图片系AI生成 场景的深度与广度正成为大模型价值的真正标尺。 2025年4月发布的斯坦福AI指数报告，揭示了一些有趣的事实。2024年，TOP1和TOP10的模型的差距为 12%，但如今，它们的差距已经锐减至5%。 这说明头部模型的效果没有本质差别，大模型的进化已经到达瓶颈期，与此同时，顶级模型能力也不再 被小部分人垄断。随之变化的还有成本和参数等层面。与两年前相比，38亿参数的小模型就能实现之前 5400亿参数模型的效果。 在大规模多任务语言理解（MMLU）基准测试中达到GPT-3.5水平（MMLU准确率64.8%）的AI模型调 用成本，已从2022年11月的20美元/每百万token，骤降至2024年10月的0.07美元/每百万token（谷歌 DeepMind的Gemini-1.5-Flash-8B模型），18个月内成本下降280倍。 当模型能力不再是壁垒，场景穿透力成为新的竞争维度。单纯刷榜失去意义，不论大厂还是初创，都在 寻找垂直场景深度、逻辑可靠性与终端适配性，本质上是在某一个具体的场景中，验证"效率-性能-安 全"的三角平衡。 而就钛媒体接触和收集到的场景来看，过去三年，也呈现出明显从「技术试水 ...