昨天晚上，跟朋友聊起大模型。 他说现在各家都"卷"到一个新阶段，模型之间差距已经很小，只能用"遥遥领先"或者"吊打同行"这种词 来形容。 从基准测试和数据来看，很多模型都远超 DeepSeek R1、GPT-4o，但继续往下比的空间已经不大了，真 正的差异更多在使用方式上。 这让我开始思考：大模型竞争，是不是已经进入存量博弈阶段？ 1 说到"存量"，就绕不开一个字："卷"。不卷，哪来的存量？那问题来了：这个卷，到底在卷什么？ 我觉得，表面看到的就三点：算力成本、数据质量和场景渗透。 以前大模型拼参数多，现在开始拼谁的成本低。 阿里家的 Qwen3，用"混合推理"的技术，简单问题用低算力能快速回答，复杂问题再慢慢思考，这样 部署成本直接降到了 DeepSeek-R1 的 1/3 到 1/4。 腾讯混元 T1，3890 亿参数的模型，通过稀疏激活机制，算力利用率比传统模型提升了 30% 以上。 百度的文心大模型，虽然没公开具体成本，但它的推理速度在工业级场景里比竞品快 20%，也算是有 自己的优势。 字节跳动没直接在公开场合提到过算力优化，但它通过抖音、今日头条的场景化落地，间接降低了通用 大模型的部署压力。 所 ...