二九文学

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第923章 对手来了入帐61 4亿美币人活着总要有点希望（第2页）

受oranai的强势冲击，谷歌的市值在近几个月里持续阴跌，累计蒸发了近数百亿美币。

究其原因，主要是森联集团旗下的搜索丶地图丶新闻和视频等业务，在接入oranai后，依托日益完善的用户画像体系，能够精准推送契合用户需求的内容与产品，从而大受欢迎。

在oranai的加持下，森联的所有产品仿佛被注入了生命力，变得更懂用户需求。

此消彼长之下，谷歌的市场占有率，难免就受到了影响。

为了应对这场危机，谷歌紧急成立大语言模型专项小组，耗时五个月成功研发出了da10。

至于画图功能，目前仍在开发当中。

即便谷歌拥有全球顶尖的人才储备库，还有googlebra和deepd两大王牌ai团队，但它能在五个月之内，就把da10做出来，已经证明了自身强大的研发能力。

毕竟连智橙科技在推出oranchat和oranla10之前，都硬生生熬了三年。

皮查伊轻点了滑鼠，屏幕上立即展开da10的功能面板。

作为专为对话场景深度优化的大语言模型，da使用了谷歌最新的transfor

r架构。

并在此基础上强化了对话连贯性与上下文理解模块，参数量定格在480亿，采用稀疏激活的oe混合架构，在保证模型能力的同时，又实现了推理效率的优化。

模型参数量并非越大越好，超大参数量会带来算力成本暴增丶推理速度变慢丶部署难度上升等问题。

以谷歌算力中心的能力上限，把参数量限定在480亿，也算在「性能效果」和「工程落地成本」之间找到了最佳平衡点。

da10构建了三级对话交互体系。

基础层实现多轮对话的上下文精准衔接，支持最长4096token的上下文窗口，可流畅完成日常闲聊丶信息谘询等基础场景。

进阶层具备指令跟随与任务拆解能力，能响应「撰写市场分析报告」丶「优化代码逻辑」等复杂指令，且支持多语言实时翻译，覆盖37种主流语言。

在这一点上，da的表现要优于oranchat。

因为谷歌翻译沉淀了海量训练素材，在可用的语言数量上，自然要远超智橙科技。

专业层则集成了谷歌学术资料库与行业知识库，可针对医疗丶法律丶工程等领域提供具备参考价值的专业解答，输出内容附带引用来源标注，强化了信息的可信度。

为了验证da10的实战能力，研发团队特意拿它与oranchat做了多维度性能对标测试。

从性能指标来看，在通用对话自然度评分中，da10以872分略逊于oranchat的915分，差距体现在口语化表达的细腻度上，且在新兴技术领域的知识覆盖度上存在短板。

在推理速度的测试中，单轮短文本交互场景下，da的响应延迟为37秒，与oranchat的32秒接近，但在长文本生成场景下，da的平均生成速度为每秒42token，仅为oranchat的78，且随着文本长度增加，延迟差距逐渐扩大。

并发性能方面，在单伺服器节点支持100并发用户访问时，da的请求成功率为89，而oranchat达到98，稳定性优势显着。

「皮查伊先生，这是da1o和oranchat的性能对比报告。

」

正当皮查伊沉浸在试用过程中，研发中心的首席科学家马里恩走过来，递上一份文件。

皮查伊点点头，接了过来，认真翻看。

报告从长上下文连贯性丶口语化丶接梗能力丶情绪敏感度丶指令跟随丶多语言生成质量丶专业问答可信度丶单轮响应延迟和安全性，展开了深度分析。

da10的得分是77分，这一成绩已经是谷歌此前版本的三倍还多，然而oranchat10的得分为96分，中间相差了20。

看似不多，却在体验层面，拉开了难以逾越的鸿沟。

「是继续优化，还是先上线？」

马里恩见皮查伊放下报告，随即追问道。

之所以这么问，是因为他很清楚，da远不如oranchat，产品不行，仓促上线，只会被智橙科技吊打。

皮查伊沉默了几十秒，最后开口说道：「先上线，但不是全面上线。

」