千问APP：阿里的绝地反击，还是又一个“来往”？

千问APP大家都试过了吗？这是阿里的绝地反击，还是又来了一次“来往”一样的故事呢？大厂为什么总是在创新的时候，起个大早，赶个晚集呢？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

千问APP的短暂狂欢与第一印象

千问APP带来了一个短暂的狂欢。阿里这个模型这么强的公司，终于也要出一款APP，C端的APP要去对标ChatGPT了。阿里的股价短暂上涨，然后被一个很奇怪的小作文，据说是有人看了白宫里边泄密的文件，说阿里为中国军方提供服务，马上要接受制裁了，所以阿里股价又跌回去了。

这一次的短暂狂欢呢，来自于一个很拙劣的吹风方式，说阿里在搞一个秘密项目，据说呢是集团高层定的战略，大家都在一起封闭开发，具体在干什么不知道。但是呢，突然发现食堂里边吃大量的粤菜，食堂的师傅被要求做粤菜，这一定是由广东过来的团队在做项目。当时就在吹风说在做千问APP。那么为什么是广东团队在做？待会咱们后边再讲。

产品上线呢，也确实引发了关注。第一天服务器短暂崩了一次。现在新产品上线，如果连服务器都不崩一次的话，好像流程没有走完，所以千问上线的时候也短暂的崩了一下。用起来的感觉呢，一言难尽。我确实把它下载下来用了一下，这个东西说是对标ChatGPT，却是比豆包更“豆包”的一个产品。

中美AI产品的设计差异：简洁与复杂的对决

怎么来解释这句话？大家可以把ChatGPT的产品、把Grok的产品、Gemini的产品、豆包、文心一言，都拿出来对比一下，你会发现一个特别显著的差异。美国人的产品呢，都非常的简洁，除了一个对话框和上面的聊天历史窗口之外，基本上没别的东西。它的其他所有这些功能呢，都是隐藏的。比如说ChatGPT，它的其他的功能是隐藏在侧边栏里的，平时是关闭的，你必须要点它才打开。其他的像什么深度研究、代理模式，这些东西呢，是在一个加号里的，你要点开了以后才能看到这样的菜单。像Gemini什么，基本上都是这一个路子。而国内的APP呢，基本上都是要把这些功能摆在明面上的。你的深度研究、各种agent、画画，这些东西通通都要摆在台面上。原因很简单，不同的功能是由不同的部门开发的，大家要去争夺入口。所以呢，国内的产品你一看就是这么多功能都堆在这儿，到底使哪个？好乱。

豆包呢，已经算是所有国内产品里头，做的最简洁的一个了。千问APP为什么说比豆包还“豆包”？它比豆包还要再复杂一些，比豆包要更像以前的文心一言，以及他们原来上一个产品叫“通义”。这个通义APP跟千问APP是两个不同的，虽然他们在苹果和谷歌的商店里头使用的是同一个APP ID，但是它的名字不一样。你原来下载过通义APP的人，你只要一升级就变成千问APP了。

资本市场的反应

股价呢，短暂上涨，刚才咱们讲了。现在呢，大家都缺题材，突然有了一个题材，赶快要上去炒。其实很多人可能既不使用通义，也不使用千问，他们就是炒股的。一看有题材了，赶快去炒一下。国内的AI呢，阿里是唯一能炒的。为啥呢？百度确实不争气，腾讯呢直接躺平了，“你们玩儿吧，我不玩儿了，我现在连建机房的钱我都砍了”。DeepSeek和字节呢，没上市。所以唯一能去炒一炒的，就只有阿里了。如果不是美国白宫的这个小作文的话，也许还能多热闹几天。

历史重演？回顾“来往”的失败

那么为什么要讲当年来往的故事呢？可能很多比较年轻的人，或者说不是特别关注互联网圈的人，不知道来往是什么故事。2013年的时候呢，WhatsApp当时突然爆火，腾讯它就整了一个叫微信的东西出来，突然就爆发了。马云看着以后，决定说：“咱们冲吧！”这玩意咱们有经验，以前呢他们还有阿里旺旺这样一个产品，我们也有用户，也有经验，也有技术，我们还愿意砸钱。马云亲自挂帅，集中力量办大事。最后呢，这个产品既然大家都没听说过，那么结局也就清晰了：被微信打的满地找牙，直接就不见了。

他为什么会败给微信呢？是不是因为马云比马化腾笨呢？肯定不是嘛。原因很简单，微信的起步投入要比阿里的来往要高得多得多。马云是不是决心不够？他确实如此。马云没有砸锅卖铁，没有把他的淘宝这些东西都砸进去，只是说我们用一部分的精力去做一个即时通讯工具，叫移动端即时通讯工具。而微信不一样，腾讯是把手Q整个牺牲掉了，才做出微信来的。手机QQ当时的用户量非常的巨大，说：“不，你们必须要死，你们要把所有的社交关系链都导到微信里去。”微信才起来。到现在了，QQ的这帮人，QQ团队以及手机QQ团队还在那骂呢，到现在都没有服气，说你们当时如果不扶持微信，让我直接接着往前做的话，也许还有机会。没机会，这个绝对是不可能的，QQ跟微信是完全两个不同的玩法。腾讯当时就想清楚了，牺牲了一个巨大的部门去成就了微信。而社交关系本身是很难迁移的，如果说微信没有手机QQ的社交关系链导入的话，它未必能打得过其他人。一旦社交关系链倒进去了，像来往这种产品就没有办法去跟它竞争了。

千问APP能否突出重围？

那你说千问APP，它到底能不能够战胜现在的豆包呢？因为它现在肯定不需要跟美国的ChatGPT、Gemini去竞争嘛，它在国内就是跟豆包、Deepseek、Kimi，跟这些玩意去竞争一下。它到底行不行呢？对手呢，并没有那么强大，是不是还有机会呢？

大模型的优与劣

首先从大模型的角度上来说，阿里呢有它的优点，也有它的缺点。它的优点是什么？就是它开源，有大量的这种千问模型，而且是从0.6B一直到200多B的这种模型，它是所有的全都有。这个是它真正比较强的地方。所以如果大家做开发，说我去做自己的应用，那用它的产品没有任何问题，没有任何替代性，连跟它竞争的人都没有。但你说我就作为一个普通的C端用户，我就直接使它的模型，这就一言难尽了。阿里的千问3以及千问Max，现在最新的这个最大的模型，跟豆包的模型比起来，跟Kimi、Deepseek比起来不占优势，或者说它的优势并不明显。

产品设计的挑战：做减法的艺术

那么在这样的情况下，就看大家做APP的水平怎么样了。从应用角度上来看的话，做这种应用最难的是什么？最难的是做减法。有这么多功能：我可以画图，我可以做视频，我可以做多模态的实时语音交互，我还可以去做聊天，还可以有AI agent，还有很多流程，还有很多的这种后台的程序都准备加进来。大家都有，谁也不缺这玩意。但是你说我到底露出哪些、隐藏哪些，怎么能够让用户使得舒服？这就要看功夫了。而且有的时候这种功夫，还不是技术上或者产品设计上的功夫，而是你在内部是不是能够摆的平。像ChatGPT之所以可以做的这么简洁，一方面是他们在做产品设计的时候非常克制；另外一方面，他开始做ChatGPT APP的时候，他啥也没有，他不像是阿里似的，不像是字节似的，后边有一大堆的团队往里添砖加瓦，他不是这样的。这也是为什么咱们前头讲，微信必须要重新做，不能拿手Q接着往前走的原因。微信实际上就是在做一次大的减法，你原来手Q各种功能我都不要了，我要从头开始，干干净净的一个微信开始再慢慢长大。当然，微信现在也长得无比的庞大了，也是非常繁琐的一个工具了。

真正的杀手锏：电商生态与AI Agent的结合

在这一点上千问做的并不好。但是千问呢，也未必一定会死。千问真正的强项呢，还没有发挥出来。它的强项并不是说它的大模型比别人强，而是什么呢？电商生态跟AI agent的一个体系。这块呢，阿里确实是要比豆包、要比Kimi、Deepseek要强的。你比如说，我可以在里边直接叫外卖吗？我可以在里边去买东西吗？我可以直接在高德里边叫车，或者我直接定我的行程、订酒店？这些阿里其实都是有完整的供应链支撑的。但是这一块呢，目前为止还没有接起来。那你说AI一定要接这东西吗？一定。

最近还有一个故事，就是亚马逊封杀了Perplexity的API。亚马逊说我自己卖东西，我这儿有Anthropic，我这儿有自己的AI，我不要你Perplexity上我这儿来把东西扒走了以后，到你那儿去卖去。亚马逊刚干完的事情，中国这更是自古以来就在这么干。当年，当年阿里就是这么封杀百度的。你必须得在阿里买广告，在我这交广告费，我才能让你露出。你在百度交了广告费，展示阿里的产品，这事不行。

所以阿里真正的强项在这，还没有真正打通。我刚才去试了一下，如果千问可以很好的跟阿里整个的体系打通了，那确实是有新故事可以讲。但是呢，如果想要打通这些，那就需要面对另外一批更大的山头和座山雕了，这个事肯定更难。现在他们的这个山头是什么？阿里云、通义的大模型，以及呢，夸克网盘，他们几家在这打来打去。而阿里里头真正比较强的山头是什么？淘天，卖东西的呀。现在还没沾着人家呢。而现在呢，因为有反垄断法，随便竖墙这件事呢，并不是那么容易的。所以现在有时候，你从外边跟他合作还更容易点。你在内部想去说，我这是做千问APP的，咱们跟淘天合作吧，或者跟飞猪旅行做个合作吧，他们内部更费劲。

大厂的创新困境：起个大早，赶个晚集？

这就导致了另外一个问题，是不是大厂做这种东西都很费劲呢？大厂是不是经常是起个大早，赶个晚集呢？百度的李彦宏，他是最著名的起大早赶晚集的。每次他都第一个发现机会，每次最后都没得着结果。前两天李彦宏去接受采访，人家就问他说，百度是不是经常干这种起大早、赶晚集的事呢？李彦宏的回答是什么呢？他说这个很正常，你去创新也不可能都成功嘛，任何创新可能90%都会失败的。只有需要长期投入和反复迭代的，这个事情大厂才更有机会；需要短平快出结果的，这个呢，大厂确实是比较费劲。

创业公司 vs. 大厂内部创业

那你说是不是创业企业成功的机会，就要比大厂里边创业高一些呢？其实呢，正好反过来，跟大家想象的是不一样的。创业企业的失败率，通常要比大厂内部创业要更高。但是呢，最终走出来的通常还是创业企业。为什么创业企业的失败率更高？第一个，大厂的员工绝对是精挑细选的。大厂他能够涨到几万人、十几万人的一个规模，他的整个的筛选体制，包括内部人员的成长和培养体制，都是创业企业所完全无法比拟的，完全无法想象的。大厂的资源也是创业企业难以企及的。所以创业企业的失败率绝对比大厂高。

那你说为什么最后走出来的都还是创业企业，大厂走出来的很少呢？因为大厂里头有一个巨大的阻碍，是创业企业不需要面对的，是什么呢？就是内部的山头林立。为了管理庞大的组织，就必须给每个部门、每个层级定KPI，我要给你定个指标，不是说咱们喊一下“为了新中国”就可以冲的事。每个人一定要细化你的任务。在没有私心杂念的情况下，各级的负责人也会争先恐后地去完成本机构的利益，而不是说我们大厂整个有一个大的目标。创业企业之间的关系呢，就要简单很多了，该买服务我就花钱去买吧，即便是竞争的话也很纯粹。大企业内部，就完完全全不是这么回事了。太多的东西，花钱你都未必买的着。你说我现在花钱想买一什么服务，人家说我不愿意跟你合作。那我说能上外边买去吗？不行，我内部有，你不许上外边买去。他经常会遇到这样的情况。而且即使花钱的话，也有很多条条框框。你在创业企业里头怎么花钱？CEO一人说了算了。你在大厂里头，我现在想花钱，那审批去吧。你这个东西符合这个规则、不符合那规则，可麻烦了。而且即使是竞争失败，你在创业企业里的竞争失败了，我大不了公司关了，我被你收购了，或者说我上你那打工去，这不是什么大问题。但你要在大厂里头，你要是竞争失败了，那这事麻烦大了。你可能在各种的资源分配上都会被掣肘，你在各种的竞争上、评级上你都会矮人一头。那这玩意绝对是生死存亡之大事，一点的这个商量余地都没有，绝不能退让。所以大厂里边的这种竞争，是要比创业企业更加残酷，而且更加缺乏规则。创业企业的竞争，相对来说，规则是比较简单明确的。

千问APP背后的内部斗争

再回过头来看看，阿里千问APP背后的斗争是什么样的呢？阿里内部做AI的人就有好几波。咱们还不说做什么淘天呀、做飞猪旅行，跟他们没关系，就做AI的好几波。哪几波人呢？阿里云的人一波，通义大模型的一波，通义APP又是一波，还有夸克网盘还是一波。它好多波在这折腾呢，各自互不相让，最后谁也没做出好的来。这就是为什么这一次阿里说，我们从集团角度上做一个决策，集中精力干大事，咱们要做出一东西来。

“粤菜”梗的真相：夸克的胜利

那么这次到底谁输了谁赢了呢？集团决策这件事，就是为了让那些获得胜利利益的人找个借口而已，从来没有什么集团决策。还记得咱们在开头讲的这个粤菜的梗吗？怎么泄露的天机，在做千问APP呢？是因为一大堆在杭州封闭开发的小伙子要求吃粤菜，可能上百口子广东人跑到杭州去封闭去了。那么谁在广州，谁是从广州来的呢？夸克是在广州的。阿里的其他刚才咱们讲那几个部门，做AI的部门都是在杭州，要么在北京，只有夸克在广州。那么夸克为什么在广州呢？他们前身是UC Web。UC Web是在广州被收购了以后一直留在那了，所以他们属于是一个割据的藩镇。UC Web的创始人何小鹏，现在也还在广州呢，小鹏汽车也在广州。所以他们是广州来的。这一次集团决策，多部门配合，你也不能完全说夸克赢了吧？虽然夸克确实是出了可能上百口子工程师，从广州驰援杭州，跑到那封闭开发，要求食堂给他们做粤菜。这个事呢要看谁牵头。这个项目的牵头，叫阿里智能信息事业部。阿里智能信息事业部手下的产品，就是夸克APP、UC浏览器和书旗小说，就是广州团队。他们在整个牵头来负责这个项目，所以就是夸克赢了。

胜利背后埋下的新隐患

阿里的C端应用这块呢，一直是比较弱的。淘天是电商平台，不能算C端应用。阿里云跟通义大模型团队呢，也不是To C的，人家都是To B或者To Developer的。夸克算是阿里里头硕果仅存的一个C端的、可以拿得出手的团队。所以这次说，咱们就接着让夸克往前走吧。

夸克的胜利呢，给后面埋下了新的雷。为什么呢？因为夸克本来就是一个外藩蛮夷，本来就是收购的。收购完了以后还不在北京，不在杭州。因为只要做AI，很多团队都还是在北京的，这边的高校比较密集。一个广州的团队，要去做这样的产品的话，刚才我们讲了，怎么能够让千问APP胜出呢？你需要跟杭州的团队再去整合，你需要去跟淘天，需要去跟淘宝闪购，需要去跟飞猪旅行，跟他们去整合这玩意，你才能够走出一条新路来。但是你作为一个蛮夷，从广州过来的人，人家凭什么理你？所以今天他的胜利，给未来继续往前走埋了新坑。

大厂创新成功的关键

那么在挣扎的过程中，有没有大厂真的创新走出来的呢？有，比如说Gemini，这就属于谷歌在这种内部疯狂的竞争之后，最后走出来的结果。还有豆包，其实也是类似的这种结果。那你说他们怎么走出来的呢？怎么到千问这老范就不看好了呢？首先咱们要讲，大厂养蛊要比创业公司竞争更残酷，但是一旦胜出，他们能够获得的资源也要比创业公司大得多。Gemini也好，豆包也好，都属于在残酷的竞争中胜出的。而且呢，大厂里边要想有产品胜出，还有一个巨大的前提条件是什么？老大亲自管。如果老大不亲自管的话，下边肯定谁也不服谁。现在字节里头还是张一鸣说了算，在谷歌里头也还是老大上面直接说了算。所以在这一块上，其他人就必须跟着去配合。他们能够成功。当然在这点上呢，阿里还有机会，因为据说马云现在是更多的时间留在阿里里面了，他要真的去管事了，他是能够压住所有人的。

总结

最后呢，总结一下。咱们今天讲的呢，是千问APP带来的短暂狂欢，以及为什么大厂创新总是起个大早、赶个晚集，和大厂创新最大的困难是山头林立，内部相互拉扯掣肘，这是他们真正需要面对的巨大挑战。

好，这个故事就跟大家讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛、参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道，再见。

美工，或者说设计师，又要失业了吗？Gemini 2.5 Flash image发布了。

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前一段时间，有一个叫“小香蕉”的模型，叫Nano Banana。这样的一个模型呢，在很多的开源模型评比网站上，突然就火了。这种网站是干嘛的呢？还有很多的同类型的模型放在上头，你去向他提出要求，他让不同的模型同时生成结果以后，大家去做评比用的。很多人发现，这个模型很棒。

最近在很多的社交媒体上出现这种：有一个照片，旁边是根据这个照片做的3D PVC的打印玩偶的一个图像。这种图其实都是用这个叫Nano Banana做出来的。你先给他个照片，然后你给他提示词说：“请按照这个照片给我布置一个桌面，桌面的左边是个电脑，电脑上应该有这个3D设计软件，正在设计3D人偶。右边呢，是一个相框，里头是他的照片。桌面上放一个有支架的PVC的3D打印人偶，这个人偶就是根据这个照片打出来的。”给它这样的一个提示词，它就一次性给你搞定了。这个还是非常非常强悍的。

这个模型到底谁家的？搞不清楚。而且很多人还去造假的Nano Banana，为什么？因为太有流量了。一堆一堆人上来说：“我这也有一个Nano Banana，你们赶快来试一下。”我就被人骗过，上去了以后发现效果一般嘛，就很失望就走掉了。大家就猜说，这有可能是谷歌家新出的图片模型。到8月26号，突然这个模型就发布了——谷歌的Gemini 2.5 Flash image。拿出来一看，就是这个Nano Banana。而且呢，在谷歌发布这个模型之前，Deepmind——就是谷歌下边做AI这个部门的——很多人都发了画了一只香蕉的Twitter，说：“你看我们在暗示点什么吗？你们自己来猜一下，我们到底要干什么。”实际上，大家都已经明白他们要干什么了。

这种偷跑小模型的方式呢，是最近比较流行的一种方式。前边GPT-O SS也被发现偷跑过，现在Gemini 2.5 Flash image也是偷跑了一段时间，而且引起了轰动。这种偷跑模型的方式，跟大家藏着掖着，像苹果开发布会似的，发布之前大家谁都不许说，签保密协议，谁谁敢说出去就如何如何，到底有什么差别呢？差别就是，你如果是前面保密的话，最后发出来就是一锤子买卖，如果翻车，你就直接倒霉。谷歌其实翻车过好几次了，Gemini最开始发布的时候就翻车了，怎么各种问题都答不对，然后股价暴跌。现在这种偷跑模式呢，如果反馈不好呢，我就再接着改，我就不发布了；如果反馈特别好，我就赶快给它发布出来。它就不会翻车了，它是这样的一个策略。所以现在越来越多的人喜欢采用这种偷跑方式。

咱们说回来，这个Gemini 2.5 Flash image到底是一个什么样的模型呢？上一次大家喊设计师和美工失业的时候，是什么时候？是Gemini 2.0 Flash image发布的时候，就是它上一个版本发布的时候。

上一次是怎么出圈的呢？其实谷歌的Gemini画图效果一般，不是特别惊艳，上一次出圈也是因为改图。只有改图改得好，才容易出圈。很多人说不对，说这个生图模型都在干这些事情，为什么改图改得好就能出圈呢？大家要注意，跟设计师和美工相关的需求，特别是有商业价值、或者叫有人付钱的需求，是生图多还是改图多？一定是改图多。

咱们举一个最标准的例子。我们现在要做电商网站，我们在网站上需要有一个商品的展示图。我有一个商品图片了，然后呢，我需要把这个图片放在各种场景、灯光和环境下，再去出一些新的图片出来。这个就是需要美工去干活的。像在亚马逊，他们用了一个特别笨的办法，他们找一照相机，三视图1、2、3拍三张照片，这就是你产品的照片了，那这产品卖得好才怪了。京东在这个北京，专门有一个巨大的影视基地，没想到吧？干嘛的呢？就是拍这个产品图的。你们谁要卖东西了，到那去把这个产品给他，他给你搭好布景，打好灯光。比如说你要卖一个杯子，他在杯子旁边给你摆上瓜果蔬菜，摆上一些小点心，把这杯子都拍一遍，再在后边给你P上各种的图片。而且这些P了图以后还要注意什么呢？这个图P上去的这部分要有版权，这个是非常非常重要的。你不能说我卖东西，这个图后边比如说我P了一个椅子或者P了一个什么东西，这个图片你没版权，这是会被人告的。阿里也有这样的巨大的拍摄基地。你卖任何东西，你想把东西卖好，你就上拍摄基地去拍去。即使拍完了以后，他还是需要上设计师、上美工上去来修这个图。或者说我这还缺点字，那个地方还需要一些别的东西摆在一起。因为你不可能说，我要把所有拍的东西都摆一块嘛，那有的时候你就需要去抠图，然后再把它摆上去。所以这是真正设计师干得比较多的活。所以在这一块干得好，大家才会说设计师跟美工要失业了。

那么，改图是不是要比生成图片要难呢？大家想没想过这个问题？答案是很肯定的：改图绝对要比生成图片要难。为什么呢？你需要先理解这张图片，这个图里哪个地方是人，这人哪个是脸，哪个是身子，哪个是腿。当我们发生一些什么样变化的时候，我怎么能够保持它的一致性？说比如说，我拍了一个低头的照片，说这不太好，你抬起头来，然后再笑一笑。我把演员拎回来，或者把模特拎回来，说你再给我拍一次，成本很高。那我们直接叫给这个改图模型，你去给我干这件事情，它就可以干得很好。这个非常非常难。在原来2.0 Flash的时候，这玩意儿还干不太好，特别是跟人脸有关的事情。但是到2.5 Flash，这个已经干得非常非常强了。大家可以去看一看网上流传的一些有趣的事例吧，我也会做一点点小的事例，放到咱们YouTube的shorts里头，这个还是挺好玩的一件事情。所以，如果我们没有办法对图片进行很深刻的理解，把需要改的部分抠出来，改完了以后再把它贴回原来那个地方去，这个是做不成的。所以这是推理能力的上升，不是它的图片生成能力上升，而是推理能力上升了。

Gemini 2.5 Flash image到底有什么新特性呢？第一个，它是基于Gemini 2.5多模态大模型做的推理。我们现在国内的模型，千问3是一个多模态模型，Deepseek还是一个纯文本模型，它是没有多模态理解能力的。豆包1.6最新的版本，它是一个多模态模型，可以直接进行视觉推理的。GPT-O3、GPT-5，这都属于多模态的推理模型。你没有这种底层的话，是干不了这活的。给你一张图片，你连图片到底画的是什么都理解不了，你连图片上到底是画了几样东西、每个人的边界在什么地方、他们到底是在说话还是在打架、还是在聊天，你都分不清楚的话，你就没有办法做后边改图这个事情。你比如说给他一张图说：“现在让他给我穿上西服革履。”你必须要把人身上的衣服都理解清楚，这个是衣服，穿上西装以后到底应该长什么样，这事要理解明白了，推理清楚了，他才有可能生成出结果来。

那么第一个就是多模态大模型。第二个，支持自然语言驱动的精准局部编辑、模糊背景、移除瑕疵、添加颜色、擦除物品，这个都可以。而且呢，在编辑的过程中，能够完美的保持人物、动物等主体的外观和姿态的一致性，这个是修图里边最难的。像我们经常让豆包去修图，或者可灵去修图，修完了以后经常发现什么问题？不像了。你像我上传一张照片，说：“来，给我把背景换成一个海滨的背景。”海滨背景换了，但是前面那人不是我了，可能看着稍微有些似是而非，但是绝对不是我。那这个就失去了修图的意义。你必须要保持一致性，而保持一致性是整个修图里边最难的。

再往后呢，它可以合成3张以上的不同图片的内容，创造出组合的新作品。我看到有人做的Demo是把6张照片，六个人照片搁一块，说：“来，把这六个人的照片给我生成一张大的合影。”然后这六个人合在一起了。他有时候也会翻车，不是说每次都成功，但是呢，他已经有这样的能力了。还有人去测试什么呢？我给你一屋子，给你一书柜的照片，给你一床的照片，说：“来，把这书柜跟床给我摆屋子里。”他就可以把这个事给你办好。

支持多轮次迭代式的图像修改，不影响已确定的无关元素。这话什么意思呢？就是你给他一张图，这次给我加一床，下次给我加一个床头柜，再在床头柜上给我放本书。你可以这样迭代地、一次一次地去要求他改。你说在床头柜上加书的时候，那个床不会发生任何变化。这个很难的。像国内豆包什么这些模型，你让他在床头柜上加书的时候，那个床就发生扭曲，就发生变化了，因为他是把所有东西重新生成了一下。

这个Gemini 2.5 Flash image呢，还能够理解和转换手绘的草图，用于教育和设计应用。比如说我们手画了一张图，这应该有个按钮，那个地方应该有个窗口，你把这东西扔给他，说：“来，给我生成界面。”咔咔给你搞定。这个还是非常非常强的功能。

最后呢，是禁止生成不当内容，并为所有AI生图嵌入水印和原数据。就是谁生成的图是可以看出来的。它不会像GROK家的这个生图模型似的，你让它做各种过分的事情都可以做。这个Gemini 2.5 Flash image还是相对来说比较克制的。其实谷歌的大模型一直都是比较克制的。咱们看看这几家，OpenAI还没上市，虽然它是老大，但是毕竟不是上市公司。谷歌这是上市公司，多少年的行业老大了，它真丢不起这人。它出一点点小问题，就马上会股价暴跌。我记得上一次谷歌的生图模型给他们惹这种麻烦是什么时候？说你给我生成第一次世界大战的这个战场，图片里头发现男的女的、黑人白人黄种人在一块。说这不对，西线应该都是白人，都是男的，不应该是这样。他说不，我们要多元性。最后导致被认定为翻车，导致他们整个的产品下线。

现在呢，拿这个模型去生图还是挺便宜的，它是4美分生成一张图，整个的价格还是比较低的。跟国内的同类生图模型的成本应该差不太多，但是它的效果要好一些。同时呢，谷歌还发布了另外一个更新，就是VEO 3出了一个fast版本，就是快速版本。VEO 3呢是谷歌现在的视频模型，效果也是很不错的。它们大概是40美分生成一秒钟，这个成本也降下来了，原来大概是要80美分生成一秒钟，成本直接砍半。

这些新的工具到底怎么用呢？我们今天就不给大家看演示了，我会未来一段时间慢慢的把生成的结果给大家看看吧，大家自己去玩就好了。你说我现在想去使用Gemini 2.5 Flash image，可以用AI studio这个网站，它的域名是aistudio.google.com。进去了以后，你就选择Gemini 2.5 Flash image，选完了以后，你就提交各种的提示词也好，给他参考图也好，多给几张参考图也好，你就命令他去干就完了。我印象里应该免费，但是我不太确定了，因为我的这个账号是已经开始付费了，所以我现在是肯定能用的。我上去了以后，它会提醒我说免费的是有一些限制的。如果你想开心使用的话，你可以通过API去调用，也可以去使用一些调用了Gemini 2.5 Flash image模型的这些应用，他们也会给大家提供一些服务的。

下一个就是API调用。API调用的话，我准备过几天去玩儿吧，这个应该也是比较有趣的。它因为实在是太新了，它更新了以后，所有挂他的像什么Defi、N8N这些东西都没有更新呢，可能要等到再过一周的版本，这些产品就更新了。但我现在去调的话，通过http直接访问，应该也是可以使用的。那就是4美分一张图，4美分一张图，是这样来用的。

你说我现在想去画视频、想去生成视频，行不行？VEO 3 fast没有任何问题。如果你有Gemini Pro的这个账号，个人的Gemini账号是Pro版本的，一个月20美金的这个版本的，每天呢可以生成三条，每条8秒钟。这个已经是效果非常非常好了。而且它这个VEO 3 fast的话是带音乐的。我刚才命令它说这个图片让它动起来，让它给我去跳一个街舞，然后它就直接把音乐给我配好了。待会我会把这个视频给大家发到short里边去，挺好玩的。

那你说我现在不想在Gemini Pro里头充20美金，行不行呢？可以。你像我这样有一个上大学的儿子，我就用他的大学edu的邮箱去申请了一下，我就可以使15个月的Gemini Pro，免费就可以用了。你说你没有这样的儿子，去找一下。现在我看淘宝上好像有人去做这个生意，20人民币帮你去做验证，就是EDU邮箱，去收一个邮件去验证一下，你就可以使15个月了。但是这种我估计用的人多了以后可能会被封，这个比较危险。

当前图片生成模型的格局是什么样的呢？Gemini 2.5 Flash image这个模型出来了以后，会不会打破现在这个格局呢？现在呢，基本上是四大门派。第一个门派是Midjourney，它生成的东西呢，最精细，最有艺术感，对于各种的艺术风格模拟的最像，这个是别人谁都比不了的。第二个呢就是OpenAI。OpenAI呢属于是理解能力很强，因为它自己的推理模型非常强嘛，就是你给它很多的元素，给它非常复杂的逻辑的时候，它都可以给你画上，但是画的结果呢差强人意，也就只能如此了。OpenAI他们去做一些改图呢，也没有Gemini 2.5 Flash image好，但是呢保持一致性上做的还可以，要比Midjourney要做的好。Midjourney就属于一个纯生图模型，改图这一块一般，或者是说一致性参考这一块呢，效果都一般。第三个，Gemini呢，特别特别适合改图，它的这个生成的部分属于将就，还能看，但是这个效果比前面两个就要差一些了。第四波就是stable diffusion以及他的朋友们。就跟郭德纲上去讲，说中国相声界的复兴是需要靠于谦和他的家人们，每次就是于谦的爸爸、于谦他老婆、于谦的什么，全靠这玩意讲的。另外一波也是这样，stable diffusion和他的家人们，比如说stable diffusion，然后包括Flex，它们的改图有一个叫Konnect的模型，k开头的，不是c开头的，有这样的一个模型是可以进行改图的。像马斯克XAI里边应该用的是他们家的东西，或者是在这个模型基础上再训练，再改出来的东西。国内呢，包括可灵、豆包、千问，他们的这些图片模型呢，应该都是在这个基础上去做出来的，都是一脉相承的。他们也在卷改图，但是比这个Gemini 2.5 Flash image来说，就差的非常非常远了。

Gemini的2.5 Flash image的成功，给中国的大模型公司带来什么启示没有？这个咱还是要讲一嘴的。就是基层模型的、或者叫底层模型的推理能力上升的时候，一切能力就都会上升。所以大家其实卷的是最底层的这个模型，而最底层的这个模型，你就真的是需要20万块以上的H100才能够有所提升。现在已经没有什么奇迹了，说我现在用很少的算力卡就可以把这种模型训练出来，然后去追赶美国，这个事有些难度。所以国内的模型在这一块上，底层推理模型上，能力还是需要去追赶的。

而国内各个大模型公司呢，他们的图片模型、图形模型和推理模型一般是分开发展的，还没有真正发展到说我们要把它结合在一起。你像豆包，豆包的推理模型是推理模型，图片模型是单独的另外一个模型，它两边一点关系没有。所以这一块呢，还是需要改变的。千问也是这样的，千问呢有专门的千问的image模型，也有千问image Edit模型。我昨前两天还在玩千问image Edit，效果也还行吧，但是你要跟这个Gemini 2.5 Flash image比，这事就没法比了。但是呢，都是各玩各的。其实谷歌家一开始也是各玩各的。谷歌原来是Gemini模型是Gemini模型，然后呢他们有一个叫IMAGEN这样的一个模型，现在已经发展到4.0了，这个模型可能用的人也不是很多，所以就直接开始转型了，把Gemini模型跟这个图片模型直接合在一起了。OpenAI家其实干的也是一样的活，它最早的那个图片生成模型叫达利，DALL·E，达利2、达利3，达利3完了以后再往后就没了，再往后再出的图片模型叫GPT Image。大家走的都是同一条路。所以国内后边想要迎头赶上的话，就要把这些专门的图像模型扔掉，要把这些生图的功能跟大的推理模型，或者叫基座推理模型，要捆绑在一起，才有可能进一步的提升。

现在呢，当推理能力上升的时候，完全可以使用agent的模式，极大的提升绘图跟改图的能力。刚才我讲改图，实际上是做视觉推理。你把这个图理解的很清楚了，说我到底要画什么，哪一块是动的，哪一块是不动的，你把这个东西搞明白了以后，他才可以去调用这些生图的模型，把每一个小块生成好，然后再拼在一起。像loveart这些设计师的AI agent呢，其实干的活也是一样。但是现在从谷歌搞的Gemini 2.5 Flash image这种模型来看，我觉得loveart这种设计师的AI agent就稍微悬了，又被覆盖了。

好，讲到这里，大家也觉得比较无聊了，赶快都去玩起来，这个东西非常非常的好玩。老范以后再看到有类似的事情，再跟大家慢慢的分享，给大家带来乐趣才是我的核心目的。

好，这个故事今天就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛、参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

华为开源了盘古大模型，被指抄袭。华为到底冤不冤呢？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。华为开源了他的盘古大模型，它的模型呢，反正依然是山海经风格的起名。原来呢，没有开源，都是说我们内部开发内部使用，或者说我们专门供政府和大企业来使用。但是现在发现开源这条路不错，那我也开源吧。结果开源了以后就出事了。

它是6月30号在GitHub上就直接开源了，号称呢是在升腾芯片上训练出来的大模型。以前呢，我们的大模型大多是在英伟达芯片上训练，但是呢可以在升腾的芯片上去做推理。现在说，我直接在升腾芯片上做训练，也算是一种小的突破吧。

他呢，其实发了两个模型：一个是72B的MOE的模型，就是混合专家模型；然后呢，有一个70B的稠密模型。做呢做完了，但是准备开源还需要准备一段时间。开源这件事，不是说你做完了，把它扔出来就完了，还是有很大的工作量需要干的。比如说你要去写开源手册、许可证，这个还不是那么容易，还在做。

发出来以后呢就被质疑了。有一个叫honest AGI的账号，他在GitHub上发了一个项目，说我用这个LIM fingerprint这种方式呢进行了验证，就是叫大模型指纹的一种算法吧。它的验证是什么呢？它叫关注度的一个模型相似度吧。就是什么呢？就是说我每一次进入一个模型去提问题的时候，模型是分很多层的。在每一个层里边去响应问题的时候，基本上有四个指标：一个呢是问题question，一个呢是key，一个是value。

因为大模型里头都是先给出了问题，然后呢看看你到底是拿到了哪一个关键的key（关键钥匙），以及这个钥匙所对应的值，也就是value。还有一个呢就是它output是什么，输出了什么。就是你的问题进入到每一个层级的Transformer的这个模型里头去，你就会形成这样的四个指标。形成的向量就是问题是什么，key是什么，value是什么，输出是什么。

它把这些跟注意力相关的指标呢形成了一个指纹进行比对。指纹这种东西不要对着自己手看，跟这没关系。稍微讲一个形象点的意思：很多人都知道计算机可以做人脸识别。我们在人脸识别的时候，化个妆是不是认不出来了？不是的。计算机做人脸识别的时候，也是对人脸进行了指纹抽取。他怎么干的呢？他其实比对的是人脸上面的这个眉毛、鼻子、眼睛、嘴之间的比例和角度。为什么这么做呢？因为计算机没法判断说，我哪一次做人脸识别的时候……

你到底是正脸拍的，侧脸拍的，是拍多远多近？所以他都是先要使量化。然后呢，把你整个的眉毛、鼻子、眼睛、嘴变成一个比例和角度的简单模型。最后，只要是符合这个比例和角度的，就是你。你比如说我戴个眼镜，或者是在身上画一点别的妆容，它其实是不会影响人脸识别的。

在什么情况下，人脸识别会不准呢？就是一个小孩从小长大的这个过程中，如果没有中间过程的话，他就认不出来了。因为你这个比例变化了，人小孩长开了嘛，这个是不认得的。其他的一般都不会发生认错的情况。

所以呢，大家基本上可以理解说，从大模型的每一层进入的过程中，它的这个问题，key、value和输出，每层都算出来以后，形成了一个指纹进行比对。然后发现呢，盘古大模型所得到的这个注意力模型呢，跟千问2.5 14B高度一致。正常的两个独立训练的模型呢，这种相关性的话应该在0.7以下，这到头了就是完全一样就是1，完全不一样是0。所以正常的两个完全不相关的应该在0.7以下。

但是呢，盘古72B MOE的这个模型呢，跟通义千问的2.5 14B的这个模型，相关度达到了0.927，基本上就认为是一样的。他为了说明说你看我这个算法是准的，还把Llama3.1的这个也拿出来算了一下，说你看确实差的很远。但是呢，用他这个算法去算，比如说国内的其他一些模型的跟千问2.5 14B，也有一些到0零点八几的，也都比较像。好像百川的一些模型也很像。所以呢，也没有那么准吧。但是0.927这个事呢，确实是有点过分了。不能说这个一模一样吧，稍微有一些差别。但是呢，你穿了马甲我还是认识你的，大概就是这样的一个程度。

于是呢，大家开始质疑盘古大模型是不是在千问2.5 14B的基础上做的增量训练呢？我在你原来已经训练好的模型上，我再加一堆数据，咱们再训一遍，是不是这样得出来的一个东西？华为呢就赶快出来辟谣，说第一个你这个测试方法呀并不科学。fingerprint这个方法呢，其实存在了一段时间了。但是呢，使用这种方法直接用数值去进行模型比对出结果的这种方式呢，应该是honest AGI是第一次来使用。具体测试方法呢，其实并没有完全公开。你不公开这个方法的话，你就没法复现这个事。因为一旦是被人指责说你抄袭了，那我看看你怎么说我抄袭了，我得用你这个实验方法重新再试一次。他这个没有，所以大家也没法去反击他，说你看你这数算错了还是怎么样，这个也比较讨厌。这个盘古大模型呢。

确实是使用了开源代码，同时呢，也遵守了开源协议和开源相关的规范吧。而且呢，也进行了注明，只是注明的位置不是特别显眼。没有说上来就先讲说：“我是千问2.5 14B的一个分支的模型”，或者说：“我的基础是千问2.5 14B，我在这个基础上又做了哪些动作呀。”这个都没写。他呢，只是在一个说明文档里头的一些其他license里边标注了一下，说我这里用了千问的一些东西，而且它是归阿里巴巴集团的。而且这个标注呢，是在6月30号盘古大模型发布仓库的时候就已经发上去了。在7月4号被质疑之后稍微补充了一下，但是没有大改。并不是说被质疑了以后赶快去补这个，东西原来也写了。补的呢，也就是说我确实用了，也没有具体写清楚我到底怎么用的，或者用的这个千问的代码用的哪一部分，他也没写，只是说我确实用它了。

千问2.5的模型使用的是一个什么样的许可证呢？你用了他的模型，到底算不算抄袭呢？千问2.5的许可证是比较奇怪的。他3B的许可证不一样，他用的叫千问研究协议。所谓研究协议是什么？就只能用于研究，不能拿这玩意商用。这个是千问2.5 3B。千问2.5 72B的这个最大的这个模型呢，它的许可证也是不一样的，它是一个千问的商用协议。你如果拿它进行商业使用的话，需要到千问那边去重新申请授权去。但是中间这些像14B、32B一些模型呢，使用的就直接是Apache 2.0的协议。这个是一个大家普遍使用的很宽松的开源协议。这个协议怎么规定呢？就允许用户自由的使用、复制、修改、分发软件，包括用于商业目的，而无需向原作者或版权方通知或获取额外的许可。随便使不算抄袭，必须保留原作品的版权声明、许可证等相关信息。就是你用了以后，没事，你也不用告诉我，但是呢，你要在你的这个版权说明里你要说一声我用了。大概就是这样。

盘古呢，也确实说了说我用了，只是说的地方呢，稍微犄角旮旯一点吧。也算是符合规范，但是具体怎么用的，用了哪部分，你并不需要明确的去说这件事情。这就是Apache2.0的许可证的一个要求。盘古呢，也确实符合这个要求了。那华为自己的盘古开源大模型走的是什么开源协议？有没有人好奇这件事？他走的叫盘古开源协议。这种开源协议的事呢，有些人说我用GPL，有些人说我用Apache，或者用一些其他的，这个就属于是比较公共的一些协议。还有一些人呢说，干脆我写一些自己的。千问2.5的这个3B，千问2.5的72B。

都是千问自己写的协议，在原来的Apache 2.0的基础上改一改。盘古呢，也是自己写了一个。他呢，协议是这样写的：就是全球永久免版税、非排他，但不得转让、没有再授权。Apache2.0的模型呢，是允许再授权的。就是你拿了我的软件来了以后，你可以拿我的软件再授权给别人，再接着使去。但是盘古呢是不允许的，就是你可以用，但是呢，你不能够再授权给别人了。

盘古模型的是允许复制、修改、分发和商用，这都没问题，跟Apache2.0是一样的。允许闭源改名发布，但是需要保留协议与版权声明。这一块呢，是跟Apache2.0的稍微有一点点小差别。是什么呢？就是你发布了产品以后，上面要写上“POWERED by盘古”。盘古那个里头也写的“POWERED by千问”了，这都有。但是呢，盘古要求有强制性的商标声明，就是你必须写。而这个Apache2.0的里头是不强制的，你可以写，也可以说我不把这个商标给你露出来，都是可以的，没有那么严格。

盘古的开源系列里头还玩了个小花活，跟Apache2.0最大的差异在哪？它有地域排除。Apache 2.0就是你只要是符合这个协议的，你愿意在哪使在哪使，没关系的。但是盘古开源协里头明确规定了，禁止在欧盟境内以任何形式接触和使用哈。你不能在欧盟去部署盘古的模型，也不允许在欧盟去部署任何从盘古衍生出来的模型，或者用到盘古代码的任何产品，你都不能到欧盟境内去部署。这个是比较奇葩的一个点吧，不知道欧盟怎么跟华为之间有这样纠结吧。

这个盘古模型里头，还有一些典型的叫“按现状免责声明”，对于华为的免责和侵权赔偿条款。就是说我这东西就这样了，你不能说你拿了我的模型去以后再去发生点什么事，你找我追责这事不行。这个在Apache里也有。然后呢，是不授予商标，但是呢强制展示商标和归属。Apache呢也是不授予商标，但是没有强制展示的要求。这个什么意思呢？你不能说我用了盘古大模型了，然后你就出来说，我这是华为的东西，这事是不允许的。Apache的协议也是这么规定的。你比如说我今天用了千问的哪个模型了，然后出来说我跟阿里有什么什么关系，这都不允许出去说去。但是这样盘古就是多一条，你必须要强制的去展示商标及归属。

盘古协议并没有声明说我是从Apache 2.0协议里改出来的。其实呢，它是在Apache2.0宽松可闭源、再分发的框架下，额外增加了欧盟禁用、商标展示和不可转让这三项。讲到这儿呢。

咱们再想想说这个点，他这炮的人到底是谁呢？这个honest AGI到底是谁呢？这哥们也很神奇。他呢，突然在7月4号在GitHub上就发布了一个仓库，这个上面写着说我做了什么实验。做完实验以后呢，我发现盘古72B MOE模型跟千问2.5 14B模型高度相关，疑似抄袭，就写了这样的一个东西出来。写完了以后呢，快速的就把仓库删了，就是我快速的登记上去，快速注册，快速上传仓库，然后快速删除，这事跟他没关系了。所以这人到底是谁不知道，但是这个信息呢，很快的就被有心人转载和传播了。

国内有些媒体的报道呢说，这是一位在哥斯达黎加大学上学的韩国留学生。我也到ChatGPT、Grok呀，Gemini呀上面去查询了一下，上面都写说没有一个实际的证据说这哥们是在哥斯达黎加上学的韩国留学生，也没有任何的公开信息证明这哥们到底是谁，或者是位女士吧，这些现在都不知道。我就在豆包上去问，为什么有国内的媒体报道这个honest AGI是一位在哥斯达黎加上大学的这个韩国留学生呢？豆包搜了半天，确实没有一个实际的证据。是有一些媒体呢，上面写的是他的这个GitHub上的仓库里边有文件做的自我介绍，上面写的说我是“在哥斯达黎加大学上学的韩国留学生”，但是现在呢，这个仓库已经被删掉了，所以呢，没有办法再去核对和确认了。

那华为到底算不算抄袭，或者是不是抄袭呢？总之吧，他的姿势不是很优雅，这个事咱们还是要说的。高度重合这件事呢，肯定是有原因的。这件事呢，不是说写个在引用里头说我引用了千问就完事了，或者你告诉人家说你这个测试方法不科学，我是从头训练的，这个事并不能这么简单的就解释的过去。你还是要去解释说到底是怎么回事的。但是这个对于华为来说就比较麻烦，因为人家上传仓库，然后删库跑人了，你没法复现这个。但是你完全可以自己找一些LRM大模型指纹的算法来去复现，但是到目前为止呢，华为官方并没有做这个事情，只是发了一个公告就完事了。

公告里头呢，写的是遵循了开源许可规范，但是更多的呢，还是强调自主研发的部分。这样的话至少不太礼貌吧，没有说清楚具体使用了开源系统中的哪一部分，以及如何使用的，这个才是遭到质疑的一个核心问题。你使千问的了，你也在这个版权声明里头也写了，我确实POWERED by千问是阿里巴巴集团的，但是我到底咋用的，我用了哪部分我没说，还高度重合，最后我符合协议完事了。

这个确实有点说不过去。质疑了之后呢，依然再去强调说我是自主研发的，这个就属于是越描越黑了。所以他的姿势肯定是不对的。

官方回复中，依然只是强调我遵守协议和规范了，没有提任何引用软件的名字。他没有说我引用了千问，在官方回复文件里头，就直接把这东西给漏掉了，只是说我符合规范了。这个就属于更加的感觉有些心虚的一个状态吧。

那为什么很多人会选择不相信华为呢？肯定还会有人相信华为说什么都是对的，但还是有很多人愿意不相信他。因为华为已经习惯了强调自己的自主创新、遥遥领先、民族主义。

任正非有一次提到过什么呢？就是华为自己在全世界都有研发中心，招了大量的海外科学家参与研发，包括他国内也有大量的外国人科学家在研发。但是呢，他说我们从来不宣传这件事，让你觉得我们这都是中国人自己做的，自主研发的，跟老外没关系。其实华为大量的技术都是由全世界的科学家一起去研发出来的，但是人家不说了。所以他有这样的一个宣传的习惯。

如果盘古大模型一上来就说，我在千问的基础上做了点什么，也不会有人说他什么。但是呢，他只是把千问的版权声明放在Pytorch引用的后边提了一嘴，那就很容易被人攻击了。Pytorch是梅塔开源出来的大模型驱动的一个框架吧。Pytorch他用了，说这是梅塔的；千问我也用了，后边还写了几个，还用了什么GPT的一些开源的项目。当然它叫GPT什么我忘了，不是OpenAI开的，只是这个名字叫GPT什么。还有hugging face的一些开源软件，我也都用了。我都按照这个Apache 2.0的要求，把人家的名字写上了。只是呢，写的位置呢，稍微犄角旮旯了一点点。

这次的事情呢，大概率是被人做局了。肯定有人发现了问题，发现问题之后呢，就冲上来狠狠砸了一锤子，砸完了以后就跑了。在别人看到仓库以后，转载了信息之后，快速把仓库删掉跑路了。从整个的动作来看呢，应该是做了这种有预谋、有计划、有组织的狙击活动。

华为的品牌受众呢，甭管是喜欢华为的，还是讨厌华为的吧，都比较二极管，或者说比较极端，没法接受开源软件引用的这样的一个中间状态。你对于这些特别喜欢华为的人来说，华为就得自主创新，怎么可能用别人的呢？甚至呢他觉得，如果我抄个谷歌的，抄个OpenAI的，我们还余有荣焉。一下你抄了个千问的，你要脸吗？会有这样的想法。

我记得当年小米的空气净化器抄了一个日本牌子，但是那牌子念起来很像印度品牌。

很多人在国内就传说：“小米，你要脸吗？你抄个印度品牌。”这个也确实是中国人的这种民族自豪感比较难以接受。另外一波人呢，其实也不太懂开源，但是那波人就是属于是“华为干什么都错的”。一看说：“华为，你抄的，我就知道你走到哪你都会抄。而且你看你在这个版权文件里还写了人家千问的名字了，最后你跟人长得一模一样，这实锤了，你就是抄的。”所以呢，华为的受众，甭管正面反面的，都很难接受这种中间状态。

有些事情呢，真的叫瓜田李下。中国自古以来讲的什么呢？在瓜田旁边不系鞋带，李子树底下别扶帽子，这个都属于叫有嫌疑的事情。华为干这个活呢，就属于叫瓜田李下。华为其实在中国的开源界里头一直还算是做的比较不错的，还算是守规矩的。只是呢，华为自己的宣传跟民众认知里头无法容忍开源这种模糊的地带。

应该怎么办呢？第一，我别在瓜田下走。我就算是在瓜田下走了，我也确实是提了鞋了，那怎么办呢？有一些人会选择说：“那我站起来的时候，甭管我原来手里拿没拿着瓜，我都放点钱下来，就算是避嫌了。”要么你说：“我就彻底不用也没毛病。”用了呢，你就大大方方的承认。或者说你原来比如说只用了一点点，你可以承认说：“我使用千问这部分呢，放在比较显眼的地方，让人看到说：‘我在这呢。’”就是说我在李子树底下扶帽子之前，我先举手：“我这帽子歪了，我要扶一下。”大家都看着，我这个帽子里头原来就有仨李子，不是从上头掉下来的。你可能要稍微说一下，就是变得更加的假道学一点点吧。

最终的结论是什么呢？就是华为自己呢，面对这种攻击是比较无力的。原来呢，他是开源这波人负责开源的事。在国内呢，负责愚民的这些人呢是另外一拨人，就是每天喊“遥遥领先”。但这些人是另外一拨人，这两拨人原来是不怎么打交道的。原来就算是有一点点小交集呢，华为内部这些负责开源的人也会选择说：“我只对对我不利的信息进行辟谣，对我有利的误传，我就听之任之了。”原来有人去传说华为要去做中文开发语言的时候，华为内部所有人都知道这是假的。但是呢，没有任何人出来辟谣，因为辟谣很累，没意思。

但是你到现在了，指责他抄袭了，你现在再想出来辟谣也没那么容易了。所以他这个攻击呢，甭管他怎么回应，原来不信的人还是不会信。而且他做的这个姿态呢，也不是特别好。这就是这一次华为被人指责盘古大模型抄袭千问2.5 14B的这个事情的前因后果。到底抄没抄？我估计还是用的过程中不是特别讲究，否则不会有这么大的重合度。

如果他这个完全无法复现的话，华为早就出来辟谣了，说：“你看，我自己也试了，压根不是这么回事，他测的就是错的。”而不是出来说你测试方法不科学就完事了。

好，这个故事就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加discord讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

甲亢哥的中国行赚足了流量，这到底是不是大外宣呢？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

甲亢哥的中国行是从3月21号开始的，这是继144小时免签落地到240小时免签落地之后的又一次羊毛。每天直播，大几百万人在线观看，之后的节目有几千万次的播放，这是非常恐怖的数据。国内也彻底传疯了，所有平台的播放数据都在爆表。

首先，谁是甲亢哥？人家是有3,700万YouTube粉丝的大网红。他是一个美国黑人小伙，2005年出生于美国俄亥俄州，叫达伦·沃特金斯二世。他们这个名字里头还有个“二世”，估计他父亲可能，或者说他前面还有人叫这个名字吧。他的账号叫“iShowSpeed”（我展示速度），简称Speed。

2017年，12岁的他开始在YouTube上直播NBA 2K的游戏。到2020年赶上疫情了，那个时候也就是15岁吧，转职为专职主播，凭借发疯式互动风格迅速走红，订阅量从几十万暴涨到千万级别。十万YouTube会给发银牌了，百万给发金牌，达到千万给发一个钻石牌。我觉得我可能再过几年能看到银牌儿吧。

他呢，绝对是YouTube顶流。截止到2025年3月，YouTube粉丝数超过3,700万，单场直播峰值观看量突破3,000万，成为首个英语直播突破百万观众的主播，这也算是吉尼斯世界纪录的保持者。确立情绪失控人设，直播中频繁崩溃怒吼，相关切片在TikTok上播放量也破亿。TikTok是喜欢他这种人设的。

甲亢哥的这个名字呢，是中国网友给起的。为什么呢？极其亢奋，精力充沛，语速快，动作幅度大，有时候甚至有些激动和失控。这种高能量的状态让一些观众联想到甲状腺功能亢进症，也就叫甲亢，因此得名。这个小哥呢，很像是《第五元素》电影里边那个黑人巨星，只是没有那么娘，大概就是这么一个小伙子。

甲亢哥介绍完了，他到底是有组织、有预谋、有计划的呢，还是兴之所至就跑来了呢？甲亢哥呢，现在正好在进行全球旅行，并不是说就从美国飞到中国来了。他是在全世界旅行，前面去了巴西、欧洲、印度，可能东南亚很多国家都去了。这次是从韩国入境到中国来，应该算是全球旅行中的一站。所以这件事呢，你说他是兴之所至来的呢也可以，你说是我计划好了要去一趟中国呢，也没大毛病。

中国旅行呢，肯定跟其他地方是不太一样的。美国人呢，还是愿意看中国一眼了。为什么这么讲？因为对于美国人来说，他们可能全世界只有美国……

其他地方可能连看都懒得看，最多可能有一些欧洲。现在呢，说世界上还有一个地方叫中国，这个对于他们来说也算是一个有点印象的地方，因为他们每天用着中国制造。甭管是川普、拜登竞选的时候，都是“我要反中国”。所以，甲亢哥到中国来还是要做一些不同的准备的。

而且呢，最近两年吧，从2024年到现在，来中国呢通常会引起关注，因为“China travel”已经是一个非常热的标签了。谁到中国来旅行了，拍了一些视频回去，都是会被很好的传播的。所以，这个网红还是愿意到中国来。而且，甲亢哥在中国应该是跟一些MCN机构有签约的。比如说有一个公司叫“east global”，这个公司呢应该是在美国注册，是一家从台湾起家的MCN机构。它呢是安排了甲亢哥在中国的很多行程，而且呢，也对接了中国的一些MCN机构，进行切片授权和商业合作。

他自己在那直播，在那拍视频，在他自己的账号上发，这个都是甲亢哥自己的事情。但是别人也拿他的视频出来切片，切成小碎片再到抖音，再到其他的平台里去放去，这个是需要授权的。现在还是有人来帮他做这个事情。当然，甲亢哥的独立性还是很强的，MCN机构呢可能只是临时性的一个合作，并不是说甲亢哥就签给哪个MCN机构了。像他这种大网红，应该MCN机构也很难控制他。

直播和节目大多数呢是随机性的，因为它大量都是直播，就举着手机就开始拍。然后拍的过程中呢，也有非常非常多的意外，甚至还有一些可能不是那么让人愉快的事情，都会被记录下来被传播。比如说他好像是在荷兰还是在什么地方，被人把头发揪下来了，然后还把这个头发挂到网站上去拍卖。这种人设呢会让很多人相信，甲亢哥所直播的内容真实性会更高一些，不是摆拍，而是随机性的碰到谁我就跟谁拍，是这样的一个状态。

那么他在中国呢，是有15人的大团队，每天的成本超过5万美金，这还是一个非常奢华的旅行。他呢在最开始只有两三个人或者三四个人的团队，在全世界走来走去。但是到中国呢，肯定是要兵强马壮一下。他的15个人团队是一个导演兼策划，就是你到底去什么地方，由这个人来说了算。然后四个摄影师，包括4K高清摄影、无人机、GoPro以及多机位拍摄，所以它摄影师还是比较多的。三个剪辑师，直播你也需要控场，需要加特效，需要进行后续的剪辑和切片，这个还是工作量很大的。两个翻译，一大队人出门，你一个翻译肯定是不够使了。还有5个保镖，估计这帮人到中国来之前也是心存忐忑的。

这么多中国人，经常看到什么乌央乌央的人在这走来走去。他也怕被人踩着，他在很多的国家也是被人围堵，被人揪头发。到中国来还是比较害怕，但是到中国还好啦。为什么？因为毕竟在中国，能看到YouTube的人没有那么多。他呢在中国算是有知名度，但是知名度并没有那么大。如果真的是一个知名度很高的人的话，还是需要更多的保镖的，5个不够。

他呢在中国还闹出了一次小小的辱华事件。3月30号在上海的一个酒店里面，忘记关麦了，在里头喊“stupid Chinese”，说很愚蠢的中国人。这个信息呢，在Gemini上居然没有搜到，在Grok上也没有搜到，但是在豆包里边搜到了。说明什么呢？说明事情是发生了，也进行了一个有限的传播。但是呢，我们的包容性还不错。我在国内的AI助手上可以搜到这条信息，在国外的反而没有找到。为什么？也是时间太短了，3月30号发生的事情，在4月1号在国外没法搜到。这个呢，一个是新闻传播没有那么快，另外一个的话，应该也是国内进行了很好的舆论控制，这部分信息并没有传到国外去。

而这个3月30号的事情呢，真正比较大影响的是什么？就是甲亢哥跟国内某MCN机构签订的正能量表演条款被曝光了。他们到国内来进行表演，进行直播的时候，你还是要去签协议的。这个协议里边，中间有正能量表演相关的条款，你不能太过分，也就如此了。

那么来中国到底挣不挣钱呢？不挣钱肯定没有人来。那甲亢哥跑到中国来，这么一大个团队到中国来，肯定还是要去挣钱的。很多人就讲，你是不是大外宣，是不是拿了大外宣的钱到中国来做外宣了。在这件事情上呢，甲亢哥的团队呢予以了否认，说所有的经费都是我自己的，我自己花钱来的，而且还有可能赔钱。因为人太多了嘛，一天5万美金，这个确实是一个很高的成本。但是赔钱呢是不太可能赔钱的。

甲亢哥的收入有哪些？他的YouTube广告收入是非常高的，每个月上百万美金的YouTube广告收入。TikTok的创作者基金，那就是你在TikTok上放视频也是分钱的，每个月呢应该也有50万美金左右。粉丝打赏这个是非常高的，他一场直播的打赏就可以超过200万美金。所以一天5万美金的成本不算什么，你想他每天都在这直播，打赏的钱足够把他的成本全都cover回来了，不用担心这个事。

抖音在这两天开了账号，因为他原来是没有抖音账号的。这几天抖音涨粉200万，但是抖音的广告收入呢应该会滞后，没有那么快。

但是抖音上你直播也是可以打赏的嘛。抖音直播一场打赏80万人民币，也把它这个成本能cover回来，不用担心这个事情。还有一些品牌赞助，甲亢哥的品牌赞助的话，应该一条广告是15万美金。这一次呢，华为跟小米都露脸了，但是具体是不是付钱并不确定。然后红牛、必胜客应该是签的长期协议，每个月30万美金给他。

甲亢哥呢，自己还有一个潮牌，叫Speed World（速度世界），卖T恤、帽子的一些周边，每年的销售额有500万美金。所以呢，我们不用担心他跑来了以后会赔钱。甲亢哥在中国行的所有这些视频内容，都有巨大量的播放，要比他在其他任何国家拍摄的视频播放量都要高得多。所以呢，我们不用担心他赔钱，一定会赚的盆满钵满的。亏钱是不可能亏钱的，如果真的亏了，多开一场直播呗，就全都背回来了，或者多接两条广告。

中国还有一大堆的游戏厂商在后头排着队等着给钱呢。甲亢哥是靠播游戏起家的，他去播《堡垒之夜》，一天也是可以挣个十几万美金的。《堡垒之夜》的最大股东就是腾讯，在国内还等着给钱呢。

那么，网红是不是都愿意来中国？或者说，我们分析一下网红们为什么愿意来中国？第一个原因，China Travel很热。你只要在视频下头打上China Travel的这个标签，这个视频的播放量就会蹭蹭蹭的往上涨。作为网红来说，我现在算个小网红，我们每天还是会去看后台的，只要播放量往上涨了，还是会开心的。所以甭管是TikTok、YouTube或者Instagram这样的平台，他们都是会用这样的报表不断的PUA我们，我们就在追求这些数据上涨。所以你只要到中国来，打上China Travel就涨了。

甲亢哥在中国的视频内容播放量、关注度明显比他在其他国家的要高。为什么呢？因为第一个，中国本身人多，经济总量又比较大。中文频道的广告都比其他频道的广告贵，当然不是最贵的，日语、德语的可能会更贵一些，但是中文频道的广告应该会比英语的贵。这个可能跟很多人想象的不太一样，因为印度也说英语，你的英文节目还有可能沦落到印度去播放，所以你的这个单次播放的广告价格未必比中文的高。你的千次视频播放价格未必比中文的高，只有说YouTube确定好了，你就是在美国，你的内容都是英文，都是在美国播放的，你这个广告收益才会更高一些。

全世界呢，对于中国的情况还是比较好奇的。其实绝大部分的人对于外国到底是长什么样，都是没那么关心的。

你去到美国街头上，你去问他们一些国外的地理知识、国外的历史知识，都是会答的驴唇不对马嘴的。甚至很多人会告诉你，首尔在中国，东京可能也在中国。老外经常会拍一些这样的节目，去表现一下他们的年轻人有多么无知。但是再怎么不关心中国，这个事他们总还是听说过的。中国威胁论也好，中国商品满街跑也好，这个他们总还是听说过这件事了。

而且呢，这些网红到中国来，中国政府是绝对支持的。甲亢哥的内容被中国驻美大使馆官方账号直接转发，表示支持。中国各地政府对于洋人，也还是会更照顾一些。因为出了事，他们需要承担更大的责任，算外交事件。中国对于老外来说呢，还是比较安全的。你只要不要跑到中国来故意找不痛快的话，通常还是会让大家感到宾至如归的。即使是那些跑去新疆、西藏的老外，目前报出来呢，也没有什么不愉快的情况发生。当然，可能还有一些没报出来，或者这些人是不是发生了一些其他事情就不见了，这个不知道。至少国外也没听说有哪个老外跑到这边来，这个人不见了。这个还是算相对比较宽松的一个环境吧。

还有更好的是什么？中国是网红经济的巨大放大器。什么意思？投流量，各种网红联动，切片传播，这件事情在中国异常发达，可能是全世界最发达的地方。大量的切片信息，被授权的或者未被授权的方式，都会在各大社交媒体平台上进行传播。还有那种盗版传播的，这个一定是很大量的。中国有多少MCN机构，有多少剪辑切片师，有多少观众，这个可能是全世界任何国家都无法比拟的。现在可以说网红经济这种东西，算是从中国发源和传播到全世界各地去。从中国发扬光大的都没什么问题。粉丝经济，你说这玩意是从日本、韩国来的没毛病。但是纯互联网社交媒体上的网红经济，就是中国发扬光大的，这个没什么好说的。

技术和金钱保障了中国社交媒体的传播的宽容度，这个还是要专门强调一下。什么意思？不是所有网红进来都只说中国好的，这个不可能的。中国自己到底什么样，有好的地方有不好的地方，一定是，那全世界哪个国家都如此。也有吐槽的，也有抱怨的。但是中国在这方面的包容度呢，其实还行。警察多，监控多，大家可能上街不会说英语，这个是进来的网红抱怨最多的几个事情。但是呢，在这件事情上，国内传播没什么问题。说对，我们是警察多，我们是监控多，我们是不说英语，我们说中文很自豪。但是我们这安全，我们用更多的警察、更多的监控、更少的隐私，换取了更安全的一个环境，这有什么不好的吗？所以这件事情上。

我们还是愿意去传播这种内容的。负面信息呢，通常都是单方向传到海外去的。这些老外都是说：“哎，我拍了一些负面，然后呢，我也抱怨了几句，也吐槽了。”这些内容在中国境内是看不到的。你愿意到YouTube上去传播，我也不管；你在国内呢，我跟你去签正能量表演的协议。小网红可能也没人理他们，大网红我去跟你签协议。所以呢，基本上还能控制得住。

国内呢，还有搬运和剪辑师呢，会把授权或者非授权的内容呢，挑正面的部分处理完了，再给你搬回来。大家在国内看着也挺开心的。所以呢，我们现在通过这样的一种方式单向过滤：你说我不好的，你到外边说去，我当没听见；你说我好的，我再把它剪辑了弄回来。哪怕说你说了一些在国外觉得我这个事无法忍受——满街都是警察，满街都是摄像头，他们觉得无法忍受的事情——我把它传到国内来，挺好的呀，这有什么问题吗？

所以，中国社交媒体的包容度是体现在这样的一个方向了。后面还会有更多的人进来，更多的信息被传播。开放更多国家的免签，开放更多国家的单向免签，开放更长的免签入境时间。现在可以从144小时（也就是6天）延长到240小时（10天）。老外进来，你们直接可以落地，不用做签证，在国内晃荡10天没毛病。而且还会开放更多的免签入境口岸，坐飞机进来可以从更多的口岸入境了。

老外出境以后到底去什么地方，其实管的也没有那么严格。到了新疆、西藏也没什么事，甚至还有人从什么地方骑摩托车进来，在中国骑环线，然后再骑出去也没什么毛病。一路上的各种视频，也在抖音上传来传去的。安全、整洁，消费低，其实在中国呢还算是一个比较适合进来休闲娱乐的地方。

信息的传播跟碰撞呢，总是一个好事。误解呢，通常是来自于不理解，那就让他进来看呗。看完了以后，你愿意抱怨两句，那就抱怨吧，让国外也看看中国到底是怎么回事。就算是遇到了一些摩擦，遇到了一些不愉快，我们让你去说，大面上的你不要胡说八道就行了。

所有的信息传播呢，都有滤镜。CNN、BBC是有滤镜的，大翻译运动也是有滤镜的，这些来的旅游网红博主们也是有滤镜的。反正你拦你也拦不住，那还不如多来一些，冲淡这些传统媒体的滤镜，让更多的人进来自己说。玩流量经济和网红经济这件事，咱们擅长，也算是一种中国制造的输出。

这就是这一次甲亢哥中国行带来的各种影响。这个故事就跟大家讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加discord讨论群，也欢迎有兴趣。

有能力的朋友，加入我们的付费频道。再见。

大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。今天，咱们来讲一讲懂车帝——字节跳动的一块鸡肋。字节跳动，现在算是国内互联网行业里头，仅剩的几大狠人中的一个，而且是最狠的一个。现在，中国互联网行业里，还剩哪些狠人啊？美团、拼多多、瑞信、滴滴，字节跳动还剩这些。那你说，原来BAT啊，小米啊，这些怎么没有了呢？啊，这个呢，现在都已经进入了正常的公司发展状态，已经没有那种狠劲了啊，就是那种破釜沉舟，跟你不死不休的那个状态，现在已经没有了啊。刚才我们讲的这几个，还是有这种心态的啊。你们谁撞上这样的公司，还是要掂量掂量的。而在几个狠人中间，字节跳动是最狠的一个。为什么呀？他最大对吧？他的估值是2,250亿美金，年营收破千亿美金，而且他的营收是超过腾讯的啊，所以他呢，有这个狠的资本。

那你说，什么样叫狠啊？大开大合，壮士断腕，这个才叫真正的狠角色。花大价钱出去买公司，花大价钱出去买流量，去跟其他公司起脸开大脸，对脸的啊。你买多少流量，我买的比你多；你挣多少钱，我挣的比你少，我亏钱，我把你干死啊，这个才叫狠公司。字节跳动这些年来，干了哪些特别狠的事情呢？第一个上来还把投资部干掉的就是他。因为很多的大公司都是有投资部的，玩资本运作，去并购公司，搞这样的事情。字节跳动说我不干了啊，投资部不要了，整个开掉，解散掉。

他投一个，到现在很多的大厂还不敢像他这么干。然后，花大钱去买牧童，上来是：“我要做游戏，我把整个牧童买下来；我要去做VR，我把PICO整个买下来。”而且，当时PICO是国内做VR里头最贵的一个标的，整个买下来。买完了以后说：“哎，不行啊，这事搞不定。”卖了，或者直接把这人都裁了，不干了。这个，才是真正的叫大开大合。一般的上市公司是不敢这么干的，因为你一旦干这种事情，你在股市上是没法交代的，你的股价会上蹿下跳的。敢这样去干的话，一定是什么没上市的公司。所以，刚才咱们讲这几大狠人里头，美团、拼多多是上市公司，瑞幸跟滴滴呢，是上过市还想着再上，只有字节跳动是没上过市了。所以，刚才我们讲的这些大动作，只有他敢干，别人不敢。而且，敢对着美国政府在那起脸开大的，也只有他。美国政府说：“你TikTok不许来了啊。”字节跳动说：“来，我起诉你。”刚才咱们讲的其他公司，都没有他这么敢干。哎，所以，字节跳动是国内仅剩的几个互联网狠角色里头，最狠的一个。

那么，懂车帝呢，是整个字节跳动里头一块鸡肋。什么叫鸡肋啊？叫食之无味，弃之可惜。这个故事应该是来自于三国演义，人家说：“哎，今天晚上的这个呃口令是什么呀？”鸡肋啊，说：“那么我们要该退兵了啊，食之无味，弃之可惜。”这个话是杨修说的吧，然后被曹操咔砍了。砍完了以后说：“算了，退兵吧。”退吧，是这样的一个故事。

那你说懂车帝这样的一个汽车媒体，由字节跳动自己亲手孵化出来的，怎么就变鸡肋了呢？首先，我们要先看他处理的方式啊，咱们再去研究说，这个业务到底是怎么回事。如果这个业务做不起来，那直接砍了就完了。比这个玩意值钱的，像PICO什么的，说干掉也就干掉了，不同说干掉也就干掉了。这个其实都是要比懂车帝可能还要更贵一些的项目，直接咔嚓干掉不玩了。那么现在这个画呢，还留下来，就是说他还挣钱。你真把他砍了呢，又觉得不是那么甘心。你说我留在字节里头接着培养，接着往前走呢，他又长不大。所以，只能拆出来，算了你分家另过去吧，等长大的咱们接着干啊，比如说什么能长大剪映啊，这个接着还能长大，咱接着干。对吧，其他的就算了啊。所以，他叫积累。

那么，咱们再看一下这个行业。中国呢一共有三大汽车媒体，懂车帝呢，现在是最大的一个。剩下两个呢，一个叫汽车之家，一个叫易车网。对吧，这个问题就出在这了。字节跳动做任何事情都是舍我其谁，对吧，我一定要把剩下人全干死，只有剩我一个的。但是现在呢，这三家挺在这，谁也干不掉谁了。对吧，虽然懂车帝你是最大了，但是你说我现在想把呃汽车之家干掉，想把易车网干掉，他也干不掉啊。这是怎么回事呢？第一个原因，汽车之家跟易车网都上市了，都已经IPO成功了。IPO成功的公司，它后边是有一个比较大的资金池了。

你可以通过股市，可以通过各种的金融手段，还是可以拿到钱的。而且，它的制值也是确定的。像这种没上市的公司呢，比如说像字节跳动这种，我们还可以跟他玩一下，叫什么叫市梦率啊。以后上去以后，值老鼻子钱了，上万亿美金，大家去猜吧。但是上了市的公司，你比如说有一公司跟你同行业的，已经上市了，那么这样的情况，你就只能跟大家玩市盈率了。人家跟你的业务是一样的，看看你有多少用户，他有多少用户，你有多少营收，他有多少营收。人家值多少钱啊，那你也值这么多钱啊。他就是这事是缩死了的。

现在呢，汽车之家30亿美金，一车网10亿美金，也就这样的一个状态了。你说你懂车帝，就算你的流量稍微大一点，你能值个四五十亿美金，到头了也不会有更多的变化了。你再能去动用的更多的资金，也基本上在这个范围内了。而且呢，你真要搞鱼死网破啊，俩上市公司说我质押股份，我去借钱，我去折腾什么事，我还可以给你折腾一下。这是啊，第一个说他干不掉另外两个公司的原因。剩下的原因是什么呢？跟这行业有关系。大家知道互联网行业，特别是中国互联网行业，靠什么玩意起来的？靠汽车广告，对吧。美国互联网行业，它可能靠色情啊，靠什么其他东西起来的。但是中国互联网行业，最早的金主就是汽车广告。为什么呢？因为别的广告，你比如买房子，房子是很贵，但是呢，房子的成交很慢。

它不是那么容易进行冲动消费的。而且，房子这个东西，虽然是中国整个的经济支柱，但是呢，它很分散。你说我是一个北京人，我跑到上海去买房，这不是疯了吗？所以，它的广告效应并没有那么强。虽然房地产商也打广告，但是绝对没有汽车厂商打那么疯狂。剩下的，你说再便宜的东西，你说我卖个冰箱，卖个彩电，你说你一冰箱彩电几千块钱，你能花多少钱去打广告？一个几十万的汽车，而且我们可以全国各地的去买去，那这玩意互联网广告没跑了。所以，中国的互联网行业，基本上靠这玩意起来了。早期的几大门户网站，搜狐、网易这些，基本上最大的、最挣钱的板块就是汽车板块。这个事情呢，就决定了，中国汽车广告对于整个的互联网行业，它的价值是非常非常高的。所以呢，汽车流量的成本是非常贵的。我买流量，我可以买游戏流量啊，买一个游戏用户，买一个汽车用户，买一个什么其他用户分开的，汽车用户的价格是最贵的。你要想在这跟大家赤膊上阵厮杀一把，这个成本非常高啊。这是第一个原因，也是整个的汽车广告塑造出来的，中国互联网造成了这样的一个结果。

那么，另外一个原因是什么呢？汽车广告你打了半天，最终要干嘛？你得卖车呀。这几年呢，经济稳中向好，汽车市场并没有大的变化。那你说我打再多的广告，再怎么卷，折腾来折腾去，你最后还是卖这么多辆车，不能让我卖两辆车。

这样的情况，就真的是内卷了。你说，我把价格涨上去，你只要买了我家广告，你就可以多卖出车去。这个事呢，还是大家愿意干的。但你说，我涨了价格以后啊，就我们三家把这市场统治起来了。你涨多少钱，我也涨多少钱。咱们形成一个价格联盟。但是，涨完了钱以后呢，比如说，我买到叫购物车人线索啊，就是卖车的人形象，像这些人买的是这个东西。那买完这个东西以后呢，我一年卖的车还是这么多，甚至我卖的车可能还变得更少了。那那这事就没法挣了，谁也翻不过这个天去。那你说，在这样的情况下，有没有人上来彻底掀桌子呢？咱们老讲究颠覆式创新，我把桌子掀了，我不跟你玩这套东西了。这个有没有可能呢？也很难啊，为什么？因为前面那广告费太贵，大家就是坐在这吃，就已经能吃的这个盆满钵满了，舍不得掀这桌子。对吧，现在懂车帝坐这，他在三家里头可能吃的广告费还最多。哎，你说你把桌子掀了吧，他舍不得。所以，现在就这样的一个状态，你奈何不了别人，又舍不得掀桌子。所以，整个这个市场，对于懂车帝来说呢，也是挺鸡肋的。那现在怎么办呢？只能干一件事啊，拆分出来做Pre-IPO吧。这个融资啊，分很多轮次啊，种子轮，天使轮，A轮，B轮，C轮，D轮，后面呢，就是Pre-IPO啊，就是IPO之前再做一轮。因为他这一轮呢，你想他要七八亿美金，准备融资了以后，值30亿美金啊，就是投后估值30亿美金。

那你就考虑上市吧，毕竟你已经达到了30亿美金的估值，就像汽车之家一样。既然如此，上市似乎是顺理成章的一步，这实际上意味着公司正处于Pre-IPO阶段，即上市前的最后阶段。目前，吸引投资者的主要是字节跳动及其股东，如铜山和大西洋资本。他们选择投资的原因很简单：他们需要一个退出策略。投资了字节跳动，但字节跳动暂无上市计划，这使得他们难以回收投资。于是，他们看到了懂车帝即将上市的机会，决定投资懂车帝，并将部分字节跳动的股份转换到懂车帝中，以便通过懂车帝的上市实现退出，从而回收部分资金。

那么，懂车帝真的值30亿美金吗？作为最大的汽车媒体，它确实烧了不少钱，但如果汽车之家的估值为30亿美金，那么给懂车帝一个40亿到50亿美金的估值也还算合理。此外，字节跳动和抖音的流量对懂车帝而言是一大优势，尽管现在二者的关系在逐渐疏远，但懂车帝仍能从中获益。即使在最极端的情况下，比如整个体系推翻重建，懂车帝仍然有机会分得一杯羹，因为它原本就是从这个体系中分离出来的。所谓的“推翻重建”，指的是彻底放弃传统的汽车广告模式，不再依赖销售线索。

综上所述，懂车帝的上市计划和字节跳动股东的退出策略，以及它与汽车之家的估值对比，都显示了其在汽车媒体领域的独特价值和潜力。

给这些汽车供应商、汽车销售商，什么二手车商，我也不干这事了。咱干嘛，直接卖，咱直接对接所有的这种个人，我把所有中间商全跳过去，把这个桌子给他掀了。这条路走得通，走不通，应该能走通啊。而且现在其实很多人在向这个方向走。如果把这桌子掀了，可能啊，最后吃到这一口汤的还是懂车帝。所以他应该值这个钱。为什么说可能还是他呢？因为还有其他可能性啊，待会咱们再讲其他可能性。现在的车厂呢，已经开始在往掀桌子的方向走了。就是汽车制造厂说，我不想跟你玩这条东西，这个太累了。你们现在卷成这样，没意思了。那么汽车制造厂是怎么宣这个桌子的？老板自己下来当网红，做直播。李军坐在这做直播了，李斌坐在这做直播了，李想还没怎么干这个事啊，哪咤汽车啊，也坐在这做直播了，长城的魏建军也坐在这做直播了。那么大家往这块走了，说我们以后直销了，我们不需要这些汽车经销商，我们也不需要这些啊，分层的经销体系，对吧，我自己干了啊，我不需要你去买这些线索了。他变成这样的一个状态了，他要掀这个桌子了，准备摆脱传统的汽车媒体模式。你说做了网红，那这事不吃不着这笔钱了吗？哎，但是你想想，这些老板们做网红在哪做呀？在抖音上做，也没跑出手掌心去，还在如来佛手掌心里边啊，肥水不流外人田。懂车帝呢，有可能还能盖的上车圈其他的这些大号，比如说周鸿祎。

周鸿祎也在抖音里头，开直播，折腾呢。周鸿祎现在带了一堆的车圈大号，也在这折腾呢。这些人依然在抖音里头。而你只要在抖音里头晃呢，懂车帝其实还是知道一些抖音的潜规则的。啊，他比如说抖音的规定是什么样的，我要想封谁的号，想去给谁降权，应该走哪些内部渠道。这个事呢，懂车帝一定是比另外两家，就是汽车之家跟易车网要熟悉的多，因为毕竟是从一个地方出来的嘛。所以，他又依然有可能能够在掀了桌子以后，吃到这口汤。

有人也在想说，哎，字节跳动会不会自己造汽车去啊？为什么会有这样的想法呢？大家知道汽车之家、易车网、懂车帝三家对吧，三大汽车媒体。汽车之家的创始人呢，叫李想，后来创建了理想汽车。而易车网的创始人是谁呢？叫李斌啊，创建了未来汽车。说那你这拆开了以后，是不是想去造车呢？想太多了啊。因为字节跳动，从来不沾手比较重的业务啊。即使沾手了一些重业务，也都没讨什么好。比如说自己造这个PICO，把PICO整个收购下来，去造VR头衔，最后说实在玩不动了啊，砍了吧。为什么？他玩流量的啊，就是快枪手。做重的业务呢，一定要有耐心。而自己相对来说是比较没有耐心的。他呢，不是说造不起车啊，人家说你有200亿人民币，你才可以造出车来啊，雷军讲的还是谁讲的。但是自己手里的现金是有的，但是他没这耐心啊。你要造一个车，这可不是一朝一夕的事，需要长期的投入和耐心，显然字节跳动在这方面并不擅长。

真的是需要沉下心来，造个三四年。字节经常是说：“哎，我上半年试试，到下半年不行，算了，干不干了。”他是这么一个性格。那字节后边要干嘛呢？字节后边要集中精力冲AI，对吧？字节做AI的方式呢，基本上是乱拳打死老师傅的模式啊。这个以后有机会可以大家细讲。

现在呢，自己有集梦啊，就是剪映的。集梦是可以做视频，可以做图像生成啊，也有大量的这种内容创作的功能在里头。然后扣子啊，扣子其实还是非常好用的一个工具。有兴趣的话，可以在我的会员频道里看到扣子的课程，怎么去做AI agent啊，非常好用。

然后豆包啊，也是现在所有我们见过的AI助手里边，应该做的最好的一个，用户量应该也是最大的一个，叫豆包。而且呢，字节是每样东西做两遍，为啥呢？因为它还有国外的部分，TikTok跟抖音正在拆嘛，所以它任何东西都是做两份。你比如说剪映，它在国内叫剪映，在美国它也有一个名字，好像叫CapCat，曾经登上过美国iOS排行榜第一。

扣子它在国内有扣子，在国外呢，也有扣子啊，两边分开的。包括豆包啊，国内的叫豆包，国外叫CC啊，Cici。它每样东西做两遍，然后做完两遍以后分头去吸引用户，用户量都不小。当然了，他也有他的大公司病，是什么呢？各自为政。其实很多东西如果打通了，就这些功能内部打通了，是可以跑的更快的。但是自己说不啊，咱不打通。

咱们各自玩各自的，所以我说，为什么他叫乱拳打死老师傅的架势了。咱们讲回来，懂车帝，懂车帝呢，叫孩子总要长大，成人长大了分出去单过呗。但是，懂车帝最后的结局会是什么样的一种结局呢？就是慢慢长大，慢慢的跟这些另外两家汽车媒体接着在这个市场里边摸爬滚打。

第二种可能呢，掀桌子啊，咱们刚才讲了怎么掀这个桌子。掀完桌子以后呢，他能够继续的把这一口汤吃下去啊，这个是没准会长大。第三种可能，我觉得是最大的可能，就是桌子也掀了，但是呢，懂车帝啊，跟另外两个汽车媒体一起被掀翻在地啊。最后谁把他们吃了呢？抖音把他们都吃掉，这个可能性是比较大的。

为什么会是这样的可能呢？就是懂车帝在字节跳动里头的时候，都没有勇气把桌子掀过来。你出去了以后，你看着这个每个月，每年往里头进的这些广告费，卖线索的这些收入，他能有勇气把桌子掀过来吗？而且一旦上市啊，成为上市公司了，你需要为股民负责任，玩不好会被集体诉讼的一个状态，你敢掀桌子吗？

所以呢，后边如果真的掀桌子了，而且这个掀桌子可能性很大，那么车帝有可能会跟着桌子一起，跟着另外两件一起被掀翻在地。那你说现在把它拆出去，那不是坑人吗？啊，不要想这个事啊，现在把它拆出去，这些字节的老股东冲上去把钱投了，上了市把股民的韭菜割完了以后，这些人就都套现离场了。

等到那个时候，再把桌子掀过来。这大家反正愿赌服输嘛。韭菜已经割完了啊。可能这是作为字节跳动的鸡肋，懂车帝最终的一个结局啊。咱们可以拭目以待啊，看看未来怎么发展好啊。这个故事今天跟大家讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞，点小铃铛，参加Disco讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

等到那个时候，再把桌子掀过来。这大家反正愿赌服输嘛。韭菜已经割完了啊。可能这是作为字节跳动的鸡肋，懂车帝最终的一个结局啊。咱们可以拭目以待啊，看看未来怎么发展好啊。
这个故事今天跟大家讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞，点小铃铛，参加Disco讨论群。
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再见。

大家好，

欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲华为大模型演示翻车现场。

近期呢，非常多的AI相关的项目都在进行演示和发布，特别是国内。为什么它？因为时间到了。通常每年在这个时候也会有很多发布，因为每年在这个时候会开谷歌IO，大家喜欢在谷歌IO的前后进行信息的发布啊。因为谷歌IO算是全世界程序员或者开发者的一个盛会吧。那这个前后进行信息发布的话，如果它被安卓采用了，或者再跟谷歌搭上一点关系的这种技术会有更好的发展空间。

那今年呢，还有另外一个事情，就是拉玛3发布。前面其实国产很多大模型都是跟拉玛2有千丝万缕的联系。其实当时就已经预言过，我说拉玛3出来看多长时间之后，国内的大模型会争先恐后的再更新换代一波。现在呢，这个时间点就到了。前面阿里的通1,000问2.5发布，这两天还有几个，一个是零一万物的啊，叫e latch大模型发布，然后字节跳动的豆包大模型前两天也发布了啊。这豆包大模型主打的一个便宜，对别人的价格都便宜非常多，因为大模型的价格一般是按TOKEN算的啊，一般一个汉字是一个TOKEN，大概四个字母，还是几个字母的英文单词，是一个TOKEN啊，它这个算法比较奇怪。

华为呢，也在发布他们的升腾大模型。结果现场演示的一段视频就爆火了。现场演示什么呢？就是一个Python代码，啊而且是正在写的Python代码，他们还很神奇，直接在底下的命令行窗口里边就输入信息了，说请帮我输出一个什么什么图片，还号称是REG的一个图片生成。一开始啊，这位小哥输出的时候呢，就写错了，先写了请帮，然后啪打了一个回车。其实我们在做各种大模型实验的时候，这个事是很常见的啊，因为呢都是对话系统嘛。你一打回车，他就开始干活去了。所以呢，一开始写请帮，他打了一回车，打一回车呢，后边那个程序就开始跑了。他就打了个Ctrl-c，就是把这个程序中断掉。

将一般我们使用的，像Python这种解释性语言，或脚本语言的程序，都可以靠Ctrl-c把它中断下来。中断完了以后呢，大家就看到了一些信息，写的是输出到，叫做output点洁癖器，是调用的XMINDX的一个库。然后呢，大家真正关注的是，里头有一句话，叫time.sleep(6)这样的一个话在里面。

那么大家说说你这个到底在干啥啊？你是不是要等着6秒钟以后，再给我看图片就完事了呢？啊，因为大家也确实是呃，测试了一下视频啊，就是他正确的输入了以后，等了6秒钟，然后这个图片就生成出来了。大家就觉得你是不是在这骗傻子呢？

很多人在知乎啊，在很多地方就开始讨论了，说华为是不是又遥遥领先了呢？跟大家稍微解释一下这个事啊。啊，我个人是专门做职业的编程演示的，可能在国内比我更职业的人不多啊。为什么这么讲，我是原来Bolan的公司，大中华区的image list，就是每天就出去给人做演示啊，我的工作就干这事。这个事呢，我干了四年啊，大概是在全国各地演示了，应该有可能几百场啊，就各种新特性演示。

因为这次，其实你基本上把它认为是一种，叫做授权工程师，每一次Boland出什么新的编程特性了，然后我就出去给人演示去。所以这个事，我相对来说还是比较熟练的。那么他这一次演示呢，为什么会出这样的事情啊？我们也尝试帮他洗一洗，对吧咱们别老说老范，你是不是很讨厌华为，没有啊怎么可能呢，对吧咱们稍微讲一下，这事到底是发生了什么。

首先呢，我们要先想清楚他到底在掩饰什么，这个其实是比这个sleep(6)这个事更重要的。
要更奇葩的一个事。为什么呢？因为他演示了一个非常不常见的功能，叫做图片RA器。这个功能其实用的人不是没有，有人在用，但是呃，很少人用。

咱们先讲讲什么是reg啊。reg这个东西呢，叫检索辅助生成。为什么要做reg呢？因为我们知道，这个大模型经常会一本正经胡说八道。那我们怎么避免大模型一本正经的胡说八道呢？很简单，就是我们先给他准备好小抄啊，或者说准备好一堆的小纸条，说请把这些都背下来啊，请按照这个小纸条上的内容去给我回答啊，不允许自己瞎编啊。我们通常会通过这样的方式，来让大模型按照我们要求的方式去输出啊，这就是做Rag。

然后Rag的这个原理其实也很简单。我们先给他一大堆的这种小纸条啊，就是基础内容吧，然后呢让他去做嵌入啊，in bedding inviting的过程是什么呢？就是他把你给他的一段话啊，这段话通常还挺长，一般是可能500多字，有的有1,000多字，把这个话呢啊，变成一个数组啊，或者说变成一个矢量空间。但是呢他这个矢量空间不是二维的，不是三维的啊，而是可能 102四维，就是一个很高维度的一个矢量空间上的一个点。就是你给他一堆文字，然后这堆文字说哎，我认为这个文字在这个点上，然后再给他下一堆文字的时候，他再给他标注一个点啊，这个叫史量化。然后呢你再说我现在要问问题了，他呢把你的问题也做一次质量化啊，也在这个质量空间里头，1024维或者有的有4096维的这样的一个高维的空间里头啊，把你的问题做一个点，然后再下一步是什么呢？找到在这个更高维空间里头，离你的问题最近的5个点或者几个点，都是谁相对来说，就可以找到跟你提的问题模糊相关的内容信息。但是大家听到了我讲的这个过程没有？就是RAG整个干的活，其实基本上都是在文字基础上干的。他不是在图片基础上干的啊。所以他做图片RAG这件事，确实是比较奇葩。

通常我们做RAG演示都是什么呢？我们先把用户手册输进去，把各种报表把这些东西输进去，然后呢我们就问，大模型说哎，这个用户手册上说啊，这个按钮按了以后该怎么办啊，或者说这个报错了，然后出现哪个哪个报错码了，该怎么办啊？然后他先到这个史兰库里去搜，搜完了以后呢，找到四五条跟他相关的信息，然后呢去做一个事，叫提示搜工程。这个提示词工程一般这么写啊，说我们现在有一个问题啊，问题是这个用户提的，然后呢，我们通过RAG去找到了5条相关的答案，现在请对这5条答案进行总结输出，所有这个答案里头没有相关的内容，请不要去加编啊，我们一般会给他写一个这样的提示词，最前的是问题，后边是5条答案，下边是提示词，然后给你生成一个你想要的结果。通常还是要把这5条相关的信息，也都在后边备注下来，说你看啊啊，这个是我们当时搜到的这5个节点啊，你看看跟他是不是一致，因为他有的时候编的时候，还会总结的有问题嘛，他一般这样工作的。

但是图片RAG一般是怎么工作的，你们知道吗？啊他一般这样，就是说你先给他一堆图片，拿着这些图片以后啊，先要干什么叫做图片识别，我们先把图片都识别成文字，比如说这是一个男人长成什么样，然后如何如何，先识别一大堆这样东西出来，识别了以后呢，再把这个已经识别好的文字，再去做实量化，然后你说，我现在想要画一个什么样的图啊，照这个图片再去做rag生成的时候啊，也是可以做的啊，你比如说我现在，已经把一堆的这个图片放进去了啊，比如说中世纪的铠甲的，汉服的和服的啊，西装的休闲装的，我生成了一堆这玩意进去，生成完了以后呢。我现在给他一个新的人说，现在请给我把他换成一身这个什么样的衣服出来。这个其实就有点像RAG的过程啊，但是通常我们不这么干。通常干的过程呢，是直接用Ctrl night模型做端到端的处理啊。啊但是我们比如说就是做图片RAG了，那么你确实是可以这么来处理的啊。他最后能够保证什么呢？保证就是说哎，你输出里头有一部分是一致性的啊，这个人长得跟你输进来那个人还挺像的啊，中世纪铠甲跟你原来输进去的中世纪铠甲长得也挺像的，对吧这两个凑在一起还可以，这个就可以达到做图像rag的目的啊。但是呢呃，这种用途其实并不是那么常见了，可能用的更多的还是啊，直接在stable diffusion里面去呃做contranite，做一个换装，做这块的会做的稍微多一点点。现在他这个演示呢，就啊相对来说比较奇怪了。为什么奇怪呢？就是他演示的，是他最后底子说了一句话，前面的部分我们没看到，因为我们只看到最后翻车这一块嘛。啊前面到底是怎么演示的，如何入库的部分，我们没看到。通常情况下，这个RAG的完整演示，是要先给人演示入库的部分，然后呢，再演示这个检索和输出的部分。最后RAG真正给人看的是什么呢？就是你的输入跟输出之间的一致性，你看没有胡说八道啊，这个确实是原来我输入的东西，直接给他做出来了呀。一般是给人看这种东西，而不是说我给你一句话，然后你就给我输出一个图片，这个呢一般是做纹身图，会给人演示这个啊，所以他这个演示相对来说比较奇怪。当然也有可能是呃，我们前面的没看到前面有输入的部分，因为演示出了一些问题，然后导致这位做演示的小朋友呢，啊比较紧张，后边应该演示的部分没有演示出来，这个可能性是存在的。但是可能性没有那么大啊。待会我们再想为什么。那么，什么情况下会出现sleep(6)呢？这个sleep(6)其实很简单，就是停6秒钟啊，就是让这个程序什么也别干，等6秒钟以后再干活。大家甭管懂不懂编程的，会不会Python的sleep(6)，这个跟大家想象的是一样的啊，就按语意意思去理解，没有任何毛病。

那么首先要想清楚一个问题，control c的时候，99.99999%的可能性会停在sleep(6)上。大家知道为什么吗？其实很简单啊，就是在正常程序运行的时候，每一个语句执行的速度都是很快的，你是没有办法说，我确定他停在什么地方。但是sleep(6)，你想这6秒钟，他实际上就执行了这一句话。像其他的每一句话执行，可能只是零点几毫秒，或者是有一个毫秒，我估计一毫秒都不会有，只有一句话，是做了这个6秒钟的执行啊。那你打Ctrl-c，你想它停在这个sleep(6)上的概率有多大？所以你如果里头有sleep语句，你打control c的时候，99.999%的这个概率都会停在这句上。

第二个呢，有很多人就在猜了，说你是不是啥都没干，停了6秒钟，然后直接在后台哪学，不张图就扔出来了。现在很多人在猜测这件事啊。呃，我觉得这种可能性倒没有那么大啊。这个可能性没有那么大，为什么呢？有点太忽悠人了啊。虽然人家很遥遥领先，但是你想去华为上班也没有那么容易。像我现在这样的水平，要简历到华为，华为人还不要我呢。所以呢，我们不要随便小看天下人啊。

正常情况下，写这个sleep(6)呢，啊是两种情况啊。第一种情况呢，就是做大模型这个输出的时候，没有做状态监控，这个事呢，是很常见的。为什么呢？就是大模型输出啊，通常情况下，他是要等一会，不是说我在这头啪一回车，那头就出来了。一般情况下，我们执行一个程序，执行一个语句的时候，他如果是很快就可以出来，我们就让他锁在那跑，就完了。啊，什么叫锁在那他跑？就是说，当他需要进行长时间等待的时候，这个计算机是锁定状态。你在这个时候再输入任何信息进去啊，再动鼠标或者再做任何点击，他是不理你的啊。但是这个呢，很危险啊，因为有的时候他就锁死在里头，就出不来了。那所以很多呢，我们会让他在后台执行，就是他是前后台进程嘛，后台进程。

那么后台进行的时候呢，正常是什么呢？正常我们要监控他执行的结果。后台执行了哎，执行完了，你要告诉他说哎，现在执行完了，现在请展示出来。咱们经常看大模型执行的时候，那个字是一个字一个字出来的，对吧？你问他一个什么话，嘣嘣嘣嘣嘣，一个字往下跳。这种呢，叫stream输出，或者叫流式输出。那干嘛呢？就是说我这边命令你去回答问题了，然后呢我在那等啊，你出一个字了，我就赶快把这个字拿出来，给大家展示出来。再出一个字了哎，再赶快再把这事哎提出来，再给大家展示。然后一直到出完了啊，我知道哎，这句话出完了，再去执行后面的程序。正常情况下他是这么干活的。

但是呢，有些人说，我为了省事啊，我就不费这劲了，我也不监控你的结果了。我认为你大概6秒钟能跑完，我先背着他跑，然后另外一头呢，我等6秒钟啊，等完6秒钟以后直接去取结果，大概率不会出问题啊。有人这么干啊，不是说没有，特别是一些叫萝卜急了不稀泥的这种程序啊，就是我很着急写一个，我就不用写那么细致了。因为你要知道，从这个监控和后台这件事来说，是挺麻烦的，不是那么容易的。你可能需要现场写个，可能十几句，至少得写个三五句吧，你才能把后台进程的状态监控起来。这是一种情况。然后另外一种情况是什么呢？就是啊，他所调用的大模型是有RPM限制的。什么叫RPM限制？就是每分钟调用多少次是有限制的啊。因为现在大家知道算力很贵，对吧？那么大模型这些厂商为了不要让大家快速的、高频的去调用自己的大模型，他们会给这些调用方设置每分钟限制的次数。因为我自己的一个程序里头，也是写了sleep play啊。我调用的是谁家的？就灵异万物他们家的大模型。我是充了200块钱在里头，他给我设的是什么呢？是一分钟十次啊。就是我每分钟最多可以钓10次。那做个sleep(6)呗。我这头钓，钓完了以后停6秒钟，然后我再钓下一次。这样就肯定不会有什么问题嘛。这个是比较常见的啊。因为这种东西，你没法去监控服务器运转状态，然后说我是不是可以掉下一次了，这个事只能是自己sleep啊。当然也有一种这个更精确的方式是什么呢？就是我先钓了，钓完了以后啊，然后我去呃等一会啊，再钓一次，然后发现错了以后呢，等再等一会再去钓对吧。他有的时候会去做我们管他叫Retry吧，也有这么干的。但是这个呢，属于是非常不友好的钓用方式啊，因为虽然最后人家可能还是啊，6秒钟替你服务了一次，但是你在不停的去刷他的服务器啊，这类似于一种低DOS攻击，所以这种方式不是那么友好。所以这种sleep(6)也是很常见的啊。我们现场到底看到了什么？这是一个前端演示的程序员啊，大家一定要注意，他并没有给大家去做这种完整的客户端演示，而是告诉大家说哎，我怎么通过简单的编程，就可以看到一个什么样的效果。而这位朋友写的呢，也不是很熟练至少像我们以前出去给人演示，你各种演示的demo还要练几次，然后各种容易出的错误，你可能平时练习的时候都出过。各种预案：

我们会留的比较足，所以不会现场出这样的问题。这是第一个。

第二个呢，就是他这种代码正常应该是现场写的。就是他不可能说哎，我这个代码是已经写好了，然后呢我给大家看一下。这个绝不是这样啊，因为如果是工程里边，这个代码就写成这样的话，华为早就挂菜了啊，不可能啊。混了这么多天，被这么多人讨厌，还在这活的好好的。

为什么这么讲呢？time.sleep(6)这个事儿啊，其实不算过分。然后后边儿有一个叫写到output点儿洁癖记里头。大家有没有看到这一行代码？这个才是真正比较过分的。这叫什么东西？这叫呃，我们把输出文件名儿直接写死了，对吧？这个实在是很奇葩的一种玩法。

正常情况下，我们应该怎么办呢？应该询问用户叫什么文件名，对吧？这是第一种方式。第二种呢，我们一般会采用一个叫文件名生成的一个程序。我们会生成一个保证不重复的文件名，啊比如说我这个是用日期时间戳，再加上一个哈息数，再加上一定的啊表意的信息，然后生成一个完整的文件名啊，或者是说我再加上什么特定的路径啊，这样能够保证这个文件名随时都可以生成，而且不重名，甚至我们还会去写程序说，我保证啊，文件输出的时候，去进行文件名存在判断啊，说是不是有这个文件，如果有的话，我怎么再去换一个跟他不一样的文件名。这个是正常的工程里边的写法，而不是把这个文件名直接写死在里面。

所以通过这个来看呢，这个代码大概率是现场写的啊。那什么时候需要现场写代码？就是告诉大家说，这个他们叫做升腾大模型啊，因为上面有一个叫MINDX啊，有这样的一个提示出来，也是说我们在调这个库的时候啊，发生了这样的问题啊。这个MNDX呢，就是升腾大模型的意思啊，就是你吊这个东西的时候很方便。你不需要很强的工程能力。你也不需要很强的技术的门槛。你就随便就可以吊啊，随便写两句就能把它吊出来啊。他实际上在演示这种东西。

在这个里头，你出现各种不规范的代码，什么sleep(6)啊，什么写死了文件名儿啊，哪怕是重复了文件名儿，重名儿的，我直接把原来的覆盖掉。这个都不是什么大毛病啊。我们以前也经常这么干。

像我以前去做演示的时候，现场演示，虽然我那个代码都会提前练好啊，但是我一定要到现场敲。你一定不能是从一个文档里头，口碑出来，或者说你看我这有一个程序，我直接调用一下就完了啊。这个现场看的人是不买账的。

你万一后头藏了个几十万行代码，你说我我一调用，我一贴贴上去了，我就可以跑了，那人家说我学不会。你一定是你看啊，我就写了三句啊，5句第一句什么，第二句的什么，然后写到第五句，啪一回车，哎结果出来了。呃然后让人下边一看哇，是这样的。对一定是这么一个过程啊。

像我们以前经常干什么，叫什么A1 A2 A3 A4 B1 B2 B3 B4，这是干嘛呢，起这个变量名。大家知道，正常写程序，你按工程的要求来说，你是不可能这么起变量名的。你这么起变量名，这个程序大了以后，你根本没法改错误。

但是我们在现场演示的时候，都是这样的文件名啊。这个其实是蛮正常的，因为为什么你在现场，你再去想说，我到底按一个什么样的命名规则，去命名哪个大写，哪个小写，英文怎么拼写，然后拼对了，拼错了这个烦死了，对吧你还不如叫A1A2呢，这个多省事啊。然后最后你就直接把结果出来了啊。这个才是大家想要看到的啊。

所以啊，不要因为说他写了个sleep(6)，你就觉得他在骗人了。跟后边那个right，什么output点GPG那个差远了。有这两句。只能说明，我们大家现在看到的这段代码，是在现场写的，而不是按照华为标准的工程要求去写的啊。只能说明这件事，这件事情，你说就不是在骗傻子吗？大概率还真是。为什么呢？虽然我刚才解释了，这个代码并没有什么大的问题，但是大家要想清楚，他在演示什么东西。他在演示RAG图像生成啊。其实华为的用户里头，做Rag图像生成这种需求的人，应该没有几个，对吧？什么人干这事？电商的人啊，我去做换装。而且通常情况下，人家也不是做reg图像生成，人家直接是stable diffusion做换装就完了啊。没有人去做这个。甚至还有一些人是干嘛呢？是去做这个游戏对吧。比如说我现在要去啊，做一个游戏工作室，然后我要保证说我输出的所有的骑士，所有的什么东西啊，这些要有一定的一致性。反正就是这个类目是存在的啊，但是真正实际用起来的人，本身是非常少的。而且你想，他最后写了这么一句话，写完了以后，那头就直接给你画出来了啊。我的感觉是什么呢？就是他喊了RAG的名字，因为现在特别是对于华为的用户，他的用户一般是企业用户，或者是政府用户，他们不可能去做电商，也不可能去做游戏啊。对于他们来说呢，你不给他讲RAG，不给他讲知识库呢，他们就不买单。所以，一定要把这个高大上的词给你讲上。然后呢，我如果直接给你看一下，我检索了啊，谁谁谁的讲话，谁谁谁的路线指导思想这个事呢，这又容易翻车。那怎么办呢？咱就现场给你画个画啊。这个画呢，还比较震撼，让你觉得啊，这个事情很有趣对吧。所以呢，你看哎，我也RAG了，最后我还画出一幅画来。所以这个演示的过程啊，可能有一定的欺骗性吧。我们觉得讲成这样，算是比较呃客观中立的一个讲法啊。这个呢，就是这一次华为升腾大模型展示。里边出现的bug啊，我们进行的一个解读啊，希望你甭管懂不懂编程啊，懂不懂这个RAG到底是干什么，懂不懂这个大模型怎么回事。啊，通过我的讲解呢，啊你能够对这个事情，有一个更深刻的理解。

好啊，这一期就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞点小铃铛，参加disco讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。