在人工智能的快速发展中，大模型技术已成为全球科技竞争的焦点。

10 月 16 日，继上半年千亿参数模型 Yi-Large 之后，时隔五个月，零一万物发布了最新的旗舰模型 Yi-Lightning（闪电），中国大模型中首度超越 GPT-4o。

Lighting 直译为闪电，从命名可以看出，本来应该是说新模型的推理速度进一步提升。但零一万物这次，也确实做了个 " 闪电奇袭 "！

国产大模型首超 GPT-4o

在国际权威盲测榜单 LMSYS 上，Yi-Lightning 超越了超越了 OpenAI 的 GPT-4o 和 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet，排名世界第六，中国第一，实现了历史性的突破。

图注：国际权威盲测榜单 LMSYS 中，大语言模型综合能力排名

值得关注的是，"Yi-Lightning" 的评分几乎与马斯克最新推出的 xAI 模型 Grok-2-08-13 持平，并大幅领先于 GPT-4o-2024-05-13、GPT-4o-mini-2024-07-18 以及 Claude3.5Sonnet 等其他竞争对手。

这也意味着零一万物紧随 OpenAI、Google 之后，与 xAI 打平，进击全球前三大模型企业。

值得一提是，这次 Yi-Lightning 大举杀出重围，Lmsys 团队更是特意发帖子，称这是竞技场上的大新闻：

这一成就不仅展示了零一万物在 AI 大模型领域的技术实力，也为中国 AI 的发展注入了强心剂。Yi-Lightning 模型的推理速度和生成质量都有了显著提升，首包时间减少了一半，最高生成速度提升了近四成，展现了 " 极速 " 特点。

零一万物的这一成就，是在公司坚持 " 模基共建 " 战略，即模型训练、AI 基础设施和 AI 应用三大团队的协同合作下取得的。

这种模式使得零一万物能够在保持模型性能的同时，大幅降低推理成本，使得 Yi-Lightning 模型的 API 价格降至每百万 token 仅需 0.14 美元 ( 0.99 元人民币 ) ，直逼行业最低价，相比之下 GPT-4o 的成本为 4.40 美元，为开发者和企业客户提供了极具性价比的选择。

中美大模型差距缩短至五个月

在商业化方面，零一万物也展示了其清晰的战略布局。

公司不仅在 ToC 端有所布局，还在 ToB 端推出了 AI 2.0 数字人解决方案，聚焦零售和电商等场景，通过 Yi-Lightning 模型的加持，提升了数字人的实时互动效果和话术生成的准确性。

此外，零一万物还计划在近期发布更多的 ToB 解决方案，包括 AI Infra 解决方案和私有化定制模型等，进一步拓展其在企业级市场的服务能力。

今年 6 月，零一万物创始人李开复博士在《格隆博士会客厅》的访谈中，彼时也分享了他对中美大模型差距的最新见解。他分析，中国大模型与美国顶级大模型之间的差距已经从之前的 7 至 10 年迅速缩短至仅有六个月。

更令人振奋的是，通过技术创新和优化，零一万物最新旗舰模型 Yi-Lightning 已将这一差距进一步缩减至五个月。李开复强调，这一成就标志着中国在 AI 领域的巨大潜力和快速进步，展现了中国科研团队的才能和决心。

他坚信，尽管未来可能会有新的挑战，例如 OpenAI 等公司推出新模型版本可能会再次影响竞争格局，但零一万物将继续坚持预训练模型的工作，不断推动中国 AI 技术向前发展，缩小与国际领先水平的差距。

在 AI 大模型的竞赛中，零一万物的 Yi-Lightning 模型不仅在性能上取得了突破，还在成本控制上展现了优势。

这得益于公司在模型架构上的创新，如采用 MoE 混合专家模型架构，以及在训练过程中采用的多阶段训练方法和混合注意力机制。这些技术的应用，使得 Yi-Lightning 在处理长序列数据时能够保持高性能，同时降低计算成本。

辟谣 " 掉队 " 传闻

近来，有市场消息称，被称为 "AI 六小虎 " 的 6 家中国大模型初创企业月之暗面、百川智能、智谱 AI、Minimax、零一万物、阶跃星辰，其中有 2 家逐步放弃预训练模型，缩减了预训练算法团队人数，业务重心转向 AI 应用，而零一万物就是其中一家。

几日前，李开复先是在在朋友圈进行了辟谣，他表示零一万物一直在做预训练，去年和今年发布的 Yi-34B、Yi-Coder,Yi-VL 等都是发布时全球第一梯队。

此次发布会上，李开复也公开辟谣称，零一万物绝不会放弃预训练模型工作。

其回应称，预训练既是技术活也是费钱的事儿，但据他了解，目前 "AI 六小虎 " 做预训练仍不成问题。

" 这 6 家公司融资额度都是够的，我们做预训练 production run，一次花费三四百万美金，这个钱头部公司都付得起，我觉得中国的 6 家大模型公司只要有够好的人才和想做预训练的决心，融资额跟芯片都不会是问题。"