（来源：上观新闻）
不是“看不见”🇹🇫😋，现在的大模型基🇵🇸本都有🌷👸视觉能力，你❓把一张照片发给它🇳🇫，它能😵告诉你图里有什么🤡👾。所以，我们需要定🚮🇩🇪义好产品的🇲🇾边界😈。罗福莉认为，A🇨🇴♾️gent框架的重🥰要价值⛰在于，把📥🇫🇷国内那🥡些还没🏋️♀️🦙有完全🐳🏔逼近闭源模型、👩🍳但已经位于开源👨👨👧👦模型赛道前列🛸🌡的模型💃，上限显著拉高😌🇰🇿了，绝大多数🗡👨🏭场景里，国产👨👧开源模型🏎❤的任务🇧🇹🛍完成度🤽♂️已经非常接🗽近Clau💂♀️de最新的👡模型，同时又🗞🇨🇵把下限保障得很♐好🍾。
但Ant👩❤️💋👩👩🍳hro💱pic并未公开这✔🇵🇳一数据🕸🐩。具身智能独立🎩🏮行业分析🕢💈师Mic👑hael Sta🦔n也做了🏯更系统的分析🧞♂️🗨：「我认为🌅📐人-机器人搭档模⛴式实际上是一🇦🇱🎟种进入家🎈庭的明智方式🛁🐞。在这样的转变中，🍼🇲🇵刘铁岩发现🏦年轻一代更为🙉👮♀️开放，是“😜人工智能原生🔅🥎的一代”📡。
它不仅能提👕供翻译，还能指❗导定位故障🧬。作为办😇公标准的参与制定⚜者，它掌握着解♓🈯析非结构化数据🐻的底层“钥匙”🥪。算力获取🔧能力薄‼弱是结构性劣势🎙——不仅影响⏯模型训练🐬效率，也削弱🎗🌮以合理成🖲本响应需求的🎈能力㊗。上述现象正是用户🍵🙎在算力选型❣中面临的难😻题：8卡集群难👨🦲以支撑大模型👗🔛相关任务，百卡级🏪超节点🌁🧴又超出💜预算承受范围—🥏🇩🇴—只能在🤵🇲🇺“不够🏌用”与“用不起”🔦🇮🇹之间被迫妥协📃。
