杨博士说AI：Haiku 5.5 降价后成最强性价比模型

以下是视频口播的自动转写，可能有错字。

最近海外的头部的模型公司也开始玩起价格战了。首先是 cloud 的 hikou 5.5，这款应该属于 opus 和 sonnet 的小杯版，单价降到了极低的数字。提示词在100k以内的时候呢，每百万 token 的输入是0.1美元，输出是0.5美元。

这个价格是它的中杯 sonnet 5.5的1/20。这什么概念呢？0.5美元的话，其实比 deepseek 的 v4.1还要便宜。deepseek v4.1是在0.66美元左右。在同一价位的包括了 gom 5.3 flash 和千问3.8 flash。

这个价格呢是极其夸张的，因为它的跑分其实很好。海酷5.5呢，在 artificial analysis 的 intelligence index 是43分，超过了 gom 5.3 的 flash 的。这个分数呢几乎是跟 kimi k3是一个水准，而 kimi k3的价格呢其实就是 sonnet 的价格。

所以是在差不多水平的情况下，价格是 kimi k3的1/20。当然它如果提示词超过100k的话，它的价格呢会是原价，就是输入跟输出各涨5倍，0.5美元和2.5美。100k呢其实是一个非常大的阈值。从我们的用户的数据来分析的话，基本上能占90%以上。

如果按照这样的一个数字的话，海库呢应该已经到了哈雷托前沿了。那再对比几乎在同一档位的 gpt6luna 来看的话，海库的分数是一骑绝尘的，远超过了 gpt6luna。所以呢，目前来看，对于美国的头部的模型公司来说，这是一个很大的策略。fable 和 astral 呢，是完全莫高的，只负责性能，不关注价格。

从主力的使用来看的话，anthropic 推出的是 cloud，而 OpenAI 推出的是 gpt4模型。而中间档的 cloud solid 对标的是 gpt 的 terra，小杯的海库和 luna 呢，其实是覆盖了性价比这一个区间。这次海库出来呢，几乎是完全覆盖了国产模型在性价比这个领域的优势。

之所以能成套的推出自己从大杯到中杯到小杯的模型呢，其实是因为目前的模型公司都建立了一个非常齐全的产线，产线呢大部分的差异化是在后训阶段。在同组的模型中呢，其实只要做一些微。规模型的减质就可以出不同尺寸的多个版本，而大的模型呢更容易提升性能，会先确保模型的能力。

中小杯的模型呢是通过蒸馏的方式把这个知识传承下来。本身在拓展边界的时候呢，国产模型已经充分的证明蒸馏的效率。还有模型呢其实也发挥了自己的摸高模型的拓展边界的能力呢，去快速的实现中小杯模型的升级。类似的，比如说在 blackwell 的显卡上，满血的模型和量化后的模型呢，是可以在训练时对齐的。

这也解决了在部署阶段通过量化模型实现完全接近满血模型表现的效果。在大部分的推理阶段呢，模型公司会选择用量化模型，而不是满血模型，以降低针对普通场景的模型的性价比的提升。那之所以能达到这样的价格呢，应该是 cloud 也找到了更省成本的部署方式，能在上下文不爆仓的情况下，用老一代的英伟达的显卡，以及在不需要优化 kv cache 的量的情况下，把价格打下来。

这也是为什么它的提示词的长度呢，要求是不要超。超过100k。对的， spacex ai 呢，最近呢推出自己的 grok bot 里面有一个设定，就是它会做自动路由，涵盖了 opus 5.5。而目前呢，grok bot 呢，对于大部分普通用户来说是免费的。

所以呢，马斯克呢也是大撒金币，用免费的 opus 5.5呢来吸引用户使用他们的 grok bot，就是对标 muse 的一个 sandbox 沙箱常开的一个个人智能体。可见海外的头部的模型公司为了抢用户，也开始大规模的提升性价比，并做一些补贴。

那模型公司走到今天这一步呢，我觉得实际上能参与的玩家已经不多了。新的玩家要想进来，在市场上又没有品牌的话，很难跟前面的头部的玩家竞争。那现在的模型公司跟半年前的逻辑不一样，当时大家认为模型公司都只关注性能，现在呢是性能跟性价比都会关注。那在模型之外呢，其实最近呢有一系列新的入口级的方向正在产生规模性的网络效应，包括了 personation 个人智能体在 c 端的影响力，也包括了基于 llm 加上 gem 模型，再加上 isi 的一套。

完整的系统。所以呢，未来的模型公司的叙事大概率不会像过去的三年，只是关注着榜单，尤其是数字世界榜单。反而呢，会更多的建立自己的差异化优势。对于很多 new labs 来说呢，如何去摆脱现在同质化的竞争的压力，建立自己的场景，找到自己的流量入口，如何把模型和哈里斯层、agent 层，甚至应用层做结合，已经变成了一个非常重要的议题。