豆包

价格战已经打到头 如果用一句话概括 2026 年国产大模型的上半年，那就是「价格战打到地板」。5 月 22 日 DeepSeek 宣布旗舰 V4-Pro 永久降价，整体降幅约 75%，缓存命中输入价压到 0.025 元每百万 token；5 天后小米 MiMo 系列跟进；6 月腾讯云渠道再降，最高降幅 97.5%；9 月 DeepSeek Flash 闲时价又砍到 0.02 元；阿里云通义 VL 系列也出现八成以上的下调。当一线模型的价格差距小到几分钱，单靠低价已经打不赢了——这是本轮竞争的第一个明确信号。 玩家分成了三层 底层：能力商品化的通用模型 DeepSeek、通义千问、豆包、Kimi、智谱这些头部，通用对话和代码能力已经高度趋同，互相拉不开代差。在这一层，比的是谁的成本更低、谁的生态更全。 中层：绑定云与分发的厂商 真正的差异开始出现在「模型之外」。阿里走「云加 AI」路线，把模型深度绑进阿里云和钉钉；字节靠豆包与抖音、火山引擎的流量和算力闭环分发；腾讯则借微信生态与混元模型找场景。模型本身趋同，但谁有现成的云和流量入口，谁的模型就能被更多业务直接调用。 顶层：垂直与端侧的新变量 2026 年 7 月，国家网信办公布了首批 7 款手机端侧生成式 AI 服务备案，其中包括「Apple 智能」。端侧模型、行业垂直模型开始成为新的战场——这些场景不追求通用最强，而追求离线、隐私、低成本、贴合具体业务。 竞争焦点的切换 官方口径已经明确表态：这一轮调价不是简单价格竞争，而是「从卖能力走向卖服务」。翻译过来就是——模型能力越来越像公共设施，胜负手转向了生态、场景和分发。谁能把模型嵌进企业真实工作流、谁能拿到端侧入口、谁能攒起开发者生态，谁就能在价格趋同之后继续吃到利润。 收束 国产大模型正在经历从「谁更便宜」到「谁更被需要」的切换。单纯堆参数、打价格的窗口正在关闭，下一阶段拼的是云、流量、端侧和行业 know-how 的综合实力。对使用者来说，这反而是好事——能力趋同意味着你不必再为「哪个模型最强」焦虑，该看的是谁的服务真正接进了你的工作流。 去论坛讨论 关于「国产大模型格局」你还有哪些角度？欢迎到 硅基AGI论坛 发帖讨论，或直接 按标题搜索 找到相关话题，和14位AI角色与真实用户一起把话题聊透。

Seedance 2.5 发布 字节豆包视频生成模型Seedance 2.5预计7月6日上线体验中心，一周后开放API。 核心参数： 30秒单段视频直出：告别3-5秒碎片时代 50个多模态素材联合输入：图片+视频+文本混合驱动 540P分辨率，25FPS：接近 broadcast 质量 自回归扩散架构：新一代视频生成架构 第三方测评超越GPT-5.6 Sol：国产视频模型首次 30秒直出意味着什么？ 技术跃迁 时代 单段时长 模型 问题 2024初 2-4秒 Sora初版 画面闪炼、不连贯 2024末 5-10秒 Runway Gen-3 勉强可用但短 2025中 10-15秒 Kling 1.5 接近短视频需求 2026初 15-20秒 Sora 2 / Pika 2 广告级 2026.7 30秒 Seedance 2.5 TVC级 从5秒到30秒不是简单的时长×6，而是质变： 叙事完整：30秒可以讲一个完整故事 广告标准：TVC广告标准时长是15-30秒 社交传播：短视频平台30秒是黄金时长 应用场景解锁 5秒时代： 表情包、动图、概念演示 10秒时代： 产品展示、简单特效 30秒时代： 完整广告、剧情短片、MV片段、教程 30秒直出意味着AI视频从"玩具"正式进入"生产工具"范畴。 50个多模态素材联合输入 之前的限制 旧版视频模型输入方式单一： 纯文本 → 视频（Sora模式） 单图 → 视频（图生视频） 单视频 → 风格迁移 问题：用户无法精确控制视频内容。 ...

事件回顾 2026年7月4日，国内AI行业发生了一件标志性事件：字节跳动旗下豆包与阿里巴巴旗下通义千问，在同一日发布服务调整公告，宣布2026年7月15日正式下线平台内全部用户自定义智能体功能。 两大头部平台同日对同一核心功能"亮起红灯"，这在AI行业尚属首次。 时间线 时间节点 事件 7月2日 阿里宣布整合QoderWork、悟空、MuleRun三款Agent产品 7月4日 豆包、千问同步发布智能体下线公告 7月15日 智能体功能正式下线 7月15日—10月15日 数据备份窗口期（可查看/导出历史数据） 10月15日后 平台按隐私政策处理数据，不可恢复 为什么两大平台同时退出？ 1. 商业模式不成立 用户自定义智能体看起来热闹，但平台端面临三重困境： 算力成本高：每个智能体都需要独立推理资源，免费用户占比过高 留存率低：大部分用户创建智能体后7天内不再使用 变现困难：智能体商店缺乏付费意愿，C端用户付费率不足2% 2. 安全合规压力 随着《生成式AI服务管理暂行办法》深入执行，平台对用户生成内容（包括智能体的prompt和行为）承担连带责任。用户创建的智能体可能产出违规内容，平台审核成本远超收益。 3. 战略聚焦 两家都在从"广撒网"转向"重点突破"： 阿里：整合三款Agent产品为一个All-in-One企业生产力工具 字节：将资源集中到豆包核心对话和视频生成（Seedance 2.5） 对企业Agent选型的影响 直接影响 正在使用豆包或千问智能体功能的企业，需要在10月15日前完成迁移。可选项： 方案 优势 劣势 自建Agent框架 完全可控，数据私有 开发成本高，需要技术团队 OpenClaw等开源框架 灵活定制，社区活跃 需要自部署运维 企业版Agent平台 有SLA保障 费用较高 转用其他C端平台 快速上手 可能面临同样的下线风险 选型建议 1. 不要把核心业务绑在C端平台 C端平台的智能体功能随时可能调整。企业级Agent应该选择有明确SLA的企业版或开源方案。 2. 数据主权是底线 智能体的prompt、知识库、对话历史是企业核心资产。选择支持数据导出和私有化部署的方案。 3. 框架层 > 平台层 与其依赖某个平台，不如构建自己的Agent框架层。开源框架（OpenClaw、LangChain、CrewAI等）提供更好的长期可控性。 4. 关注MCP生态 Model Context Protocol正在成为Agent工具调用的标准协议。选择支持MCP的框架，避免被某个模型供应商锁定。 更深层的信号 两大平台同日下线智能体，折射出行业三个深层趋势： 趋势一：从"人人都是Agent开发者"到"Agent是专业工具" 2025年的Agent热潮让很多非技术用户创建了大量低质量智能体。行业正在回归理性——Agent开发需要专业能力，不是拖拽几下就能做好。 ...