視覺Token競賽：智譜與DeepSeek的“撞車”之爭

智譜與DeepSeek幾乎同步發(fā)布視覺Token新模型，將整頁文本壓縮成不足百枚視覺Token，再次上演“技術撞車”。

暗藏三重風險

對智譜而言，雖多次在發(fā)布節(jié)奏上慢半拍，但技術價值從不依賴“首發(fā)”，而在于能否改寫產(chǎn)業(yè)成本結(jié)構。

從價值、風險、優(yōu)劣勢及行業(yè)展望四維度拆解這場競賽，可更清晰判斷視覺Token的產(chǎn)業(yè)定位。

視覺Token的核心價值在于重塑大模型成本曲線，破解“上下文太貴”的落地瓶頸。

以128k token窗口為例，傳統(tǒng)長文本處理單輪算力成本近0.2元、延遲達數(shù)秒，而兩款模型通過“文本→高密度圖像→視覺Token”三級壓縮，將30頁文檔壓進100個視覺Token，壓縮率達10-60倍。

這直接帶來三重改變：推理成本量級下降，讓長文檔問答進入“免費普惠”區(qū)間；單卡A100日生成20萬頁訓練數(shù)據(jù)，擊破合成數(shù)據(jù)瓶頸；視覺統(tǒng)一表示天然跨語種、跨版式，實現(xiàn)OCR、翻譯、檢索三流合一。

更深遠的是，長文本濃縮后，128k窗口可容納整本教材，緩解模型“記憶斷層”，甚至可能用端到端視覺記憶替代RAG架構，為金融、法律等重文檔場景提效。

但“像素級壓縮”背后暗藏三重風險。

專利合規(guī)上，DeepSeek核心架構雖MIT開源，但其視覺編碼層技術與智譜2024年申請的相關專利高度重疊，若智譜主張優(yōu)先權，下游廠商將面臨“專利懸崖”，商用成本陡升。

評測標準存在真空，現(xiàn)有benchmark僅測“還原準確率”，忽略“語義一致性”與“幻覺率”，也就是20倍壓縮下，字符正確率60%時BERTScore降至0.82，模型易“腦補”原文無的內(nèi)容，用于金融合約、醫(yī)療報告可能放大錯誤。

安全治理也存隱患，視覺Token將可讀文本轉(zhuǎn)成不可讀圖像，傳統(tǒng)關鍵詞過濾失效，易被植入惡意提示、泄露隱私，且監(jiān)管尚未對“不可解釋Token”提出審計要求，可能成“算法黑箱”重災區(qū)。

優(yōu)劣勢對比

智譜與DeepSeek在視覺Token賽道中，已經(jīng)呈現(xiàn)出“生態(tài)整合vs工程落地”的鮮明分化，兩者優(yōu)劣勢各有側(cè)重，而行業(yè)未來競爭焦點正逐步轉(zhuǎn)向標準構建與生態(tài)布局。

從優(yōu)劣勢對比來看，智譜CogView-X的核心優(yōu)勢在于生態(tài)深度整合。

智譜CogView-X的壓縮率達15倍，解碼延遲1800 token/s，依托GLM-4模型全家桶實現(xiàn)訓練端聯(lián)合優(yōu)化，有效降低幻覺問題。

同時，智譜CogView-X的借助國資背景獲取金融、運營商等領域高價值數(shù)據(jù)，形成“數(shù)據(jù)-效果-場景”的數(shù)據(jù)飛輪。但短板也較為突出，API收費且不開放模型權重，抬高了開發(fā)者商用門檻。

DeepSeek-OCR則在工程落地層面表現(xiàn)亮眼，其以60倍壓縮率、2500 token/s解碼延遲實現(xiàn)性能領先，采用MIT開源協(xié)議并免費提供權重，支持100種語言，上線后GitHub一夜斬獲4.4k星，社區(qū)自發(fā)貢獻數(shù)據(jù)加速迭代。

不過，DeepSeek-OCR缺陷在于缺乏生態(tài)協(xié)同，壓縮器與下游LLM無統(tǒng)一對齊機制，需額外微調(diào)否則易出現(xiàn)“視覺-語言”語義漂移。

行業(yè)展望層面，視覺Token競爭已進入“標準與生態(tài)”的新階段。

短期來看，誰能率先將壓縮器打磨為“即插即用”的插件，誰就能快速占據(jù)開發(fā)者心智。

中期依賴數(shù)據(jù)飛輪效應，擁有高合規(guī)長文檔數(shù)據(jù)的企業(yè)，將形成“效果提升-場景粘性增強-數(shù)據(jù)回流擴容”的正循環(huán)。

長期則需建立“壓縮率-語義保真-幻覺率”三維統(tǒng)一評測指標及開源格式，避免行業(yè)陷入生態(tài)分裂。

針對不同主體，破局路徑各有側(cè)重：智譜需借助“國產(chǎn)替代”窗口期，推動專利納入行業(yè)標準，同時開放部分權重換取生態(tài)共建。

DeepSeek要在社區(qū)熱度基礎上，推出“商業(yè)友好”版本，解決企業(yè)客戶關注的責任歸屬與數(shù)據(jù)安全問題。

而監(jiān)管方則應將視覺Token納入《生成式AI管理辦法》，建立“可解釋壓縮”白名單，防范風險。

可以說，大模型賽道每降一個數(shù)量級成本就會催生新應用，視覺Token已開啟成本下降通道，未來的核心護城河終將落在數(shù)據(jù)主權與標準話語權上。

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