作家骆皆通过深入分析，提议了三个“黄金三问”，匡助你从用户场景开拔，均衡性能与资本，并谈判数据合规与模子的可阐明性。这不仅是一个技能有狡计，更是一个关乎居品质命周期的策略判断。

最近时常有一又友问我：“当今市面上模子这样多，从GPT到通义，从开源到闭源，到底该怎么选？是不是参数越多、排行越靠前的就越好？”

这个问题，说真话，莫得标准谜底。淌若只是粗浅地告诉你选哪个模子，那不是一个及格的居品司迎接作念的事。

因为模子选定，从来都不是一个单纯的技能有狡计，而是一个关乎居品质命周期的策略判断。它背后攀扯到用户场景、买卖格式、资本为止、数据合规，致使是你团队的才调鸿沟。

在我看来，AI居品司理在面对模子选定时，必须先进行一场深刻的“灵魂拷问”。我回来了三个“黄金三问”，它们组成了AI居品司理的有狡计框架。

1.灵魂拷问第一问：场景为王——你想惩处什么问题？

我常说，居品的一切都始于需求。选定模子的第一性旨趣，不是看它有何等顽强的通用才调，而是看它是否能精确地惩处你的业务痛点和用户需求。

一个在MMLU榜单上排行第一的模子，淌若不可在你的特定场景下创造价值，那么它等于不消的。

AI居品司理与传统居品司理的一个中枢分离在于，咱们必须具备将“场景需求”调度为“技能选型”的才调。

这条目咱们不仅要意会用户界面和功能逻辑，还要深入掌抓AI算法的旨趣、底层系统的架构想象。

当年，咱们可能只会用臆测机视觉（CV）技能惩处“东谈主脸识别”或“物体检测”的单一问题 。

但当今，用户的需求越来越复杂，越来越需要“主动智能”。

这就引出了一个尽头普遍的趋势：从“单一功能”到“多智能体（Multi-Agent）”的范式鬈曲。传统的AI助手更像是器具箱，你告诉它作念什么，它就给你一个固定的谜底。但在一些复杂场景下，一个模子难以并立完成任务。

以蔚来汽车的智能座舱为例，蔚来引入了NOMI Agents多智能体架构 。它将蓝本的“单点功能”重组成大概处理复杂任务的智能系统。

举例，一个“泊车助手”Agent不错匡助你寻找车位；一个“守卫”Agent不错在你离开后监控车辆景况；而“职业管家”Agent则能为你预订保重。

这些并立的智能体不错相互协调，共同为用户提供教导、主动的智能座舱体验 。这种选定，如故超越了单纯的“选一个大模子”，而是“想象一个由多个模子（或Agent）协调完成任务的系统” 。

它教练的，是居品司理对业务历程的解构和系统架构想象的才调。

2.灵魂拷问第二问：资本考量——你能承担多大的技能与经济资本？

在大模子期间，资本不再只是是研发预算表上的一个数字，它平直决定了居品的买卖格式和市集竞争力。选定模子时，AI居品司理必须在“性能上限”和“资本下限”之间找到一个最好均衡点。

最初，要认清一个执行：自研一个前沿的通用大模子，是少数巨头的“游戏”。

公开数据浮现，自2016年以来，教练一个前沿AI模子的资本每年增长2到3倍，瞻望到2027年，范围最大的模子资本将稀奇10亿好意思元 。这笔巨大的开支并非所有公司都能承受。模子的参数数目、内存占用、输入令牌长度等技能参数，都平直调度为对臆测才和谐基础法度的多量参预。

恰是因为如斯，咱们看到了中国AI行业正在演出一场强烈的“资本战” 。字节高出等于这场构兵的先驱，他们率先将豆包大模子的API价钱降至“分期间” 。这一举措，对通盘行业都产生了深入的影响。

这不单是是买卖竞争，它正在重塑通盘AI生态的价值链。当模子从“稀缺资源”变为“普适基础法度”时，竞争的焦点就从“谁有更好的模子”鬈曲到了“谁能将模子更好地落地到具体场景”上。

关于AI居品司理而言，这意味着一种新的契机：与其消耗巨资自研一个通用模子，不如诈欺低资本的头部模子API，将有限的资源消逝在“场景化落地”和“居品体验”上。

字节高出降价的背后，可能并非单纯为了赚取API用度，而是通过廉价策略占领市集，培养用户和开发者俗例，从而带动其云职业（IaaS）和生态器具（如Coze、HiAgent）的增长。

这一举措为那些在传统云职业市集起步较晚的公司提供了“弯谈超车”的契机 。这种将模子选定与买卖格式深度绑定的念念考，恰是AI居品司理的独到价值地点。

3.灵魂拷问第三问：数据与鸿沟——你领有什么数据？又需要何种“可阐明性”？

任何模子的生命线都离不开数据。模子的选定，与你所领有的数据的质料、数目、万般性和心事合规性高度联系。淌若你惟一极少数据，自研一个复杂的大模子可能会导致“过拟合”，即模子在教练集上发扬出色，但在执行世界中却差强东谈主意 。

此外，在某些特定高风险或强监管的行业，一个模子能否成效，其成效标准不再是单一的“准确率”，而是“竟然度”和“合规性”。这就波及到一个关键看法——AI的可阐明性（Explainable AI, XAI）。可阐明性指的是，咱们能否意会并阐释AI模子的有狡计过程。

在金融（如贷款审批）和医疗（如辅助会诊）等领域，模子有狡计过程的透明度是设备信任和满足合规条目的关键。一个“黑盒”模子，即使预测终端再准确，也可能因无法阐明其有狡计而靠近法律和伦理风险。

举例，一个模子因教练数据中的偏见而拒却了某个贷款央求，淌若莫得可阐明性，这将激励巨大的社会和法律问题。

上海仁济病院开发的宇宙首个泌尿专业智能体“RJUA”等于一个很好的例子 。在医疗健康领域，模子不仅要给出谜底，更要能阐明其推理过程，追忆到对应的医学指南。这种可阐明性辅助医师进行有狡计，而不是粗浅替代他们，从而设备了医患之间的信任。

关于AI居品司理而言，这意味着在面向高风险、强监管行业的居品中，咱们必须将“可阐明性”当作模子选定的中枢标准。这可能需要咱们灭亡某些高准确率但不可阐明的复杂模子，转而选定更容易意会的透明模子，或参预资源开发阐明性器具。

为了更好地具象化这三个灵魂拷问，我回来了一个AI模子选型有狡计矩阵，匡助人人将婉曲的有狡计过程变为可操作的步履指南。

结语：AI PM的成长之路：从“模子选定者”到“模子塑造者”

AI居品司理的脚色，正从一个单纯的“需求翻译者”向一个集技能、买卖、场景于孤独的“居品塑造者”调度。模子选定并非一次性有狡计，而是一个基于业务、资本和技能鸿沟的动态均衡过程。

它需要居品司理深入意会业务，知悉用户，同期还要懂点技能，会算经济账。

不要再问“哪个模子是最好的？”

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本文由东谈主东谈主都是居品司理作家【居品司理骆皆】，微信公众号：【骆皆】，原创/授权 发布于东谈主东谈主都是居品司理，未经许可，回绝转载。

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