纪要涉及的行业和公司 - 行业：AI 云行业 - 公司：小米、金山办公、Seek、阿里云、腾讯云、字节跳动火山引擎、火山方舟、OpenAI、华为、微软 Azure、AWS、英伟达、Firefly AI、GPT 纪要提到的核心观点和论据 - IDFC 对 AI 云需求的影响：IDFC 的出现显著增加了 AI 云的需求，如小米 AI 需求增加使金山办公受益，Seek 发展预示阿里云需求上升，还带动国内 AI 云市场大幅增长，连三大运营商之前闲置的卡也可能被充分利用[2] - 云服务提供商的评估维度：评估云服务提供商主要从价格、处理速度、稳定性和答案正确性几个方面进行，通过相同问题测试记录处理时间和 token 总数计算输出速度，用复杂问题检验答案正确性[3][6] - 各云服务提供商表现 - 腾讯云：R1 模型在测试中表现不稳定，速度较慢且答案正确率低，官网访问速度在高峰期较慢，页面加载时间长，需等待 30 秒到 1 分钟才能得到响应；定价为每百万 token 16 元，可能经过量化处理，总体稳定[4][7][8][9] - 阿里云：百炼 R1 模型支持 64K 上下文，定价与官方一致，每百万 token 16 元，输入价格为 4 元，需通过 AIT 平台测试，目前提供免费额度但尚未开放付费充值；不提供网页端试用，需要一定编程能力操作，不提供拖拽式图像交互界面；容易达到访问上限后不再返回结果[4][10][12][39] - 字节跳动火山引擎：打折促销，每百万 token 原价 16 元，现价 8 元，价格更具优势，用户界面友好，明确标注模型信息，但具体效果需进一步测试验证；输出速度与腾讯云相当[4][11][13][39] - 火山方舟 API：在 token 上线、价格、适用额度和界面等方面表现友好，输出速度快，编程应用优势明显，整体性能与官网水平相当，每秒大约 22 个 token[4][37] - 大模型表现 - 处理复杂问题：不同大模型在回答复杂问题时存在不稳定性，官方版本通常优于开源版本，但都需多次测试确定实际表现；如 OpenAI 的 O1、O3、O3 mini 都未能正确解答某个复杂题目，仅 R1 版答对一次，但也不是每次都能正确解答[4][15][16] - 特定任务处理：不同平台大模型处理特定任务方法不同，火山引擎因 token 限制较高可持续输出结果，阿里云因 token 输出上限会直接掐掉回答[17] - 官方与开源版本对比：官方版本性能通常更强，能正确解答一些复杂题目，但也存在不稳定性；开源版本处理难题存在差距，但计算速度较快；使用 IE 浏览器测试时，官方版本能实现某些功能，但处理复杂问题会进入死循环，能明确指出错误，开源版本无法给出正确答案[16][18] - 官方与离线模型对比：官方模型处理复杂问题能稳定运行并给出答案，但 token 消耗量可能远超预期；离线模型能算出结果，但推理过程未将所有思考过程算入输出部分[20] - 不同平台生成模型体验：不同平台生成模型实际体验存在明显差异，官方平台需多次尝试才能返回较好答案，国内阿里、腾讯等平台提供更多微调工具但速度略慢，华为生成云服务处理长 prompt 时容易中途停止，各平台推理速度也不同[22] - 模型广场模型表现：不同模型在输出速度和用户体验上存在显著差异，如 70B 参数的蒸馏模型每秒可生成约 12 个 token，较慢的模型每秒只能生成 3 到 4 个 token，对语音应用的用户体验影响大[23] - 平台设置对性能的影响：平台设置对性能有显著影响，达到负载上限时输出速度会明显下降，小型平台可能无法承受高负载，大型平台如微软 Azure 虽提供较高最大 token 数，但存在排队和不稳定问题[24][25][26] - 海外云服务表现：微软 Azure、AWS、英伟达等海外云服务目前处于测试阶段，价格未明确，允许租用云服务器自行搭建环境测试，使用 API 需排队，处理复杂任务有优势但面临稳定性挑战；微软 Azure 最大支持 4,000 个 token，对于 8,000 个 token 的问题不够用[26][27] - 各平台处理复杂任务挑战：不同类型平台处理复杂任务面临输出速度差异、负载能力瓶颈、稳定性问题和定价策略不明确等挑战[28] - 英伟达卡使用问题：使用英伟达的卡时服务器过载，点击无反应，排队也无法进行，刷新后无改善[29] - Firefly AI 性能：输出速度较快，每秒可输出 20 多个 token，付费标准为百万 token 8 美元，约贵国内三倍，计算速度显著快于其他平台，测试中能达到每秒 25 个 token[30] - 云端服务与官方版本计算能力差异：官方版本能稳定完成任务，某些云端服务会出现错误，DeepSeek 运行速度快但在复杂题目上会遇到 token 上限问题[31][32] - 不同平台处理复杂数学题目表现：DeepSeek 运行 182 秒，消耗 44,096 个 token 未能正确解答；Firefly AI 和其他简化版 API 可能因 token 上限不够用无法解决问题；官方版本耗时 372 秒，消耗 58,516 个 token 能稳定输出结果[33] - 官方版本与其他 API 解题思路区别：解题思路基本一致，都采用相似不等式方法，但面对不可能完成的任务时，官方版本能明确指出问题所在并尝试选最接近答案，显示出更高可靠性和稳定性[34] - 各平台处理复杂任务特点：各平台处理复杂任务均面临挑战，如服务器过载、响应延迟、token 上限等；Firefly AI 速度和性能优但价格昂贵；DeepSeek 快速但有误差；官方版本稳定性和可靠性高，不同平台适用于不同任务[35] - O3 mini high 使用注意事项：是最强版本，但需注意思维链处理方式，不会提供完整思维链，token 数经过处理，某些情况可能出现答案错误，需程序验证[36] - 各平台性能与英伟达比较：海外微软和英伟达提供免费服务但速度慢且需排队，付费平台速度快但价格高昂；国内火山方舟 API 表现最佳，华为生成云设置有限制，每秒处理约 5 个 token，输出接近 2000 个 token 时会停止[37] - 各平台编程需求表现：火山方舟能很好满足编程需求，如使用 DeepSeek 编写小程序一次即可完成；GPT 在编程上对用户需求响应不够准确[38] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 国内阿里和腾讯主要采用英伟达显卡，价格为百万 token 16 元，且提供 temperature 等微调工具[21] - 不同平台生成模型价格大致相同，但华为生成云服务在处理长 prompt 时容易中途停止[22] - 一个较慢的模型在 200 秒内只能生成 1,000 个 token，相当于每秒 5 个 token，而更快的模型在相同时间内可生成更多内容[23] - 当某一平台达到 1,600 个 token 时，性能开始显著下降[24] - 官方版本在测试中总耗时约 630 秒，共调用 7,923 个 token，每秒输出约 12 个 token，与腾讯云相近[20] - 海外付费平台每百万次调用收费约 8 美元（约合人民币 50 多元）[37]