今天小編分享的科技經驗：微信聊天框内置元寶，超級App又一輪進化開始，歡迎閲讀。
頭圖來源：視覺中國
微信終于在聊天框放了個 AI 助手。
雖然名稱上還是「元寶紅包封面助手」，但在介紹裏可以看到其是依托于騰訊混元大模型的 AI 服務，可以提供陪聊、答題、作圖以及定制紅包封面等功能。
微信作為國内最大的社交平台，這次内置 AI 助手元寶或許意味着 AI 技術正在從獨立功能向基礎設施轉變，騰訊正在将微信的生态優勢轉化到 AI 領網域。
這會是騰訊重回 AI 牌桌的絕殺開端嗎？
實測，用 AI 更絲滑了
極客公園做了一番簡單實測。先是問了一下它和元寶 app 的異同有哪些：
然後我丢入一篇極客公園昨天發布的公眾号文章鏈接，内容是關于 DeepSeek 發布 V3 模型更新，「元寶紅包封面助手」回復説「收到，我問問元寶～」，這個回復有點人性化的。
随後它也沒問我是否需要開啓深度思考，就直接進行了 21 秒的深度思考：
元寶的深度思考過程｜圖片來源：極客公園
然後給出了我一份分析：
DeepSeek 公司于 2024 年 3 月 24 日發布了 V3 模型的重要更新，該版本雖非預期的 V4 或 R2 迭代，但在性能表現和開源政策上實現了顯著突破。以下是本次更新的核心要點：
該更新标志着 DeepSeek 在保持成本優勢的同時，通過技術迭代縮小了與頂尖閉源模型的差距，特别是在編程領網域展現出颠覆性潛力，其開源策略調整或将重塑大模型生态格局。
技術規格與發布信息
模型參數規模達 6850 億，屬于小版本更新（V3-0324）
基于全新 32K GPU 集群進行後訓練優化
已通過官網、App 及小程式等多渠道開放使用
開源版本同步上線，延續初代 V3"557.6 萬美元成本比肩 Claude3.5" 的高性價比特性
核心能力提升
編程能力跨越式突破
前端開發能力接近 Claude3.7 專家級水平，用户測試顯示：
能生成包含 CSS 動畫與 JavaScript 互動的完整 HTML 檔案（如天氣卡片動态效果）
代碼質量顯著優于舊版 R1 模型（對比案例顯示視覺效果與功能實現差距明顯）
在網站搭建測試中生成效果與 Claude3.7 Sonnet 相當
支持復雜指令解析（如通過函數 / 按鈕組實現多天氣動畫切換）
多模态理解增強
上下文理解能力提升，尤其在多輪對話場景
可精準處理跨語言混合編程需求（示例未展示但文中暗示）
開源生态建設
采用更寬松的開源協定，降低商業應用限制
延續初代 V3 作為首個衝入 Chatbot Arena 榜單前十開源模型的優勢
發布 1 小時内即吸引全球開發者參與測試驗證
行業影響與用户反饋
被專業用户評價為 " 相當于 Claude Sonnet3.5 到 3.6 的更新幅度 "
在無官方基準測試情況下，用户實測數據成為主要驗證依據
開發者社區高度關注其開源協定調整帶來的商業化可能性
未來展望
官方未透露 V4/R2 研發進展，但用户期待值持續升温
當前版本已确立開源大模型領網域新标杆，可能加劇行業競争
眼看清明節就要到了，我也問了問它「清明節做點什麼好」，對這個問題它倒是沒回復「收到，去問元寶」，也沒開啓深度思考模式，而是很快就輸出了答案：
清明節，作為中國傳統節日之一，不僅是緬懷先人、寄托哀思的時刻，也是親近自然、感受春天氣息的好機會。以下是一些清明節期間可以進行的活動建議：
無論選擇哪種方式，重要的是要用心感受節日的意義，珍惜與家人朋友相處的時光，同時也要注意安全和環保，讓清明節成為一個有意義且愉快的假期。
祭掃祖先：前往祖墳或陵園，清掃墓地，獻上鮮花、紙錢等，表達對逝去親人的懷念和敬意。
踏青賞春：利用清明假期，與家人朋友一同外出踏青，欣賞春天的美景，呼吸新鮮空氣，放松心情。
植樹造林：參與植樹活動，為大地增添一抹新綠，既是對自然的回饋，也是對生命的禮贊。
品嘗清明食品：制作或購買清明節特有的食品，如青團、清明果等，體驗傳統節日的風味。
文化體驗：參觀博物館、文化遺址，了解清明節的歷史文化背景，增長知識。
家庭聚會：利用假期與家人團聚，共叙親情，享受家庭的温馨。
靜思冥想：在寧靜的環境中，進行冥想或靜思，反思生活，規劃未來。
公益活動：參與社區或慈善機構組織的公益活動，幫助需要幫助的人，傳遞正能量。
户外運動：進行徒步、騎行、野餐等户外活動，鍛煉身體，享受户外的樂趣。
攝影創作：帶上相機，捕捉春天的美麗瞬間，進行攝影創作，記錄生活的美好。
還有分析檔案的功能我也試了一下，之前如果看到比較復雜的檔案想讓 AI 先幫忙概括總結一下要點再去細讀的話，得先去打開 AI 產品或者去相應的網頁，但現在可以直接在微信裏丢給這個助手，使用體驗更絲滑了一些。
這次「元寶紅包封面助手」也自行開啓了深度思考模式：
在 21 秒的深度思考後，助手給出了出一份分析：
對文檔内容的技術分析與行業洞察
一、語言模型技術演進
核心突破：
從 N-gram 到 Transformer 的範式轉變，語言模型參數量級從百萬級（GPT-1）躍升至萬億級（GPT-4）
自監督學習（MLM/NSP）解決了海量數據标注難題，預訓練 + 微調模式成為行業标準
詞嵌入維度從 768（BERT）擴展到 12888（GPT-3），語義表征能力呈指數級提升
關鍵技術指标：
訓練數據量：GPT-3 使用 45TB 數據（約 1 萬億詞），相當于 1351 萬本牛津詞典
算力成本：ChatGPT 訓練需 1 萬張 V100 GPU，成本超 10 億人民币
模型效率：DeepSeek 通過稀疏注意力等技術，将訓練成本降低至同規模模型的 1/3
二、Transformer 架構創新
技術革命性：
自注意力機制實現 O ( n ² ) 的全局關聯建模，相比 RNN 的序列依賴突破顯著
多頭注意力層數從 12 層（BERT）增至 96 層（GPT-3），上下文視窗從 512 擴展到 32K（Llama2）
位置編碼從絕對位置（Sinusoidal）發展到相對位置（RoPE），更好處理長序列
工程實踐突破：
混合精度訓練（FP16/FP32）節省 40% 顯存消耗
梯度檢查點技術（Gradient Checkpointing）實現百倍序列長度擴展
張量并行 + 流水線并行将千億參數模型訓練效率提升 80%
三、DeepSeek 的技術突破
開源生态貢獻：
模型架構：提出動态稀疏注意力機制，推理速度較 Llama 提升 2.3 倍
訓練效率：MoE 架構實現萬億參數模型在千卡集群上的可行訓練
中文優化：構建包含 2.6 萬億 token 的中英雙語預訓練語料庫
性能指标對比：
數學推理：DeepSeek-Math-7B 在 GSM8K 達到 83.5% 準确率（GPT-4 為 92%）
代碼生成：HumanEval 得分 68.9%（CodeLlama-34B 為 53.7%）
多模态理解：ViT-22B 在 ImageNet-21K 上 top-1 準确率達 88.7%
四、行業發展趨勢
技術前沿方向：
多模态融合：GPT-4o 實現 200ms 級跨模态響應延遲（人類平均反應時間 250ms）
推理能力突破：DeepSeek-V3 在定理證明任務上達到 IMO 金牌選手水平
能源效率：新型混合架構（如 DeepSeek-R1）實現每瓦特算力提升 5 倍
中美競争格局：
開源模型差距從 12 個月縮短至 3 個月（Llama3 vs DeepSeek-v2）
算力基建：中國在建智算中心規劃算力達 2000EFLOPS（美國當前運營 1200EFLOPS）
行業應用滲透率：中國制造業 AI 質檢部署率達 37%，超越美國 29%
五、關鍵數據啓示
經濟學視角：
大模型訓練邊際成本曲線：參數規模每提升 10 倍，部門 token 訓練成本下降 28%
ROI 周期：頭部企業模型商業化回報周期從 36 個月縮短至 18 個月
人才密度：頂尖 AI 研究員中美薪資差距從 50% 收窄至 15%
技術倫理考量：
安全對齊：最新 RLHF 技術将有害輸出概率從 3.2% 降至 0.07%
能耗優化：液冷集群 PUE 值從 1.5 優化至 1.08，碳排放減少 40%
可解釋性：因果歸因算法實現 85% 的決策路徑可視化
注：文中涉及企業及技術參數均來自公開資料，分析基于技術演進規律推導，具體實施需結合行業動态調整。建議關注浙江大學 CCAI 中心官網獲取最新研究成果。
看來關于是否開啓深度思考模式，「元寶紅包封面助手」有自己的判斷，如果任務很簡單，就不開啓，反之自動開啓。
加速 AI 布局
過去一個月，騰訊在 AI 應用領網域加速布局。
2 月起，騰訊旗下多個核心產品，如微信、元寶、QQ 浏覽器、QQ 音樂、ima（騰訊智能工作台）、騰訊文檔、騰訊地圖等，均接入了 DeepSeek 模型，并同步支持自研的混元大模型；元寶走向日更級迭代，35 天版本更新 30 次；混元大模型推出騰訊首個自研推理模型混元深度思考模型 Thinker ( T1 ) 、發布新一代快思考模型 TurboS、推出 5 個全新 3D 生成模型并全部開源……
業務線也作出整合，為了更好地發揮 AI 技術的協同效應，2 月，騰訊将 QQ 浏覽器、搜狗輸入法、ima 等十餘款 AI 產品及團隊從 PCG（平台與内容事業群）劃歸 CSIG（雲與智慧產業事業群），形成以 " 元寶 " 為核心的 "C 端工具 +B 端服務 " 矩陣。
在資金投入上，騰訊也展現了其在 AI 基礎設施建設上的決心。在 1 月的 2024 年度員工大會上，馬化騰提到騰訊會持續投入資源進行算力的儲備。據報道，騰訊計劃在 2025 年加大算力基礎設施的投資，投資金額或達 1000 億，其中計算約 580 億（GPU 約 400 億、伺服器約 110 億、存儲設備約 55 億、網絡設備将近 58 億），IDC 部分，自建及相關費用加起來将近 131 億，租用部分将近要花 200 億。3 月 19 日，騰訊總裁劉熾平在财報後的電話會議上稱，資本支出占收入的百分比将上升到十幾個百分點，人工智能将成為戰略投資的重點。
微信這次将大模型產品 " 元寶 " 内嵌于聊天界面，看似是功能更新，實則是騰訊對 AI 時代的戰略卡位。
通過将大模型產品以「AI 版檔案傳輸助手」形态嵌入高頻聊天場景，微信将用户的工作流、信息流統一收束，通過總結公眾号文章、解析檔案、圖片等剛需功能，微信在原有的功能之外，新增了一個可以持續產生價值的 AI 助手角色，這可能會讓用户在微信的停留時長和打開頻次迎來結構性增長。
微信作為國内最大的社交平台，這次内置 AI 助手元寶或許意味着中國互聯網正式進入 "AI 原生應用 " 時代，AI 技術正在從獨立功能向基礎設施轉變。
而随着開源日漸成為行業趨勢，單純的大模型技術能力越來越難以成為產品和市場競争的絕對壁壘。當微信這樣的龐大生态，帶着海量用户接入 AI 功能，對于所有的 AI 創業者來説可能都要思考：到底什麼樣的功能和創新，可以讓小公司與微信這樣的生态競争用户接觸 AI 的入口；到底什麼樣的壁壘，才能不被現有的超級產品生态，以接入新功能的方式吞噬。
DeepSeek 重塑了 AI 行業的格局，技術公司、大廠和 AI 原生創業者，都要重新思考自己的生态位。
