DeepSeek掀起低成本革命，这个国产大模型怎么兼顾高精度、低能耗？

　　2025年开年，DeepSeek在国内外大模型行业掀起了地震。除了深度推理模型DeepSeek-R1在回答问题上的表现优异之外，DeepSeek的存在，给国内大模型圈注入了紧张又鲜活的空气。

　　其一，凭借技术优势，DeepSeek一举进入国际大模型头部梯队，这给国内大模型公司看到了弯道超车的可能性。

　　其二，DeepSeek的训练成果，打破了算力受限的问题，证明通过算法优化，同样可以以低算力训练出高质量的模型。

　　当算力“卡脖子”的隐忧被放下，兼顾能耗和精度的大模型应该解决哪些问题?在这个层面上，国内大模型公司纷纷交出了各自的答卷。

　　最近，由中国科学院自动化所孵化的AI企业中科闻歌发布的雅意大模型旗舰版——YAYI-Ultra在破解大模型落地"精度-能耗"困局前给出了自己的答案。

　　作为覆盖全球100+模型的权威评测体系，OpenCompass榜单历来是观察大模型技术路线的"晴雨表"，在其近日发布的OpenCompass大模型公开学术榜单中，中科闻歌YAYI-Ultra，以64.5分首次闯入前十，成为TOP10中五个中国大模型之一。

　　在OpenCompass最新大语言模型公开学术实时榜单中，YAYI-Ultra排名综合得分64.5，排名第十，其中：

　　代码生成：LiveCodeBench排名第五，表现优于GPT-4o-20241120版本

　　复杂指令理解：IFEval排名第九

　　知识推理能力：MMLU-Pro排名第九

　　在侧重中文理解的C-Eval评测中，YAYI-Ultra在允许自主验证的公开访问榜单位列第二，展现了在中文场景下的技术优势。一手实测：超长文输出复杂任务规划精准拿捏

　　根据官方信息，YAYI-Ultra在图表理解、复杂任务、长文理解与生成方面表现突出，我们立马上手从六个维度(多模态图表深度理解、复杂图像理解、复杂任务智能规划(Function Call)、数据统计分析及超长文本理解与生成)实测下YAYI-Ultra表现到底如何。

　　01 视觉理解再升级：懂语言，更懂图表

　　上来我们先来读个图表试试。

　　prompt：2000年前后，哪个价格区间的物业费占比变化最多?

　　YAYI-Ultra可以准确识别柱状图中的不同颜色和数字，充分理解图表并给出回答。

　　除了中文场景外，在多语言场景中，YAYI-Ultra也能够准确理解并遵循用户指令，提供跨语言的精准回复。

　　prompt：How did the distribution of agriculture-related employment change between 2012 and 2022? Did it increase or decrease, and by what percentage or amount? Answer in Chinese。

　　可以看到，在视觉理解方面，针对跨语言多模态对齐、多图推理、可变分辨率等技术难点，YAYI-Ultra全面升级，增强了模型在跨语言图表理解、多图表问答、多模态指令遵循等方面的能力，不仅能轻松应对堆积条形图、散点图、混合图表等复杂图表场景，在图表重绘、图表转换等任务上也表现突出。

　　02 表格智解：万千表格不在话下

　　在工作中，复杂报告统计费时又费力，我们“喂”给YAYI-Ultra一张包含行业普通报告、行业深度报告、公司普通报告三种类型交替出现的表格，YAYI-Ultra准确统计出不同类型报告的数量。

　　prompt：每种报告类型的数量是多少?

　　当涉及不规则表格时，YAYI-Ultra依然能够精准解析并提取关键数据。以下表格包含总分结构及复杂数据表述，YAYI-Ultra能够准确理解表格中的模型类型、方法及局部性指标变化数值，并完成对比分析。

　　prompt：哪个基座模型使用IKE方法后局部性下降最多?

　　在统计数据理解方面，可以看出YAYI-Ultra重点增强了表格问答中复杂排版理解、跨语言问答等能力。

　　从金融报告、学术论文，到包含嵌套结构的复杂表格，YAYI-Ultra都能精准定位信息、理解用户意图;同时，模型也能够在跨语言表格问答场景中，提供高效、清晰的解答。

　　03 Function Call：复杂任务智能规划

　　继续上难度，我们让YAYI-Ultra绘制一下去年奥运会中国队金、银、铜奖牌数量折线图(随时间变化)。

　　首先可以看到，YAYI-Ultra准确理解了用户意图，确定“去年奥运会”指的是巴黎奥运会，并制定出详细的任务规划;接下来，模型通过搜索引擎获取巴黎奥运会中国队金、银、铜牌相关数据(包括91枚奖牌的类型及获得时间);再将这些奖牌数据进行梳理，归类分组、按时排序，并生成代码，通过调用代码解释器，完成折线图绘制。

　　YAYI-Ultra之所以能够完成这一系列的复杂任务拆解与规划，离不开其增加的工具调用能力，主要包含搜索引擎、代码解释器、图像解析、天气等基础工具;新闻热榜追踪、传播影响力分析等特色垂直领域工具。

　　模型显著增强了在多工具串行调用场景下的规划合理性，同时提升了复杂搜索场景下的信息收集能力。

　　04 多模态输出：图文并茂，直观简洁

　　在文献阅读或者信息收集过程中，我们通常需要从多篇文档中查找、分析特定信息(如数值变化、实验结果等)，现在一句话就能找到想要的内容，并且YAYI-Ultra在文字分析描述的基础上，可同步给出对应的图片内容。

　　比如，提问：The percentage of different behaviors under different collaborative strategies

　　YAYI-Ultra根据问题，从用户构建的“人工智能论文知识库”中识别相关的多篇人工智能论文，并据此进行回答。答案中不仅有文字，还在对应的引用位置给出了原始图片，大大提升了阅读体验及答案可靠性。

　　05 全栈长文：吞吐万言，下笔如神

　　最让人眼前一亮的要属超长文输出，YAYI-Ultra支持最长20万字输入和10万字超长输出，形成从“输入理解”到“内容创作”的全链路长文本能力闭环。

　　YAYI-Ultra支持联网智能创作与文献锚定创作双模式，并将长文写作任务拆解为更小、更可控的子任务(先生成大纲，再根据大纲生成全文)，这样有效保证了文本结构，提升长文生成质量。

　　●联网智能创作：联网收集信息完成创作

　　prompt：写一篇30000字的中国儒家文化发展历史分析报告

　　●文献锚定创作：划定知识边界精准写作

　　prompt：请根据参考资料写一篇长文，写作的主题是“通用人工智能解决方案：创新与效率的完美结合”

　　06 数据分析：精准求解，可视交互

　　最后，我们也针对基础的数据分析和可视化图表绘制进行了实测，YAYI-Ultra准确完成分析、计算和图表绘制任务。

　　prompt：根据表格，计算人均月收入，然后计算月收入与人均月收入的差值，绘制一个柱形图，横轴是名字，纵轴是差值，标题是“每人收入与平均值差距”。

　　YAYI-Ultra根据用户要求，通过Python of Thought(POT)能力，生成Python代码并执行，精准完成了统计推断、矩阵运算、数值优化等数值密集型任务。