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零一萬物作為AI 2.0技術的先驅,致力於推動人工智慧技術的創新與應用,以實現人工智慧的普惠價值。公司透過提供商用解決方案、分享技術知識、匯聚人才以及開放合作,正在塑造AI 2....

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零一萬物是什麼

零一萬物01.AI是一家面向企業與產業場景,提供大模型、智能體及AI轉型服務的人工智慧公司。

目前官網的重點已從個人線上模型體驗轉向企業決策AI、行業解決方案和共創交付。

當前產品與服務

  • 萬策企業AI決策中樞平台。
  • 面向企業一號位的老闆AI。
  • 面向投資與戰略場景的投資官AI。
  • 面向ToB與ToG銷售的銷冠AI。
  • 萬智企業大模型一站式平台。
  • AI轉型策略諮詢服務。
  • 前沿部署工程師FDE共創交付。
  • 主權AI與多行業解決方案。
  • Yi系列開源大語言模型。

萬策決策中樞平台

萬策面向企業戰略、管理、銷售和投資等高價值決策場景,強調從資訊分析走向可執行行動。

能力主要作用企業價值
經營事實整合連接企業內部與外部資訊減少資訊分散
風險識別發現異常、假設和決策盲點提前暴露問題
證據鏈保留分析依據和引用關係便於複核判斷
關鍵追問挑戰材料中的結論和缺口提升決策品質
行動閉環把結論轉成任務並持續追蹤推動決策落地

決策AI適合輔助管理者發現問題與組織證據,不應代替法定審批、專業判斷及最終責任人。

老闆AI

老闆AI面向企業一把手,圍繞經營分析、風險識別和行動閉環組織企業資訊。

  • 匯總關鍵經營事實。
  • 識別影響目標的主要風險。
  • 比較不同方案和資源投入。
  • 形成可執行的行動建議。
  • 追蹤任務、責任人與結果。
  • 為管理復盤保留決策過程。

投資官AI

投資官AI服務用於投資、策略及董事會決策,重點在於資料研判、風險复核以及關鍵問題的處理。

場景AI輔助任務必須人工確認
行業研究整理市場、公司和競爭資訊數據時點與來源
項目初篩提取商業模式與關鍵指標材料真實性
風險複核發現假設衝突和資訊缺口法律、財務與技術盡調
投委會準備形成摘要和追問清單最終投資判斷
投後追蹤監測指標與經營變化異常原因和處置

投資官AI不是持牌投資顧問,模型結論不能直接作為證券交易或重大投資決定的唯一依據。

銷冠AI

銷冠AI面向複雜的ToB與ToG銷售管理,幫助團隊判斷商機品質並匹配解決方案。

  • 分析客戶需求和決策鏈。
  • 評估商機階段與成交概率。
  • 識別預算、競爭和推進風險。
  • 匹配產品能力與客戶問題。
  • 優化售前資源投入優先級。
  • 沉澱復盤經驗並改進銷售打法。

萬智企業大模型平台

萬智是企業大模型一站式平台,官網將其概括為模型部署、應用實踐和模型微調工具。

層級可能覆蓋的工作採購時確認
模型部署接入或部署所選模型雲端、專有雲或本地條件
應用實踐搭建知識庫、Agent和業務應用現成功能與訂製邊界
模型微調使用企業數據適配任務數據量、算力與評估方法
安全治理權限、審計和資料隔離合規證明與日誌範圍
運營評估監控品質、成本和業務指標SLA與持續迭代責任

戰略諮詢與FDE共創

零一萬物採用戰略諮詢加FDE共創的方式,把業務目標、數據、模型和應用部署連接起來。

  1. 由企業一號位明確經營目標和邊界。
  2. 梳理高價值場景、風險和預期ROI。
  3. 設計路線圖、技術架構與交付里程碑。
  4. 構建企業人物、流程和事件的業務本體。
  5. 接入數據並處理權限與品質問題。
  6. 由FDE與業務團隊共同搭建原型。
  7. 用真實任務驗證準確率、效率與成本。
  8. 建立人工複核、審計和異常處理機制。
  9. 上線後持續監控業務指標。
  10. 將場景經驗反哺模型和戰略迭代。

行業解決方案

行業或方向典型問題AI切入點
主權AI國家級數據與能力自主安全底座和本地能力
供應鏈物流複雜調度與供需變化預測、優化和決策輔助
製造生產、品質和設備協同現場感知與運營決策
能源供需平衡與調度預測和優化建議
農業生產現場數據分散種養管理與智慧作業
投資材料繁多和風險複雜研判、複核和追問
教育教學與管理個性化助教、教師和導師能力
零售人貨場協同經營分析與策略優化

開放平台停止服務說明

零一萬物大模型開放平台已經公告,將逐步停止面向用戶提供在線體驗、API調用和充值服務。

  • 不應再把舊API價格寫成當前有效價格。
  • 新項目不要依賴即將停止的充值入口。
  • 存量用戶應盡快導出必要數據和賬單。
  • 檢查已有API密鑰、餘額和服務期限。
  • 評估遷移到其他模型或自託管Yi模型。
  • 特殊企業需求可聯絡官方商務團隊。

Yi系列開源模型

零一萬物官方GitHub公開了Yi與Yi-1.5系列模型代碼、權重說明、微調、量化和部署資料。

模型系列主要定位典型上下文
Yi-6B較輕量的基礎與對話任務4K及擴展版本
Yi-9B代碼、數學和通用推理含200K版本
Yi-34B更高容量的基礎與對話模型含200K版本
Yi-1.5增強編碼、數學、推理和指令遵循按具體模型卡
Yi-VL圖像與文本理解按具體版本
量化模型降低顯存與部署門檻AWQ或GPTQ版本

這些主要是2023至2024年發布的模型,選型時應與當前新模型比較品質、上下文、生態及維護狀態。

開源許可

官方倉庫說明:Yi-1.5系列的路徑與權重採用Apache 2.0許可證,可用於個人、學術及商業用途。

  • 商業使用仍需遵守完整許可證文本。
  • 衍生作品應保留官方要求的歸屬說明。
  • 不同倉庫、權重和數據可能有獨立條款。
  • 第三方量化模型不自動繼承官方可信度。
  • 上線前檢查NOTICE、模型卡和依賴許可證。
  • 開源模型不代表官方託管API仍在售。

本地部署方式

官方倉庫提供Transformers、Docker、llama.cpp、量化、微調及Web演示等參考路徑。

Yi開源模型部署教學

  1. 先選擇基礎、聊天或視覺模型。
  2. 閱讀對應模型卡和許可證。
  3. 核對顯存、內存、CUDA和磁盤要求。
  4. 從官方倉庫或模型平台獲取權重。
  5. 在隔離測試環境完成推理部署。
  6. 使用真實業務樣本建立評測集。
  7. 測試幻覺、安全、延遲和併發。
  8. 需要時使用AWQ或GPTQ量化。
  9. 微調前檢查訓練數據權利和品質。
  10. 上線後持續監控輸出與依賴漏洞。

硬體要求參考

官方舊版文件給出了最低顯存參考,實際需求會受精確度、上下文長度、併發以及推理框架影響。

模型官方文件最低顯存參考部署提示
Yi-6B約15GB量化後可進一步降低
Yi-9B約20GB24GB顯卡更便於測試
Yi-34B約72GB通常需要多卡或大顯存卡
Yi-6B-200K約50GB長上下文顯著增加資源
Yi-34B-200K約200GB需要高端多卡環境

以上是官方倉庫歷史參考,不是固定雲伺服器配置或當前採購報價。

價格與採購方式

目前官網並未公開企業產品的標準套餐價格,項目通常需要結合場景、數據、部署及服務範圍來詢價。

使用方式軟體或服務價格其他成本
Yi開源模型權重下載免費算力、儲存、運維和安全性
開放平台API正逐步停止充值與調用不建議按舊價規劃新項目
萬策與角色AI聯絡官方詢價集成、資料治理和交付
萬智企業平台聯絡官方詢價部署、微調和運營
諮詢與FDE共創按項目報價範圍、週期和駐場資源

企業採購時應索取功能清單、交付邊界、SLA、資料條款、驗收指標及退出遷移方案。

企業採購檢查清單

  • 明確要改善的業務指標和基線。
  • 確認產品是標準化服務還是訂製專案。
  • 核實雲端、專有雲和本地部署選項。
  • 確認數據位置、訓練使用和刪除機制。
  • 約定模型版本、升級和回滾方案。
  • 測試權限、審計、內容安全與人工複核。
  • 約定故障響應、可用性及賠償邊界。
  • 核算算力、實施、運維和後續迭代總成本。
  • 設計供應商退出與數據遷移計劃。

適合哪些用戶

用戶推薦方向不適合的預期
企業管理層老闆AI和萬策決策中樞讓AI獨立承擔決策責任
投資機構投資官AI與材料研判代替盡調和投委會
複雜銷售團隊銷冠AI與商機管理僅靠模型保證成交
大型企業技術團隊萬智平台與FDE共創零集成即可上線
開發者與研究者Yi開源模型本地部署繼續依賴舊開放平台充值

使用限制與風險

  • 企業服務沒有公開固定價格。
  • 原開放平台正在停止在線體驗、API和充值。
  • 開源倉庫的主要模型發布並非最新一代。
  • 大模型輸出可能產生錯誤和不合理內容。
  • 200K上下文不代表所有位置都同樣可靠。
  • 高風險決策必須保留專業人員複核。
  • 本地部署需要算力、運維和安全能力。
  • 行業方案落地的效果取決於數據和流程改造。

常見問題

零一萬物現在主要提供什麼服務?

當前重點是萬策企業決策中樞、老闆AI、投資官AI、銷冠AI、萬智企業大模型平台及諮詢與FDE共創。

零一萬物開放平台還能儲值和調用API嗎?

官方公告稱開放平台將逐步停止在線體驗、API調用和充值,新項目不應繼續按舊服務規劃。

Yi大模型是開源的嗎?

是,官方GitHub公開了Yi與Yi-1.5等模型;Yi-1.5的代碼及權重標註採用Apache 2.0許可證。

Yi開源模型可以商用嗎?

官方倉庫稱可用於商業用途,但必須遵守許可證規定、保留所需的歸屬說明,並檢查具體權重和依賴條款。

零一萬物企業產品多少錢?

官網未公開萬策、萬智和角色AI的固定套餐價,需要根據部署、數據、集成和交付範圍聯繫官方詢價。

Yi模型可以本地部署嗎?

可以,官方倉庫提供Transformers、Docker、llama.cpp、量化和微調資料,但需要匹配顯存與運維能力。

零一萬物適合個人用戶嗎?

目前,商業官方網站主要是為企業所設計的;個人開發者則更適合研究Yi開源模型,而非依賴那些即將停止運作的開放平台。

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