硅谷AI初创公司专家学习笔记0728——大模型系列7 全球AI需求：用户在匹配最优模型和适用场景阶段： 1⃣️coding场景：硅谷程序员的渗透率高，国内外模型
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硅谷AI初创公司专家学习笔记0728——大模型系列7
全球AI需求：用户在匹配最优模型和适用场景阶段： 1⃣️coding场景：硅谷程序员的渗透率高，国内外模型均使用； 2⃣️ workagent：下一个爆发场景，渗透率在提升，开箱即用状态，已渗透至制造业、医药等垂直领域，关注9-10月头部厂商的新模型发布； 3⃣️设计场景：效果评价主观性强，需要大量人工参与，Adobe、Figma仍具备不可替代性； 4⃣️具身智能：技术及数据收集尚在跑通阶段，底层能力训练不足
对国内模型态度：乐观、性能差距不大但性价比突出： 1⃣️采用开源路径，获得海外市场认可，虽然技术略有落后，但作为头部模型的补充，应用于成本敏感、任务实时性和严格性要求较低、需要满足数据自主可控合规要求的场景； 2⃣️分模型对比：海外用的多的是千问、DeepSeek、GLM，性能快速提升、能力接近甚至超过GPT-4.5，已具备议价能力； 3⃣️分场景，coding能力看好GLM，多模态看好豆包及可灵(kimi在北美用得少)
[玫瑰]近期我们组织多场大模型专家会，包括Z模型\K模型\A大厂\Z大厂等，学习资料详询
总体总结
主题正文
- 1⃣️coding场景：硅谷程序员的渗透率高，国内外模型均使用；
- 2⃣️ workagent：下一个爆发场景，渗透率在提升，开箱即用状态，已渗透至制造业、医药等垂直领域，关注9-10月头部厂商的新模型发布；
- 3⃣️设计场景：效果评价主观性强，需要大量人工参与，Adobe、Figma仍具备不可替代性；
- 4⃣️具身智能：技术及数据收集尚在跑通阶段，底层能力训练不足
- 1⃣️采用开源路径，获得海外市场认可，虽然技术略有落后，但作为头部模型的补充，应用于成本敏感、任务实时性和严格性要求较低、需要满足数据自主可控合规要求的场景；
- 2⃣️分模型对比：海外用的多的是千问、DeepSeek、GLM，性能快速提升、能力接近甚至超过GPT-4.5，已具备议价能力；
- 3⃣️分场景，coding能力看好GLM，多模态看好豆包及可灵(kimi在北美用得少)
- [玫瑰]近期我们组织多场大模型专家会，包括Z模型\K模型\A大厂\Z大厂等，学习资料详询