计算机行业深度：从技术路径，纵观国产大模型逆袭之路

大模型的宝座三次更迭：初代GPT-4o自我革命，持续刷新综合性能；二代谷歌Gemini更极限的上下文理解、更低延时；翘楚Claude3.5聚焦视觉和交互体验。　　大模型高地争夺：多模态的理解和响应，原生多模态技术比拼。大模型的效果取决于多模态理解与生成，毫秒级响应，更先进的视觉与音频理解能力，智能感知语气与语态。端到端原生多模态技术、统一神经网络，是竞争的主要角力点。　　大模型的比较维度升级：从模型到叠加终端，跨设备的使用效果体验。如谷歌推出AI Agent项目Astra模型，可以手机、眼睛镜头对准身边的物品，并向Project Astra提出一些疑问，它几乎能做到零延时地准确回答。　　国内大模型逆袭之路：聚焦长文本，降价迭代提升竞争力。　　先文后理：理科目前差距较大，聚焦长文本，国产大模型已有赶超GPT之势，如通义千问、KIMI、山海等。　　长文本的三大难度：注意力机制计算复杂度、上下文记忆、最长文本约束难题。　　商业上降价，加速迭代卷出未来。头部智谱/字节跳动/阿里/腾讯/百度/讯飞低价迭代，百川智能/月之暗面/零一万物等初创公司并未加入降价行列。从技术来看，降价的背后是训练&推理成本的下降。