kaiyun·云开官网  v7.4.9最新版

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kaiyun·云开官网软件特色

       1、软件介绍

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      2、软件功能

      🏨kaiyun·云开官网🌾云开·kaiyun(中国)官方网站☎️多语言翻译：内置多语言翻译功能，支持实时语音和文字翻译，方便用户在旅行、工作和学习中跨越语言障碍进行交流。;

      ⛺kaiyun·云开官网🌾云开·kaiyun(中国)官方网站🌚快充技术：支持快速充电技术，只需短时间充电即可恢复大量电量，方便用户在紧急情况下快速恢复手机续航能力。;

      📲kaiyun·云开官网🌾云开·kaiyun(中国)官方网站🔦4K视频录制：支持4K超高清分辨率的视频录制，提供更清晰、更细腻的视频画面，适合记录重要时刻或制作高质量视频内容。;

      🛴kaiyun·云开官网🌾云开·kaiyun(中国)官方网站🍶高速数据传输：支持最新的高速数据传输标准，无论是通过USB、蓝牙还是WiFi，都能实现快速、大容量的数据传输，提升工作效率。;

      🗑kaiyun·云开官网🌾云开·kaiyun(中国)官方网站🏗自动更新功能：支持自动更新功能，用户可以设置应用和系统的自动更新，确保始终使用最新版本，提升安全性和功能体验。;

      🚓kaiyun·云开官网🌾云开·kaiyun(中国)官方网站🍵屏幕分享：支持屏幕分享功能，用户可以将手机屏幕内容投射到电视、电脑等大屏设备上，方便演示和娱乐。;

      3、软件更新内容

      1.⛰添加了健康提醒功能，定时提醒您进行健康活动。;

      2.🏫优化了「智能推送」功能，个性化推送更精准。;

      3.🧔引入了即时翻译功能，方便您在多语言环境下交流。;

      4.🎳支持使用指纹或面部识别进行身份验证。;

      5.📽引入了「实时翻译」功能，方便您在国际交流中沟通。;

      6.📺添加了健康提醒功能，定时提醒您进行健康活动。;

      4、编辑评论

      1.🍸在线客服：新增在线客服功能，通过应用实时咨询和解决问题。无论是技术问题还是使用疑问，都能通过在线客服功能快速获得帮助，提升用户体验。;

      2.🌱智能推荐：新增智能推荐功能，通过应用根据喜好推荐内容。无论是新闻、视频还是商品，都能通过智能推荐功能发现更多感兴趣的内容，提升发现体验。;

      3.🍇宠物管理：新增宠物管理功能，通过应用记录和管理宠物信息。无论是喂养时间、健康记录还是活动安排，都能通过宠物管理功能科学管理宠物生活，提升宠物健康。;

      4.🥣实时交通：新增实时交通信息功能，通过应用查看和规划出行路线。无论是驾车、公交还是步行，都能通过实时交通功能获得最佳出行方案，避免堵车。;

      5.🎂新闻推送：新增新闻推送功能，通过应用获取最新的新闻和资讯。无论是时事新闻还是行业动态，都能通过新闻推送功能第一时间了解，保持信息灵通。;

      5、支持多种手机、电脑系统版本

      只要您有：Android/IOS/Win7/Win10/Winall 都可以放心使用

【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

【《天下》“最有文化”的全新宋制外观演绎国韵之美******

随着开学季的到来，莘莘学子重返书院，正是大荒里文人雅客挥毫创作的好时机。《天下》一系列应景的外观即将上线，为少侠们的大荒之旅添上更多诗意！

全新宋制汉服【韶华向远】墨色点染，古朴雅致，完美地演绎出国风之美。女款清丽绝尘，携飘带【浮生未歇】超逸登场，男款配以竹笛【一苇以航】，翩翩气度浑然天成~还有可爱呆萌的珍兽【萌虎出山】，邀你一起“萌”游大荒！事不宜迟，下面一起揭开这些外观的神秘面纱吧~

【韶华向远】时装女款

女款的【韶华向远】，承袭宋制汉服的灵动与优雅。色调柔和，独具淳朴淡雅之美，女子一头青丝挽起，梳成简单发髻，以明珠花钿点缀，清丽脱俗。纯白对襟绣有繁花嫩叶，蜻蜓落于其间尽显生机，腰间、衣襟处皆以明珠点缀，与精巧的珍珠衫相呼应，彰显贵气。

衣袖间绣球花悄然绽放，似有暗香引来蝴蝶翩跹四周，腰间轻垂蓝紫色流苏腰坠，与轻纱飘带【浮生未歇】相衬，二者随风起舞，飘逸轻盈，少女手提花篮缓缓走来如仙女下凡，步步生香沁人心脾。

【韶华向远】时装男款

男款色调更沉稳大气，公子以银冠固定好如墨细发，柔顺的云纱披在肩侧，龙飞凤舞般的墨迹流淌其上，雅致且富有内涵，内衬上绘墨荷图，更彰显其高洁出尘，纱袖似云烟，轻掩流光金纹，温润玉珏与明珠环绕衣袖，为书香世家的公子增添贵气。

金丝绣制雀羽、花枝装点下摆，再坠以流苏，行走间随风摇曳，彰显飘逸之轻盈，国韵之典雅。公子手握珠串，取出竹笛【一苇以航】，顷刻，悠扬笛声缓缓传来，如听仙乐，让人恍若置身山河水墨画中，饱览独属东方的诗意之美。

【萌虎出山】珍兽

浓墨滴落宣纸之上，晕染而开，深浅相宜，逐渐勾勒出虎纹、虎躯。只稍一会，一只可爱虎崽便准备“出山”！

与寻常威风凛凛的白虎不同，水墨染就的幼虎可爱呆萌，毛茸茸的爪子拍打着地面，墨水四溅，似乎也想蘸墨“写”下几个字，只见它嗷嗷叫唤着，张牙舞爪，想要以此震慑他人，却不知此举更是萌化了一众少侠的心~

以上全新外观将于本周更新后上线，感兴趣的少侠可以留意天下3官网发布的更新公告，了解具体的获取途径哦~

【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

【白酒一线销售的一年：有“黄牛”退场，有代理商破局******

　　2024年已进入倒计时，白酒行业期待中的“开门红”却仍未热络展开。今年仍未消化完的库存，和对未来市场的不确定性，让经销商对接下来的备货产生了犹豫。

　　在过去的一年里，一些白酒销售从业者黯然离开了这个行业，他们中有想要淘金“酱酒热”的跨界人士，也有曾一晚就赚上万的“茅台黄牛”；而在投机心态之外，也有不少深耕行业的销售人员正在改变打法，在企业团购和应酬用酒下降的环境里，通过新场景的开拓寻找机遇，维持业绩。

　　中国酒业协会在刚刚发布的《2024中国白酒产业发展年度报告》中提出，明年是白酒产业进入到转型重塑的关键一年，行业将不再以增长速度看优劣。2024年，白酒行业加剧分化，在来年的转型到来之前，缩量市场在残酷地大浪淘沙。

　　“本以为白酒是稳赚不赔的暴利行当，入行才知水太深。”王胜意满心懊悔。2022 年，他父亲投身某酱香白酒经销，彼时正值“酱酒热”，想着能大赚一笔，却未料热潮迅速退去。2023 年进的货至今滞销，无奈只能亏本离场。

　　王父代理的白酒，看似融合两家头部酒企关键字，实则是傍名牌的白牌产品。网友们在评论区纷纷指出，当下酒类市场格局稳固，新品牌难有立锥之地，若无客群积累，经销商极易沦为“韭菜”，压货即死。

　　王胜意一家的遭遇颇具代表性。他父亲本从事服装生意，逢年过节采购白酒用于宴请、送礼，见熟人在茅台镇贴牌代工的酱香白酒2021 年价格飞涨，中等品质基酒供应价从百元左右一斤翻倍，便动了入局的心思。

　　2022年，酱酒狂热，茅台镇酒厂合作门槛极高，王胜意父子以年拿1000万元货量拿下代理权。起初销售尚可，周边老板、熟人囤酒，第一年收支勉强平衡。然而，2023年春节一过，动销放缓，下游分销商库存积压，更糟的是，业外经销商甩货套现，价盘体系崩塌。

　　2024年，飞天茅台散批价从年初近2800元/瓶暴跌至逼近2000元/瓶，中间商利润大减，不少“黄牛”纷纷出局。曾靠倒卖茅台酒日赚上万的李兴如感慨，如今茅台价格下滑，生意难做，已转行。听闻端午后茅台降价太快，部分大黄牛为拢住客户，还得补给买家差价，资金链脆弱的更是砸盘甩货、卷款跑路。

　　茅台降价促使酱酒市场回归理性，也有人早嗅危机，全身而退。有着十年白酒销售经验的李铁林，在酱酒热、价格上涨之际，因嫌成本高、投资重资产风险大，果断放弃贴牌生意。

　　“很多人以为白酒市场是这两年开始下滑的，其实疫情之前我就隐隐觉得不对。酱酒热期间大酒商动不动就要做10亿大单品，我觉得酒还是很传统的东西，并且无论投资酒厂还是在自己手里压存货，都挺重资产的，并不适合像互联网一样大规模推广复制。”李铁林告诉记者。

　　李铁林庆幸当时凭借从业直觉及时抽身。现在回头想来，他觉得当时退出的决定并不只是运气，而是来自从业多年的敏锐直觉。

　　白酒行业寒潮不仅席卷贴牌商、代理商，更波及上游中小酒厂。

　　赖兴文在茅台镇经营酒厂，近来厂里销售人员频繁离职，主因是收入大不如前。

　　因前两年产酒库存积压，赖兴文的酒厂今年停产新酒，制酒工人岗位随之减少。“行情好时，月入五六万，如今普遍几千块，若整月无订单，底薪仅1500 元。”赖兴文无奈说道。

　　今年8月，界面新闻走访茅台镇，中国酒文化城门口的杨柳湾商业步行街，酱香白酒销售门店鳞次栉比，店员们卖力招揽游客免费试酒，可工作日上午和傍晚，店内顾客寥寥。全无2020年左右时酒厂门口排队求购、住宿一房难求的局面。

　　酒仙网创始人郝鸿峰曾透露，茅台镇半数酒厂已停止下沙生产新酒。对此，力天酒业研究员副董事长张锋表示，虽说茅台镇下沙具体数据难辨真伪，但去年起酱香白酒生产企业下沙就极为谨慎，行业困境确凿无疑。

　　赖兴文的酒厂规模虽小，仅24口标准窖池，年均产近200吨酱香白酒，年经营成本却达八百万。酒厂主要为大酒厂供基酒，兼做少量贴牌产品。今年下游动销迟滞，大酒厂要货量锐减，销量仅为去年四分之一，价格腰斩。

　　赖兴文算了一笔账，每个窖池年均投料成本约30万元，还有人工、水电、排污等开支，酱酒存5年才销售，每吨年存储费近千元。缺乏现金流支撑，停产实属无奈。他听闻，茅台镇部分小酒企库存比高达10：1，即生产1000吨的酒却只能卖掉100吨。这样的酒厂通常缺乏自己的品牌和稳定客群，甚至可能存在生产质量良莠不齐的情况。

　　在茅台镇，不少酿酒人相信品质优良的酱酒仍然有机会，比如前述采访人张锋在茅台镇经营的酒厂今年全部下沙，并且明年开始二期建设。

　　不过，就像郝鸿峰所说，“此轮白酒低谷期尚未到底”。酒类产业产能过剩，老龄化趋势下消费者对白酒的消费需求减少，商务活动减少，以上三大因素的持续存在使白酒行业在2024年很难发生逆转、突飞猛进。

　　当需求明显下降时，将有更多生产企业面临淘汰。

　　“躺着赚钱的时代一去不复返。”白酒一线销售人员纷纷感慨。在投机退潮后，诸多深耕行业的从业者逆境求变。

　　王林，一位区域名酒品牌销售人员，从业十多年，今年业绩首次“难产”。“2023年业绩8000万元，完成率110%，今年领导把任务提到1.1亿，可到12月初才完成七千多万，我拼尽全力让经销商配合，在年底冲到8100万，也算有个交代。”王林向界面新闻记者诉苦。

　　“今年都不好做，尤其是大商，现在想让经销商打款，特别费劲。”王林对接的一位大商，在2024年年初信誓旦旦立下某款酒36000箱销售任务军令状，结果截止到上个月也就完成了四分之一，年底再努努力争取能完成年初计划任务量的二分之一。基于这样的情况，大商们对2025年的拿货量更加谨慎。

　　为保收入，王林另寻他法。以往靠品鉴会拉订单，如今客户进货意愿低，参会积极性差。好在王林从业多年，积累一批以40至50 岁中年男性为主的忠实客户，多为科级体制内或离退休基层领导干部、小企业主，他们人脉广，或是分销商，或是潜在客户“引路人”。

　　王林还私下售卖高端酒水满足客户需求。虽然王林公司是销售二线酱酒，但有一些客户仍有购买高端酒的需求，因此他也会通过自己的关系进货卖给客户。但今年以来推销的重点已经从名品白酒转向名品黄酒。

　　“我自己会去酒展上找到一款高端黄酒，因为客户现在健康意识增强，喝不动白酒的时候就想试试低度的黄酒。五粮液这类名品白酒利润薄，若客人预算不够买茅台又想喝高端酒，我就推荐这款正在打市场、对酒商利润空间大的黄酒”。王林说。

　　酒业“老兵”李权同样在求变。从业十余年，他手中销售份额曾侧重烟酒店，后因拿下企业团购采购业务，重心转移。“那时候拿下几个大企业团购，意气风发，觉得烟酒店单店拿货少、维护麻烦，就交给新同事，自己主攻团购。”

　　但2023年起，企业商务宴请、礼品采购预算大减，团购订单锐减，大客户甚至砍掉白酒采购。反观烟酒店，虽单店出货少，好在网点多，片区零售端全年销量稳定。王林如今频繁巡店，帮老板运营线上私域，老板们也乐意推广他的产品，零售端业绩还略高于去年同期。

　　王林和李权都深感，如今客户维护愈发精细、繁杂。但逆水行舟，不进则退。

　　2024年，名品白酒下沉，挤压区域酒空间。乡镇白酒销售避开锋芒，发力宴席场景。利辛县天诚商贸有限公司总经理郝嘉男巧用当地宴席推广金种子酒。此前，古井在利辛县城买断多数优质终端，乡镇投入少，而乡镇宴席看重品牌，能带动礼品、即饮消费。郝嘉男估算，上半年在利辛县办1013 场宴席，馥合香占40%以上，自己代理的金种子营收有望超过去年的400万元。

　　在这场行业巨变中，酒企也各寻生机。大厂纷纷加注研发，探索低度酒、健康养生酒，迎合年轻与健康消费潮流。某知名酒企新推低度果味白酒系列，半年销售额破5000万元。数字化营销也成行业标配，贯穿生产、销售全流程，酒类新零售品牌则布局线上线下即时配送。多家酒企在2024年提出厂商命运共同体的说法，减少下游压货，共同清理库存、促进动销。

　　“白酒存量竞争虽激烈，但市场够大，仍能养活一代用心耕耘的白酒人。”王林坚信。

　　（应被访者要求，文中王胜意、李铁林、赖兴文、李权为化名。）

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