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当大模型开始为Agent“打工”

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图片来源:unsplash

什么是Agentic AI时代到来最有力的象征?

或许,当大模型开始抢着为Agent“打工”时,AI的新故事就开始了。

而在当下这个节点,国内外头部大模型几乎都在Agent方向上押注、探索了一段时间后,故事的主角也在悄然变换。

当Agent开始定义大模型

此前,有关AI大模型的一大质疑是其一直“飘”在云端,智能难以落地兑现实际的经济价值。今年以来,以“龙虾OpenClaw”为代表的Agent“破圈”席卷全球,其主动规划、执行任务的特点,被称作是让大模型长了“手和脚”。

以Anthropic为代表,顶级大模型厂商迅速将大模型的发力方向从AI Coding等相对聚焦的赛道,切换或扩展至打造、发挥Agent能力。

不同于一手掀起生成式AI浪潮的OpenAI,创始团队脱胎于前者的Anthropic,并未将重点放在C端,而是从一开始就瞄准B端。这本就是看重实用性、生产力、兑现经济价值的市场,而接连踩中甚至引导了Coding、Agent浪潮后,Anthropic的业绩和估值也均实现暴增。就在5月末,该公司宣布完成H轮650亿美元融资,投后估值高达9650亿美元,压过OpenAI一头。6月初又有消息称,Anthropic抢先OpenAI一步,秘密提交了招股意向书,或能率先完成IPO。

而大模型与Agent的故事也仍在继续,更多新的尝试已经涌现。

近日,国产AI大模型头部公司阶跃星辰发布并开源了Step 3.7 Flash模型,主打面向真实的Agent工作流,聚焦如何高效解决Agent、多模态、Search与Coding任务。

该公司近来颇受市场瞩目,在年初完成50亿人民币B+轮融资后,5月又爆出消息称阶跃星辰新一轮25亿美金融资也接近完成,赴港上市节奏在加快,很有可能成为智谱、MiniMax之后第三家登陆港交所的国产大模型公司。

据了解,5月末曾有行业观察者点评国产大模型厂商动态时称,在IPO预期下,阶跃近期可能会集中“亮牌”,拿出更多能印证公司方向、体现价值的“硬货”。

最新发布的模型可能就是其中之一。根据阶跃星辰官方公众号介绍,Step 3.7 Flash特别适合高频、多轮的Agent应用场景,并针对生产级Agent场景需求优化了原生多模态理解与执行、联网与视觉搜索增强、高可靠工具调用与编排等关键能力,能显著提升任务完成效率。

Artificial Analysis最新Output Speed榜单显示,该模型输出速度达到409 tokens/s,在主流模型中居首。此外,其端到端响应时长(End-to-End Response Time)、智能效率(Intelligence vs. Output Speed)以及速度价格比(Output Speed vs. Price)等指标亦排在前列。

目前来看,Agentic AI时代的大模型竞争,正在被重新定义。此前通过打榜、做题来比拼谁“更聪明”的做法已渐渐失去吸引力,而Agent真实场景中的任务完成效率,很可能会成为评价大模型的重要指标。

有业内人士表示,在新的叙事中,单点性能指标的重要性会下降,优化整个Agent loop变得更为关键。能平衡好速度、智能、成本、任务完成率的大模型,离应用更近,也更容易兑现经济价值。

与此同时,随着各行各业加速推进Agent落地,Flash类模型的角色也正在发生转变。以往,与Pro版、Ultra版模型相比,主打快速、便捷、性价比的Flash版更多只被视为轻量级替代品。但在Agent大幅推涨Token消耗量和价格,推进AI广泛落地之际,谁能以更低延迟、更低成本和更高吞吐,完成更多真实任务变得更加紧要,而这正是Flash的主战场。也因此,不少业内声音看好其逐步成为支撑生产级Agent规模化落地的基础设施。

不过,目前来看,大模型在释放Agent生产力、激活Flash价值方面还有不少路要走。阶跃方面也表示,后续将围绕 Step 3.7 Flash 推出生态共建计划和生态伙伴限时体验活动,与开发者一起探索 Agent 效率的评估方式、工程实践和生产化路径。

据了解,Step 3.7 Flash发布后两天就冲入 OpenRouter 全球热榜前列。此外,全球权威大模型评测 Artificial Analysis Output Speed 榜单更新,Step 3.7 Flash 以 409 tokens/s 的输出速度位列主流模型第一。与此同时,Step 3.7 Flash 在端到端响应时长(End-to-End Response Time)、智能效率(Intelligence vs. Output Speed)以及速度价格比(Output Speed vs. Price)等多个关键维度均处于领先位置。

终端Agent能写下哪些新故事?

梳理以往资料可发现,阶跃星辰与其他大模型厂商的差异化特点更多集中于对Agentic模型和AI+终端应用场景的大举布局。

该公司在业内曾有“多模态卷王”之称。有数据显示,在阶跃发布的40余款大模型中,超八成都是多模态,覆盖视觉理解、图像生成、图像编辑、语音推理、音乐生成、GUI、多模态推理等方向,是国产大模型中少有的坚持“原生多模”方向的厂商。

多模态能力也是终端Agent走向规模化应用落地的关键。在AI+终端布局上,阶跃目前是国内和手机厂商合作最多的独立大模型厂商之一,还同时覆盖汽车、IoT及具身智能等端侧场景。从近期动向来看,智能终端Agent也愈发成为该公司商业化的关键一环。

目前,随着Agent兴起,越来越多的AI硬件涌现,终端Agent已被不少人视为大势所趋。此前有端侧芯片从业者对作者表示,端侧市场已经进入爆发“元年”,未来可能超过80%的大模型推理都会在终端完成。

不过,该从业者也提示,终端AI的上下游产业链还有待完善,端侧大模型目前的能力也亟需提升,包括在多模态、全模态等视频、语音交互方面,需要更能满足实时性等核心需求的产品。

这显然也成为了不少大模型的发力方向。

从目前能了解到的一些Step 3.7 Flash测试Demo和用户反馈来看,不少都集中在终端界面,并凸显多模态的作用。比如识别产品界面的设计特点、理解飞机驾驶舱环境并生成起飞操作说明、识别多个不同场景手机拍摄的发票照片并一键导出表格等。据介绍,相关案例中模型能理解远较以往复杂的场景和真实世界工作流,具备更强的端到端任务完成能力和跨场景泛化能力。

阶跃方面也强调,在Agentic时代,多模态能力更多被视为模型理解能力的扩展,在真实的物理世界工作场景中,只有具备稳定多模态理解能力的模型,才能真正进入任务环境,并参与后续的决策与执行流程。这也意味着,多模态能力将承担起模型接入真实世界任务的关键接口的重要功能,也会愈发成为大模型的标配。

从行业视角来看,如果多模态能力能够实现跃迁,不仅Agent落地节奏会进一步加快,端侧AI的爆发可能也会加速到来。

当大模型愈发聚焦如何让Agent走入任务和生活的现场时,相信AI的故事也将迎来新的篇章。

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