黑马DeepSeek-R1的崛起，给外国网友上演了一场来自东方的震撼。

一边，OpenAI和Claude都破了大防，一个声讨“窃取”，一个嘲讽“落后”，两家水火不容的对手竟然以这种戏剧性的方式，鲜有地达成了一致。

另一边，微软、亚马逊等云服务厂商，甚至英伟达都开启了“真香”模式，你追我赶地在自家云平台上线DeepSeek-R1。

但不管破防还是真香，DeepSeek-R1都已经成为一股震撼硅谷的“东方神秘力量”。

DeepSeek，不是一个人在战斗，背后也是中国大模型的全面崛起

中国大模型遍地开花

在各个领域，中国的大模型都不缺乏强者，而且各具特色。

就拿DeepSeek-R1来说，它的特色在于成本极低，也正是这一点戳到了OpenAI和Claude的痛处。

做搜索出身的百度，将积累下来的技术经验用到了模型产品当中，把RAG能力做成了模型特色，让文心一言成为了RAG领域的最强选手。

在文字之外，语音是一种更加自然的对话方式，在这方面，字节的豆包就有强大的端到端对话，能够处理复杂的中文内容，甚至感知人类情绪，总之是一点不输给OpenAI的《Her》。

除了和对话相关的模型，在视频生成领域还有异军突起的快手可灵，视频质量已经实现对Sora的超越。

可灵的出现也带动了一系列国产视频生成模型的发展，后来，字节的即梦、阿里的通义万相，还有来自大模型六小虎以及独立的视频模型厂商，都纷纷上线自己的产品。

等到国产模型拥有了成熟的应用和商业模式，OpenAI的Sora才终于姗姗来迟，但与Demo刚刚出现时的惊艳相比已是泯然众人。

而在从模型走向应用的路上，有一项能力，它的名字不像视频生成、文本对话这样一目了然，但扮演着重要的角色。

它就是刚刚提到的RAG

RAG技术，百度引领

所谓RAG，就是检索增强生成，它通过引入检索机制，使得模型在生成回答时能够参考更多的信息，从而提高了回答的准确性和丰富性。

RAG之所以重要，在于它可以帮助模型解决这样几个问题：

• 一是大模型无法针对训练完成之后的信息进行回答，RAG可以迅速补充；
• 二是大模型部分情况下存在幻觉，RAG可以通过引入外部资料降低幻觉现象；
• 三是通过对外部资料的调用，让模型生成的答案更加权威透明。

而在RAG能力上，国内同样有着一位强者，它就是百度的文心一言。

光说不练没有说服力，接下来就拉文心一言和ChatGPT比试一番。

既然RAG的一大用途是解决训练完成后的信息问题，考察的题目也得有时效性。

蛇年春晚《借伞》节目中，一共出现了几对青蛇白蛇？（答案：六对）

但ChatGPT这里，虽然也搜到了相关内容，还像模像样地给出了视频，但标注引用的链接当中并不包含答案，而且回答的数字也是错的。

不过在实际场景中，我们不一定会一次只问一个问题，而是连珠炮似的抛出一串问题，并且说话的过程中还会出现省略，这就对模型理解问题提出了更高的要求。

第五航权是指什么？能够进行什么样的客货运输？和第八航权有什么区别？

这波文心一言成功捕捉了三个问题并一一给出正确解答，而且在对比两个概念的区别时还采用了表格的方式，更加易于理解其不同。

相比较之下，ChatGPT说的虽然也对，但区别的部分只是把两个概念各自介绍了一遍，看上并没有那么一目了然。

除了连环提问，也可以在问题本身上设置难度，询问一些极其专业的问题。

在有机化学当中，周环反应既不产生离子也不产生自由基，这种反应为什么能够发生？

结果呢，文心一言不仅解答了疑问，还补充介绍了相关化学反应的概念和分类，甚至最后还附上了视频课程，方便我们进一步学习。