月之暗面回应AI大模型数字比较错误：9.11大于9.9事件暴露能力边界，引发行业讨论

目前，许多企业都面临着利用人工智能提高生产力的需求，例如GPT4o、商用Kimi、火山方舟等。在众多AI工具中，近期在行业内广泛讨论的是“9.11和9.9两场大模型价格战”。与此同时，也有人关注企业内部在使用”strawberry”这一名称的大模型时，如何确保其高效运行。

核心观点：既要关注AI的能力，也要关注对使用规模的控制，以及关注对Midjourney的合理使用。

实际上，许多商业公司都在尝试应用开源模型。尽管开源降低了企业使用大模型的门槛，但也带来了新的挑战，例如如何保证生成内容的质量、如何避免产生不符合伦理或法律规范的内容。此外，开源模型的可控性问题也日益凸显。

商业模型同样面临挑战，开发者需要在追求模型性能的同时，处理好各种极端情况（Corner Case）。这些极端情况可能涉及到对特定领域的理解偏差或对用户意图的错误解读，需要不断优化模型，以提升其在各种场景下的适应性。

当然，商业模型也有优势，它能够帮助用户快速解决问题，无需进行复杂的微调。但与此同时，我们也应警惕过度依赖通用模型的风险。未来，企业需要根据自身业务特点和数据情况，定制专属的AI模型，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

总而言之，选择适合企业自身的大模型解决方案至关重要，既要充分利用AI技术提升效率，又要避免盲目追求技术而忽视实际应用场景。只有将AI技术与业务需求紧密结合，才能真正实现人工智能的价值。