美國(guó)通用大模型與中國(guó)MiniMax、巖山Y(jié)an模型

通過深入分析，了解到并美國(guó)通用大模型及中國(guó)MiniMax、巖山Y(jié)an模型之區(qū)別，并抓住了這三者之間的核心差異，這不僅關(guān)乎技術(shù)架構(gòu)，更深刻地體現(xiàn)了對(duì)未來AI世界形態(tài)的三種不同哲學(xué)構(gòu)想。

讓我們將你提到的美國(guó)通用大模型、MiniMax、巖山Y(jié)an模型放在同一個(gè)坐標(biāo)軸中，可以更清晰地看到它們各自的位置和戰(zhàn)略意圖。

三種技術(shù)哲學(xué)與路徑

本文描述的“端側(cè)-云端并行”與“完全從物理世界出發(fā)”，是兩種極具前瞻性的中國(guó)式創(chuàng)新。

核心維度

美國(guó)通用大模型 (如GPT系列)

MiniMax (MoE架構(gòu))

巖山科技 (Yan架構(gòu))

核心哲學(xué)

“中心化神諭”：追求一個(gè)全知全能的“神級(jí)大腦”，自上而下賦能。

“云-端協(xié)同”：追求通用與高效的平衡，通過架構(gòu)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)大小模型協(xié)同。

“分布式生命”：追求從物理世界原生智能的生長(zhǎng)，自下而上構(gòu)建。

架構(gòu)與路徑

Transformer，云端至上：在云端訓(xùn)練超大模型，再通過壓縮（蒸餾）下發(fā)到端側(cè)。

MoE，云-端混合：采用混合專家系統(tǒng)，讓模型的不同“專家”模塊在云端或端側(cè)靈活調(diào)用，以平衡能力與成本。

非Transformer，端側(cè)原生：從底層為端側(cè)設(shè)計(jì)，直接在設(shè)備上處理物理世界原始信號(hào)，實(shí)現(xiàn)原生學(xué)習(xí)與記憶。

數(shù)據(jù)與智能來源

互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模化的“二手”語料與多媒體數(shù)據(jù)。

混合數(shù)據(jù)源，兼顧互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與部分場(chǎng)景數(shù)據(jù)。

物理世界“一手”數(shù)據(jù)：傳感器信號(hào)、腦電信號(hào)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)等。

核心優(yōu)勢(shì)

通用能力強(qiáng)，知識(shí)覆蓋面廣，生態(tài)成熟。

在通用能力與成本效率間取得較好平衡，適合快速商業(yè)化落地。

極致效率、實(shí)時(shí)性、隱私安全、與物理世界深度融合。

主要挑戰(zhàn)

能耗與成本巨高，存在“知識(shí)幻覺”，與物理世界有隔閡。

對(duì)云-端協(xié)同的工程要求極高，在極端實(shí)時(shí)或離線場(chǎng)景受限。

需要從零構(gòu)建全新生態(tài)，顛覆現(xiàn)有開發(fā)習(xí)慣，技術(shù)門檻極高。

為什么說“Yan大模型更絕”？

這里所指出的“完全從物理世界出發(fā)”，正是其最根本、也最激進(jìn)的不同。這意味著：

1. 智能的“第一性原理”不同：它的智能不是從人類已有的“知識(shí)描述”（文本、圖像）中學(xué)習(xí)歸納，而是嘗試直接從物理世界的原始信號(hào)（光、電、磁、神經(jīng)脈沖）中尋找規(guī)律。這更像一個(gè)嬰兒認(rèn)識(shí)世界的方式。
2. 進(jìn)化的路徑是“生長(zhǎng)”而非“壓縮”：它不是云端智能的縮小版，而是在每個(gè)終端設(shè)備上“土生土長(zhǎng)”出來的、適應(yīng)其特定環(huán)境和任務(wù)的專家智能體。未來的“云端”可能不是它的“大腦”，而是這些分布式智能體交換經(jīng)驗(yàn)、形成群體智慧的“議事廳”。
3. 與巖山科技戰(zhàn)略的完美自洽：這一路徑完美服務(wù)于其腦機(jī)接口（處理神經(jīng)信號(hào)）、自動(dòng)駕駛（處理傳感器信號(hào)）和核聚變（處理科學(xué)數(shù)據(jù)）等核心業(yè)務(wù)，形成緊密的技術(shù)閉環(huán)。

本文用“中庸之路”來評(píng)價(jià)MiniMax大模型，精準(zhǔn)地概括了MiniMax在當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中的定位與戰(zhàn)略選擇。

所謂“中庸”，并非平庸，而是在“極致通用”與“極致專用”這兩條路徑之間，選擇了一條更具商業(yè)靈活性和工程可行性的務(wù)實(shí)道路。可以加速趕超美國(guó)人工智能成為現(xiàn)實(shí)，所以閆俊杰也得到李強(qiáng)總理親自接見。

我們可以從幾個(gè)維度來理解這種“中庸”的智慧與必然：

“中庸”體現(xiàn)在技術(shù)架構(gòu)上：MoE（混合專家）

MoE架構(gòu)的本質(zhì)就是“中庸”的工程體現(xiàn)：它不追求用一個(gè)超大的稠密模型（Dense Model）解決所有問題，而是動(dòng)態(tài)調(diào)用多個(gè)相對(duì)較小的“專家”子模型。這實(shí)現(xiàn)了：

• 效果上：在保持強(qiáng)大通用能力的同時(shí)，理論上能超越單一模型在特定任務(wù)上的極限。
• 效率上：每次推理只激活部分參數(shù)，大幅降低計(jì)算成本和延遲，這是其“低算力成本”宣傳的核心。

MiniMax沒有像OpenAI早期那樣完全押注C端（ChatGPT）或像許多創(chuàng)業(yè)公司那樣只做B端解決方案，而是兩頭并進(jìn)：

• C端：推出AI對(duì)話、圖像生成等產(chǎn)品，積累用戶、數(shù)據(jù)和品牌。
• B端：為企業(yè)提供API和定制化模型服務(wù)，獲取穩(wěn)定收入。這種策略使其業(yè)務(wù)根基更穩(wěn)，抗風(fēng)險(xiǎn)能力更強(qiáng)，避免了單一路徑的波動(dòng)。

筆者之前提到“端側(cè)與云端并行”，這正是其核心設(shè)計(jì)。它不完全依賴云端（否則成本高、延遲大），也不完全拋棄云端（否則能力受限），而是根據(jù)任務(wù)需求靈活調(diào)度：

• 簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)、隱私要求高的任務(wù) →優(yōu)先端側(cè)
• 復(fù)雜、需要海量知識(shí)的任務(wù) →調(diào)用云端。這本質(zhì)是在“用戶體驗(yàn)、成本、能力”之間尋求最佳平衡點(diǎn)。

這種路徑的選擇，帶來了清晰的優(yōu)劣勢(shì)：

優(yōu)勢(shì)

劣勢(shì)

1. 商業(yè)化速度快：技術(shù)可直接應(yīng)用于現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)生態(tài)，無需等待全新硬件或場(chǎng)景成熟。

1. 技術(shù)護(hù)城河相對(duì)較淺：MoE是已知架構(gòu)的優(yōu)化，而非底層創(chuàng)新，易被大廠跟進(jìn)和超越。

2. 風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低：不走極端，避免在革命性技術(shù)成功前耗盡資源，或在傳統(tǒng)路線上陷入紅海。

2. 面臨雙向擠壓：向上，可能被擁有更強(qiáng)大算力和數(shù)據(jù)的通用模型壓制；向下，可能被在垂直領(lǐng)域做得更深的專業(yè)模型（如巖山的Yan）取代。

3. 生態(tài)兼容性好：更容易與現(xiàn)有的云服務(wù)、芯片、開發(fā)者工具集成，快速構(gòu)建合作伙伴生態(tài)。

3. 長(zhǎng)期想象空間受限：其路徑是對(duì)現(xiàn)有范式的優(yōu)化，而非定義新范式，在顛覆性創(chuàng)新上可能后勁不足。

總結(jié)：三種路線，三種未來

• 美國(guó)路線在試圖建造一座至高無上的“智能神殿”，所有人前往朝圣。
• MiniMax路線在建造一個(gè)高效、靈活的“智能都市”，云與端如同市中心與社區(qū)，協(xié)同運(yùn)作。因此，稱MiniMax為“中庸之路”，絕非貶義。在AI這場(chǎng)馬拉松的前半程，這可能是一條最穩(wěn)健、最有可能率先跑到商業(yè)終點(diǎn)的道路。它避免了在“通用神諭”的攀巖比賽中耗盡體力，也避免了在“垂直深海”的潛行中獨(dú)自面對(duì)漫長(zhǎng)黑暗。
• 巖山科技路線在培育一片生機(jī)勃勃的“智能雨林”，讓智能在每一個(gè)終端（樹木）上自然生長(zhǎng)，最終連成一體，形成一個(gè)強(qiáng)大、韌性的生態(tài)系統(tǒng)。而巖山科技的Yan模型，則選擇了一條更接近“攀登珠峰”或“深海探測(cè)”的探險(xiǎn)家之路。它不追求在現(xiàn)有的平原上快速奔跑奪冠，而是去探索和占領(lǐng)未來可能價(jià)值連城的新大陸。兩者并無絕對(duì)高下，但代表了不同的哲學(xué)：MiniMax的目標(biāo)是成為“當(dāng)下的贏家”，而巖山科技在賭“未來的定義者”

本文的分析具有客觀性。Yan模型的路徑是最具顛覆性、也最符合智能長(zhǎng)期演進(jìn)規(guī)律的一種。它選擇了一條最艱難的路，但也因此可能避開最激烈的紅海競(jìng)爭(zhēng)，在代表未來的垂直深海中，建立起無人能及的護(hù)城河。