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如何做出这个判断？周鸿祎：高达首先，我认为有差距是必然的，知道差距是多少，剩下的就是追赶问题。比如，同行要给医疗机构做一个医药医疗大模型，同行必须把医疗进行场景细分——在里边找出50到100个场景，并对每个场景分析，看看文章生成、情感判断、内容翻译等大模型最常见的功能能不能发挥作用。我觉得，力高国产大模型能否做到Sora这种水平就是一个资源和时间的问题。

关于大模型如何与产业相结合，资债率你提出了一个理念，叫小切口，大纵深。今年就消停很多了，产负因为很多企业知道，有些特别难的事自己也做不了。

张鹏：高达通用大模型的能力提升所衍生的能力，能让我们去寻找到大模型原生的应用或者大模型原生场景。

因为Sora本身还有很多创新的技术大家还在研究，同行我也不敢特别准地去预测需要多少时间，但我相信应该不需要太久。今年就消停很多了，力高因为很多企业知道，有些特别难的事自己也做不了。

我觉得，资债率国产大模型能否做到Sora这种水平就是一个资源和时间的问题。2023年，产负中国有上百家公司在做大模型，鱼龙混杂，泥沙俱下。

如果GPT-4是100分的话，高达GPT-3.5差不多应该有75分到80分，我认为这个速度就很快了。按照刷榜的成绩，同行国内的模型早就超过了GPT-4了。

(责任编辑：羽泉)