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宣布于2026-06-14 17:49:23来自PC版 v6.631 ·

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国产通用大模子第一梯队，，，，，，来新人了？？？？！

一张新面目，，，，，，就这样突入了国产通用大模子第一梯队。。。。。。

走的还不是行业主流的“堆参数”路径。。。。。。

这事放今天，，，，，，谁听了不想迅速围观一下？？？？？？？？

我也不破例，，，，，，并且我还顺便挖了一下这家公司这样做的原因（好奇.jpg）。。。。。。

效果你猜怎么着？？？？谜底居然云云“直击灵魂”——再走古板老路，，，，，，你我的Token钱包是真扛不住了。。。。。。

△图片由AI天生

这事还得从已往几年行业默认的“堆参数、堆算力”玩法提及，，，，，，得益于“大力出事业”这条规则，，，，，，大模子确实变得越来越智慧，，，，，，但账单也越来越离谱。。。。。。

尤其进入推理时代、Agent时代后，，，，，，这一问题肉眼可见变得越发突出了：

为了让模子“想得更深”，，，，，，行业主流做法是让它把思索链条逐Token睁开，，，，，，效果Token消耗越来越夸张。。。。。。

传导到行业加入者，，，，，，企业最先天天愁赚不到钱，，，，，，我们通俗人也日常陷入“Token不敷用、用不起”的焦虑。。。。。。

以是，，，，，，该怎么给各人精准止痛呢？？？？

今天这位玩家，，，，，，港股AGI第一股云知声，，，，，，带着它的新一代基座模子U2，，，，，，来了。。。。。。

U2不卷参数，，，，，，卷“智能密度×Token价值”。。。。。。并且说是通用大模子，，，，，，但骨子里着实是个原生智能体模子。。。。。。

说白了，，，，，，U2的一切都是为了“让单位Token施展出最大智能”而设计的。。。。。。

你问效果怎样？？？？数据很能说明问题：U2在多项要害评测上，，，，，，以极低的激活参数规模比肩甚至逾越体量大得多的敌手，，，，，，思索Token消耗量可镌汰约25%，，，，，，在压缩思索Token消耗的同时，，，，，，推理本钱显著低于同尺寸规模巨细模子。。。。。。

能力不减、Token更少、本钱还打下来了，，，，，，U2究竟是怎么做到的？？？？

U2有多能打？？？？实测一下

怎么做到的先不谈，，，，，，咱先回覆一个问题：这瓜保真不？？？？（潜台词≈U2真实有多能打）

谜底是，，，，，，确实有点工具。。。。。。和同类模子比，，，，，，U2最显着的差别有两个：

一是特殊醒目活，，，，，，IFBench指令遵照、Claw系列Agent评测、GDPval办公能力评测都打到了前排，，，，，，并且完成重大使命的交互轮次更少，，，，，，不会动不动卡壳往返折腾；；；

二是“以小胜大”，，，，，，GPQA硬核推理和长文本明确上，，，，，，仅凭极低激活参数，，，，，，打出了靠近甚至凌驾部分超大模子的效果。。。。。。

即是说，，，，，，又醒目活、又不靠烧算力，，，，，，这两件事U2同时做到了。。。。。。

好好好，，，，，，我已经忍不住要用它跑跑真实案例了。。。。。。

现在U2已正式上线云知声Token Hub，，，，，，个人、开发者及组织均可体验。。。。。。它支持OpenClaw/Hermes等主流Agent脚手架，，，，，，可无缝对接现有开发流程，，，，，，适配本钱较低。。。。。。

既然U2善于开发，，，，，，一上来我就妄想给它“挖坑”，，，，，，出一道开放性问题（doge）。。。。。。

提醒词大致为：做一个值得上Awwwards的前端demo，，，，，，可自由选择创意主题，，，，，，单文件HTML、不必外部库。。。。。。

这道题没有标准谜底，，，，，，考的是模子在没有约束时能自动展示多高的上限。。。。。。

凭证老例，，，，，，弱模子一般会选择做通俗官网、卡片结构或按钮动画，，，，，，而强模子会自动往粒子宇宙、流体模拟、物理引擎这个偏向走。。。。。。

效果U2很快就交出了一个交互式粒子宇宙，，，，，，快要1000行代码，，，，，，没有引用任何外部依赖，，，，，，所有原生实现。。。。。。

视频地点：https://mp.weixin.qq.com/s/IISZprE3c_4w0y61y0EBLQ

翻开HTML，，，，，，鼠标移动会扰动周围粒子的运动轨迹，，，，，，点击会触发吸引、倾轧、围绕三种模式的切换，，，，，，左上角面板还能实时显示目今粒子数目及运动状态。。。。。。

日常感伤一下，，，，，，以前考大模子，，，，，，顶多是让它在六边形里转小球。。。。。。现在倒好，，，，，，直接上这种生产力级的Vibe Coding了。。。。。。

而说到Vibe Coding，，，，，，最近恰恰有个想法想实践一下：做一个12星座版的《TA究竟在想什么》应用。。。。。。

网上冲浪时经常刷到那种，，，，，，求网友资助剖析“crush究竟什么意思”的帖子，，，，，，脑瓜子一转，，，，，，商机这不就来了。。。。。。

于是我立马扔给U2一些模糊形貌，，，，，，焦点需求是能不可连系对方星座，，，，，，判断对方某些话或行动背后的真实意图。。。。。。

效果U2一口吻搞定了五大功效？？？？，，，，，，挨个测试每项功效都能正常使用（谈天纪录为AI天生），，，，，，尤其较量惊喜的是它还想到了AI回复这一点，，，，，，好吧，，，，，，我认可AI你照旧在我之上。。。。。。

视频地点：https://mp.weixin.qq.com/s/IISZprE3c_4w0y61y0EBLQ

若是说上面这些还只是体现了U2的Agent开发能力，，，，，，那么最后这个则是真正磨练它的推理和研究深度——

我让U2对OPC（一人公司）赛道做一次全景式深度研究，，，，，，要求输出结构完整、有数据支持的可交互HTML报告。。。。。。

全程没给任何资料，，，，，，没有指定命据泉源，，，，，，就一句指令。。。。。。

没想到U2却交出了一份让人眼前一亮的报告：

视频地点：https://mp.weixin.qq.com/s/IISZprE3c_4w0y61y0EBLQ

左侧牢靠导航，，，，，，右侧内容区从工业概述、焦点数据、行业漫衍一起笼罩到政策解读和未来展望……页面底部显示数据均出自国家市场监视治理总局、中国OPC生长调研报告2026等果真数据。。。。。。

数据有来由，，，，，，判断有逻辑，，，，，，不是凑字数，，，，，，是真在做研究。。。。。。

三个案例跑完，，，，，，转头看会发明它们划分在验证U2的三条能力线：

粒子宇宙考Coding，，，，，，没有脚手架也能交出生产级代码；；；星座应用考Agent，，，，，，需求模糊、？？？？榉痹，，，，，，照样没卡壳没返工；；；OPC报告考Reasoning，，，，，，零资料输入也能把研究做出来。。。。。。

更要害的是，，，，，，三个使命U2还都没靠堆Token换效果。。。。。。

嗯？？？？这是咋回事？？？？U2究竟是怎么做到又好又省的？？？？

U2为什么能做到

转了一圈，，，，，，我找到的谜底是：

从理念到工程设计，，，，，，U2和已往盛行的那套全都纷歧样。。。。。。

U2的设计理念，，，，，，着实就是开头提到的“智能密度×Token价值”。。。。。。

听起来有点笼统，，，，，，无妨连系云知声首创人黄伟的话来明确：

用更高效的资源投入，，，，，，用模子架构工程能力方面的优化，，，，，，打造出能知足绝大大都场景的智能水平，，，，，，这就是智能密度。。。。。。至于何谓“高价值Token” ，，，，，，则是能够直接转化为商业收入、降低运营本钱、规避重大风险或提升决议质量的Token。。。。。。

换句话说，，，，，，每一分算力、每一个Token，，，，，，都得花在刀刃上。。。。。。两个乘数同时优化，，，，，，缺一不可。。。。。。

而落到工程上，，，，，，U2则针对两大行业焦点痛点精准挥刀。。。。。。

怎么不卷参数，，，，，，以小胜大？？？？把模子性能提起来。。。。。。怎么镌汰Token消耗？？？？把模子使用本钱降下去。。。。。。

先说性能，，，，，，U2主要从数据和架构层面举行了优化。。。。。。

古板模子里保存大宗“光占参数不着力”的无效数据，，，，，，于是U2选择做高知识密度精筛——

把重复、低质、容易诱发幻觉的数据大宗过滤掉，，，，，，只留真正有知识含量的部分。。。。。。

这样一来，，，，，，模子单位参数的有用知识密度显着提升。。。。。。

控制好输入端之后，，，，，，怎么继续包管模子不说空话呢？？？？

对此，，，，，，他们在表达层面又做了语义Token压缩优化，，，，，，通过优化分词与表征，，，，，，让每个Token只管承载更多有用信息，，，，，，相当于同样一句话，，，，，，用更少Token说清晰。。。。。。

双方都控制好，，，，，，最后再给“幻觉”加一道包管——设置一套知识点级校验与自反馈机制，，，，，，一连纠偏、自动抑制幻觉。。。。。。

说白了，，，，，，整个数据层面就是往“用更少Token办更多事”上靠。。。。。。

△图片由AI天生

架构上，，，，，，U2焦点是希罕MoE（混淆专家）结构，，，，，，叠加希罕知识编码和知识蒸馏。。。。。。

MoE我知道，，，，，，实质就是“按需激活”，，，，，，为啥这里又多了“希罕”二字？？？？

一查才知道，，，，，，通俗MoE虽然也是按需挪用，，，，，，但若是专家自己依然很臃肿，，，，，，激活数目一多，，，，，，算力照样压不下来。。。。。。

而希罕MoE主打一个“能省则省”——能用一个专家解决的，，，，，，绝不叫两个；；；能用小专家解决的，，，，，，绝不叫大专家。。。。。。

于是，，，，，，U2在MoE之前加了一道“希罕知识编码+知识蒸馏”的程序，，，，，，把每个专家的知识做一遍精炼提纯，，，，，，让每个专家变得更精悍。。。。。。

而数据和架构的威力一叠加，，，，，，U2便依附2660亿参数，，，，，，抵达了1.2万亿参数模子的性能，，，，，，参数效率靠近后者的5倍。。。。。。

至于Token该怎么省，，，，，，U2选择从推理环节动刀。。。。。。

为了让模子想得更深，，，，，，主流做法是把完整头脑链逐Token睁开输出——效果确实好，，，，，，但Token也烧得飞快，，，，，，重大使命里真正贵的往往不是谜底，，，，，，而是那一大堆思索历程。。。。。。

而U2在实践中发明，，，，，，不说出思索历程，，，，，，谜底一样靠得住。。。。。。详细他们干了两件事：

一是精简推理路径，，，，，，直接砍掉无效方法和兜圈子的冗余推导；；；二是类比人脑解题方式引入隐式思索机制，，，，，，在隐藏层先把解题偏向想清晰，，，，，，再进入显式推理的细化验证，，，，，，大宗中心历程基础不需要睁开成Token输出。。。。。。

以是说，，，，，，古板模子是边想边说，，，，，，而U2更像先想明确、再挑重点说。。。。。。

△图片由AI天生

靠着这一设计，，，，，，U2在保存多路径探索与后续可验证性的同时，，，，，，可将思索Token消耗量镌汰约25%。。。。。。

25%什么看法？？？？放在企业级长链路使命里，，，，，，这个数字带来的本钱差别，，，，，，只能说懂的都懂了。。。。。。

而这还没完，，，，，，U2还把原生Agent能力和Harness Engineering放进了统一个训练闭环。。。。。。

Harness会凭证模子特点一连优化，，，，，，模子再使用Harness返回的真实使命数据，，，，，，继续强化多步妄想、工具挪用和历程纠错能力。。。。。。双方相互喂数据、相互进化。。。。。。

效果就是，，，，，，U2的Agent能力不是后天外挂的，，，，，，而是原生长出来的。。。。。。

而“原生”意味着，，，，，，模子完成重大使命时需要的交互轮次更少、上下文更短，，，，，，单次营业Token本钱也会进一步下降。。。。。。

到这里你发明没，，，，，，在U2身上，，，，，，小参数、强能力、少Token并非取舍，，，，，，而是被同时设计进去的。。。。。。

从理念到工程设计，，，，，，U2每一层都在往统一个偏向使劲：

让智能更密、让Token更值。。。。。。

为什么是云知声

好，，，，，，现在我已经知道有U2这样一个模子了，，，，，，但问题是：

为什么在各人普遍以为大模子竞争名堂已经收敛之时，，，，，，云知声还要往里闯？？？？并且还真让它闯进去了？？？？

一切可以追溯到上个月，，，，，，晚点LatePost对云知声首创人黄伟的采访。。。。。。

黄伟的判断很直接：2023到2025年是大模子的热身赛，，，，，，2026年正赛才刚最先。。。。。。

乍一听有点像时势话，，，，，，但仔细想想还真不是。。。。。。

热身赛比的是参数、算力和资源投入，，，，，，实质上是一场资源消耗战。。。。。。而现在，，，，，，AI正从“天生式”迈入“生产力”时代——模子要真正下场干活了，，，，，，每一个Token都得换回真实的营业价值。。。。。。

以是，，，，，，虽然走的照旧通用大模子这条路，，，，，，但已经不是统一场角逐了。。。。。。已往比谁投入更多资源，，，，，，现在比谁能创立更多价值，，，，，，评分标准已经悄悄改变。。。。。。

说白了，，，，，，以前那套竞争名堂或许已经收敛，，，，，，但新的竞争名堂，，，，，，才刚刚睁开。。。。。。

这也诠释了为啥云知声第一代基；；；菇小吧胶！，，，，，，现在却酿成了“U2”，，，，，，它代表的正是这种AI范式的转变。。。。。。

△图片由AI天生

而在这套新的竞争系统下，，，，，，云知声已往十几年攒下的“家底”最先施展作用了。。。。。。

那些一经看起来不敷性感、甚至有些“慢”的积累，，，，，，现在反而成了它攻击第一梯队的主要筹码。。。。。。

云知声2012年依附语音识别起身，，，，，，去年刚完成港股上市，，，，，，被外界普遍视为“港股AGI第一股”。。。。。。

许多人一看它名字里有“声”，，，，，，就下意识以为这是一家语音公司，，，，，，但这着实是一种误解。。。。。。

准确翻开方式是，，，，，，三个字看全——“云”是智能的载体，，，，，，“知”是认知的焦点，，，，，，“声”只是进入这个天下的第一扇门。。。。。。

在黄伟看来，，，，，，他们听的历来不是声音，，，，，，而是声音背后的意识。。。。。。

何谓“声音背后的意识”？？？？焦点有三层，，，，，，换成示意图明确如下：

△图片由AI天生

看到没，，，，，，为了搞懂“声音背后的意识”，，，，，，云知声着实一起都在升级自己的能力界线。。。。。。

最早做语音识别，，，，，，解决“听懂”的问题；；；厥后做智能交互，，，，，，解决“明确意图”的问题；；；再厥后，，，，，，当目的酿成明确情绪、场景和恒久需求时，，，，，，单点手艺已经不敷用了，，，，，，背后需要一个能够推理、妄想和行动的智能大脑。。。。。。

以是从某种意义上说，，，，，，云知声并不是突然转型做大模子，，，，，，而是在追逐“让机械真正明确人”这件事的历程中，，，，，，一步步走到了大模子这里。。。。。。

这也诠释了它今天为什么把自己定位为：原生智能体基座大模子公司。。。。。。

不是赶风口，，，，，，是这条线走到现在，，，，，，自然走到了这个位置。。。。。。

而在Agent时代，，，，，，这段积累尤其值钱。。。。。。

就这么说吧，，，，，，现在各人熟知的大模子玩家，，，，，，险些都是2023年前后麋集冒出来的新面目，，，，，，但云知声不是。。。。。。

早在AI 1.0时代，，，，，，它就已经在做真实场景落地了。。。。。。

多年来，，，，，，它一直坚持“强基模+深应用”的蹊径：一边自主研发底层模子能力，，，，，，一边扎根工业场景做深度落地。。。。。。

围绕智慧医疗和智慧生涯两条营业主线，，，，，，它积累了大宗真实数据、真实需求，，，，，，以及真实反馈。。。。。。

而这些，，，，，，正是大模子时代最稀缺、也最值钱的工具。。。。。。

更要害的是，，，，，，这种来自真实场景的压力，，，，，，还倒逼出了云知声自己奇异的一套要领论：不追求参数规模，，，，，，追求更高的智能密度、更低的推理本钱、更强的落地能力。。。。。。

说到这里，，，，，，有个细节很值得一提。。。。。。众所周知，，，，，，老黄喜欢说token efficiency，，，，，，“同样100万token，，，，，，我用更少的电费、更少的算力把它生产出来”，，，，，，但这只是生产端的看法。。。。。。

而云知声一步到位，，，，，，想的是“这100万token生产出来之后，，，，，，它究竟值几多钱”。。。。。。效率再高，，，，，，若是全是空话，，，，，，商业价值也是零。。。。。。

围绕这个逻辑，，，，，，云知声搭了一套完整的系统：底层是U2这样的基座大模子，，，，，，中心是兽牙智能体平台，，，，，，上层一端毗连医疗、医保、交通、客服等工业场景，，，，，，另一端通过MaaS和生态平台触达开发者与个人用户。。。。。。

模子创立价值，，，，，，价值爆发Token消耗，，，，，，Token消耗转化为收入，，，，，，属于云知声的“Token经济学”就此闭环跑通了。。。。。。

而最新的数据，，，，，，已经最先验证这套逻辑。。。。。。

已往几年云知声发声未几，，，，，，一部分原因是港股上市静默期的客观限制。。。。。。

但现在静默期竣事了，，，，，，财报也摆在那里：不到500人的团队，，，，，，年营收凌驾10亿元，，，，，，大模子相关收入突破6.1亿元，，，，，，同比增添凌驾10倍。。。。。。

更直接的信号来自Token营业，，，，，，量子位探询到，，，，，，云知声今年5月Token挪用收入ARR环比增添了600%，，，，，，预计6月仍将坚持高速增添。。。。。。

这意味着，，，，，，云知声的收入已经和客户创立的AI价值直接挂钩了，，，，，，客户用得越多、价值越大，，，，，，收入的天花板也随着翻开。。。。。。

“智能密度×Token价值”这套逻辑，，，，，，不再只是理念，，，，，，而是已经最先在财报上展现。。。。。。

以是回过头看U2，，，，，，外貌上，，，，，，它以1/10的Token本钱重构了重大使命的本钱结构，，，，，，让许多已往算不过账的AI场景，，，，，，第一次具备了大规模安排的可能。。。。。。

实质上，，，，，，它验证的是“智能密度”这条蹊径自己的可行性：性能不是堆出来的，，，，，，本钱不是靠降质量省下来的，，，，，，两件事可以同时爆发。。。。。。

当每一个Token都能创立更多价值时，，，，，，显而易见，，，，，，“更大”便不再是唯一谜底——

行业的评价坐标，，，，，，将从“谁的模子更大”，，，，，，逐渐转向“谁的模子更值”。。。。。。

而U2，，，，，，正是这一转变的第一块试金石。。。。。。

在线体验：https://maas.unisound.com/models/u2

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