万亿参数与多模态并进，阶跃星辰发布大模型，李彦宏再谈应用为王

人工智能领域再掀波澜——国内AI初创公司阶跃星辰（StepFun）一口气发布了“万亿”参数与“多模”系列大模型，引发行业广泛关注。与此百度创始人李彦宏再度强调“没有应用，基础模型将一文不值”的观点，与阶跃星辰的技术路线形成有趣对照，也为当前大模型竞赛注入了更深层的思考。

阶跃星辰：向“万亿”与“多模”同时进击

阶跃星辰此次发布的模型矩阵覆盖了两个关键方向：

一是万亿参数级的语言大模型。 据官方介绍，该模型在参数规模上达到“万亿”级别，采用创新性的混合专家（MoE）架构，在保持推理效率的同时大幅度扩展了模型容量。在多项公开评测中，该模型在逻辑推理、代码生成、长文本理解等任务上表现出色，部分指标接近或达到国际一线模型的水平。

二是多模态大模型系列。 阶跃星辰推出的“多模”大模型能够同时处理文本、图像、音频甚至视频等多种模态信息，实现了跨模态的理解与生成。这意味着用户可以用自然语言描述图像内容，模型便能生成相应画面；也可以让模型“看懂”图片并回答相关问题，在多轮对话中自然切换模态。

阶跃星辰方面表示，万亿参数与多模态并非两条平行线，而是正在走向融合——未来基础模型的核心竞争力，将体现为在超大参数规模下实现统一的多模态表征与推理能力。公司已在算力调度、训练框架和推理优化上进行了大量底层创新，以支撑这一技术路线。

李彦宏再论“应用为王”

就在阶跃星辰展示基础模型技术野心的百度创始人李彦宏在近期一次公开演讲中再次强调了他的核心判断：“没有应用，基础模型将一文不值。”

李彦宏认为，基础模型本身并不直接产生价值，只有通过千行百业的具体应用，技术才能真正转化为生产力。他举例指出，无论模型参数是千亿还是万亿，如果无法解决真实场景中的问题，无法帮助用户降本增效，那么所谓的技术领先就只是实验室里的数字游戏。

这一观点并不新鲜。过去一年多，李彦宏多次在不同场合呼吁行业关注AI原生应用。在百度内部，他也将大量资源投入到文心一言与搜索、办公、营销等业务的结合中。与阶跃星辰等技术驱动型公司着力做大做强模型底座不同，百度更侧重于让基础模型在应用层快速落地。

技术与应用的辩证关系

阶跃星辰与李彦宏的观点看似对立，实则指向了大模型产业不可偏废的两个侧面。

一方面，如果基础模型能力天花板不够高，应用层就会受制于理解与生成能力的局限，难以满足复杂需求。万亿参数与多模态技术能够为下游应用提供更强大的底层能力——更强的推理、更自然的交互、更丰富的模态，从而打开应用创新的空间。从这个意义上说，阶跃星辰等公司在基础模型上的持续突破，是为应用生态“蓄水发电”。

另一方面，没有应用牵引的基础模型研发也容易迷失方向。重金投入的算力、人力和数据，如果不能通过应用回收价值，整个研发闭环将难以持续。更重要的是，真实应用场景中的反馈会倒逼模型改进，从客服对话到工业质检，从医疗影像到自动驾驶，只有在应用中才能发现基础模型的短板和潜力。

因此，“万亿”“多模”是手段，“应用”才是目标。阶跃星辰目前正着手将模型能力开放给开发者和企业，希望构建类似“模型即服务”（MaaS）的生态；而百度则在自有场景中验证模型能力，两者路径不同，却有彼此借鉴之处。

行业格局展望

当前，国内大模型领域已经形成大厂、初创公司、科研机构等多方竞逐的格局。阶跃星辰的“万亿+多模”组合意在一级市场中树立技术门槛，获得资本与开发者的关注；李彦宏的“应用为王”论则提醒各方回归商业本质。可以预见，未来真正胜出的玩家，不会是仅停留在刷榜的模型，也不会是脱离模型能力空谈应用的商业模式，而是能够将“顶尖基础模型”与“ killer app（杀手级应用）”结合起来的综合体。

对于阶跃星辰乃至整个中国AI行业而言，一个新的课题已经摆上桌面：如何在持续往模型技术“星辰大海”窥探的俯身解决用户眼前一公里的难题；又要在大模型落地的喧嚣中，保留攀登技术高峰的决心。仰望星空与脚踏实地，两者缺一不可。阶跃星辰迈出了它的一步，但这条路，最终还要靠生态各个链条共同走完。