DeepSeek掀低成本革命，中科院系黑马闯入全球TOP 10！破解高精度-低能耗困局

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  新智元报道  

编辑：编辑部 HYZ

【新智元导读】2025年，中国大模型迎来最高光时刻。DeepSeek凭借深度推理、低成本强势崛起，中科院系AI企业祭出的YAYI-Ultra大模型在代码能力上超越GPT-4o，成功跻身OpenCompas榜单全球前十，高精度和低能耗兼而有之。

2025年开年，DeepSeek在国内外大模型行业掀起了地震。除了深度推理模型DeepSeek-R1在回答问题上的表现优异之外，DeepSeek的存在，给国内大模型圈注入了紧张又鲜活的空气。

• 其一，凭借技术优势，DeepSeek一举进入国际大模型头部梯队，这给国内大模型公司看到了弯道超车的可能性。

• 其二，DeepSeek的训练成果，打破了算力受限的问题，证明通过算法优化，同样可以以低算力训练出高质量的模型。

当算力「卡脖子」的隐忧被放下，兼顾能耗和精度的大模型应该解决哪些问题？在这个层面上，国内大模型公司纷纷交出了各自的答卷。

最近，由中国科学院自动化所孵化的AI企业中科闻歌发布的雅意大模型旗舰版——YAYI-Ultra在破解大模型落地「精度-能耗」困局前给出了自己的答案。

体验地址：yayi.wenge.com

作为覆盖全球100+模型的权威评测体系，OpenCompass榜单历来是观察大模型技术路线的「晴雨表」。

在近日发布的OpenCompass大模型公开学术榜单中，中科闻歌YAYI-Ultra，以64.5分首次闯入前十，成为TOP10中五个中国大模型之一。

在OpenCompass最新大语言模型公开学术实时榜单中，YAYI-Ultra排名综合得分64.5，排名第十，其中：

• 代码生成：LiveCodeBench排名第五，表现优于GPT-4o-20241120版本
• 复杂指令理解：IFEval排名第九

• 知识推理能力：MMLU-Pro排名第九

在侧重中文理解的C-Eval评测中，YAYI-Ultra在允许自主验证的公开访问榜单位列第二，展现了在中文场景下的技术优势。

一手实测：超长文输出，复杂任务规划精准拿捏

根据官方信息，YAYI-Ultra在图表理解、复杂任务、长文理解与生成方面表现突出，我们立马上手从六个维度（多模态图表深度理解、复杂图像理解、复杂任务智能规划（Function Call）、数据统计分析及超长文本理解与生成）实测下YAYI-Ultra表现到底如何。

01 视觉理解再升级：懂语言，更懂图表

上来我们先来读个图表试试。

prompt：2000年前后，哪个价格区间的物业费占比变化最多？

YAYI-Ultra可以准确识别柱状图中的不同颜色和数字，充分理解图表并给出回答。

除了中文场景外，在多语言场景中，YAYI-Ultra也能够准确理解并遵循用户指令，提供跨语言的精准回复。

prompt：How did the distribution of agriculture-related employment change between 2012 and 2022? Did it increase or decrease, and by what percentage or amount? Answer in Chinese。

可以看到，在视觉理解方面，针对跨语言多模态对齐、多图推理、可变分辨率等技术难点，YAYI-Ultra全面升级，增强了模型在跨语言图表理解、多图表问答、多模态指令遵循等方面的能力，不仅能轻松应对堆积条形图、散点图、混合图表等复杂图表场景，在图表重绘、图表转换等任务上也表现突出。

02 表格智解：万千表格不在话下

在工作中，复杂报告统计费时又费力，我们「喂」给YAYI-Ultra一张包含行业普通报告、行业深度报告、公司普通报告三种类型交替出现的表格，YAYI-Ultra准确统计出不同类型报告的数量。

prompt：每种报告类型的数量是多少？

当涉及不规则表格时，YAYI-Ultra依然能够精准解析并提取关键数据。以下表格包含总分结构及复杂数据表述，YAYI-Ultra能够准确理解表格中的模型类型、方法及局部性指标变化数值，并完成对比分析。

prompt：哪个基座模型使用IKE方法后局部性下降最多？

在统计数据理解方面，可以看出YAYI-Ultra重点增强了表格问答中复杂排版理解、跨语言问答等能力。

从金融报告、学术论文，到包含嵌套结构的复杂表格，YAYI-Ultra都能精准定位信息、理解用户意图；同时，模型也能够在跨语言表格问答场景中，提供高效、清晰的解答。

03 Function Call：复杂任务智能规划

继续上难度，我们让YAYI-Ultra绘制一下去年奥运会中国队金、银、铜奖牌数量折线图（随时间变化）。

首先可以看到，YAYI-Ultra准确理解了用户意图，确定「去年奥运会」指的是巴黎奥运会，并制定出详细的任务规划；接下来，模型通过搜索引擎获取巴黎奥运会中国队金、银、铜牌相关数据（包括91枚奖牌的类型及获得时间）；再将这些奖牌数据进行梳理，归类分组、按时排序，并生成代码，通过调用代码解释器，完成折线图绘制。

YAYI-Ultra之所以能够完成这一系列的复杂任务拆解与规划，离不开其增加的工具调用能力，主要包含搜索引擎、代码解释器、图像解析、天气等基础工具；新闻热榜追踪、传播影响力分析等特色垂直领域工具。

模型显著增强了在多工具串行调用场景下的规划合理性，同时提升了复杂搜索场景下的信息收集能力。

04 多模态输出：图文并茂，直观简洁

在文献阅读或者信息收集过程中，我们通常需要从多篇文档中查找、分析特定信息（如数值变化、实验结果等），现在一句话就能找到想要的内容，并且YAYI-Ultra在文字分析描述的基础上，可同步给出对应的图片内容。

比如，提问：The percentage of different behaviors under different collaborative strategies

YAYI-Ultra根据问题，从用户构建的「人工智能论文知识库」中识别相关的多篇人工智能论文，并据此进行回答。答案中不仅有文字，还在对应的引用位置给出了原始图片，大大提升了阅读体验及答案可靠性。

05 全栈长文：吞吐万言，下笔如神

最让人眼前一亮的要属超长文输出，YAYI-Ultra支持最长20万字输入和10万字超长输出，形成从「输入理解」到「内容创作」的全链路长文本能力闭环。

YAYI-Ultra支持联网智能创作与文献锚定创作双模式，并将长文写作任务拆解为更小、更可控的子任务（先生成大纲，再根据大纲生成全文），这样有效保证了文本结构，提升长文生成质量。

· 联网智能创作：联网收集信息完成创作

prompt：写一篇30000字的中国儒家文化发展历史分析报告

· 文献锚定创作：划定知识边界精准写作

prompt：请根据

（文：新智元）