　海螺AI善于捕捉用户的言外之意，例如，当用户以委婉的方式表达需求或提出问题时，海螺AI能够准确理解用户的真实意图，并给出恰当的回应。

　　从海螺AI的回应来看，既提供一些时间管理的方法，还在提示中到，提高工作效率的选项， 深入细微场景由此可见一斑。

　　将生成式技术不断融合与更多更广的细微场景之中，结合智能搜索功能，海螺AI将获取相关信息，并将其融入生成的内容中，真正做到快速响应、精准匹配、上下文理解、多源信息整合以及深度学习技术来不断优化搜索算法，提高搜索结果的质量和相关性，

　　在当今信息爆炸的时代，职场人士每天都要面对海量的电子邮件、报告、研究资料等。海螺AI的长文总结功能能够迅速提炼这些内容的核心要点，帮助用户在短时间内获取关键信息，有效应对信息过载问题，提高决策效率。

　　将高达75页约35000字的中国信通院《企业数字化转型技术发展趋势研究报告（2023年）》转换成PDF文件上传。输入整理和要求的指令回车之后。瞬间得到如下画面。

　　高效的长文本处理能力使得海螺AI能够轻松应对书籍、长篇报告、学术论文等长篇内容的阅读和分析任务，同时还能生成清晰的结构化总结。

　　作为一款多模态智能产品，海螺AI对多种格式的文件都能有效地进行理解和处理，从而为用户提供更加全面的总结和分析。

　　另外，海螺AI还着眼于构建一个开放的生态系统。通过API接口、开源工具包等形式，海螺鼓励开发者、艺术家和各行业专家共同参与，探索生成式AI在更多细分领域的应用可能。不同于传统生成模型仅停留于表面信息的复现，海螺AI通过深度学习与情境感知技术，还能够深入到场景背后的情感脉络和社会语境。

　　继1 月推出国内首个基于 MoE 架构的千亿参数量大语言模型 abab6 后，通用人工智能创业公司、中国估值的大模型公司之一 MiniMax 推出了万亿 MoE 模型abab 6.5(海螺AI接入)。根据MiniMax 发布的技术报告，在各类核心能力测试中，abab 6.5接近 Claude 3 Opus 、Gemini 1.5 Pro 等世界领先的大语言模型。

　　这里敲一下重点，标注星号的为调用API测试得到的结果，其余分数来自对应的技术报告，在 200k token 内进行了业界常用的“大海捞针”测试，即在很长的文本中放入一个和该文本无关的句子（针），然后通过自然语言提问模型，看模型是否准确将这个针回答出来。在 891 次测试中，abab 6.5 均能正确回答。

　　在人工智能的浩瀚宇宙中，生成式AI犹如一股清流，正逐步改变我们创造与理解世界的方式。它不仅能够模仿人类语言、艺术创作，甚至能在特定领域内自主生成前所未有的内容。海螺AI几乎是一款全场景的高效生产力工具，有了它，其他同类几乎可以卸载了。