還有千千萬個DeepSeek?OpenAI潛在敵手不只它,盤點5大中國潛力AI公司
還有千千萬個DeepSeek?OpenAI潛在敵手不只它,盤點5大中國潛力AI公司

中國DeepSeek在台灣農曆新年期間推出了 AI 模型 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1,引起了廣泛關注,並且在AI產業中掀起波瀾!

在經過數日的市場震盪與各方分析後,DeepSeek掀起的影響,可以歸納為「低成本與高效能」,有能力以更低的價格提供AI服務,進而推動AI技術普及,更進一步加速市場競爭,對其他AI公司構成了競爭壓力,促使加速技術研發。

中國AI企業急起直追

DeepSeek的成功可能並非個案。近期,其他中國科技公司也紛紛發表最新AI模型,聲稱可與 DeepSeek 和 OpenAI 的模型相提並論。

美方的悲觀論者,例如卡內基國際和平基金會的中國AI專家 Matt Sheehan 就表示,美國政府若以為擊垮 DeepSeek 就能高枕無憂是大錯特錯。他認為,中國在AI領域的發展速度正不斷加快,美國應密切關注。

以下為近期推出AI模型的中國企業:

阿里巴巴雲 (Alibaba Cloud)

農曆新年期間,阿里巴巴雲發布了 Qwen 2.5-Max 模型,號稱在多項基準測試中超越 DeepSeek V3 和 Meta Llama 3.1。

根據「阿里雲」指出,Qwen2.5-Max 模型是阿里雲通義團隊對 MoE 模型的最新成果,預訓練資料超過 20 兆 tokens。在測試大學程度知識的 MMLU-Pro、評估程式設計能力的 LiveCodeBench、綜合能力評估的 LiveBench,以及近似人類偏好的 Arena-Hard 等多個權威評測中,該模型均展現出與 DeepSeek V3、GPT-4 和 Claude-3.5-Sonnet 比肩,甚至領先的性能。

通義團隊將 Qwen2.5-Max 與DeepSeek V3、Llama-3.1-405B,以及Qwen2.5-72B進行對比,聲稱在所有11項基準測試中,Qwen2.5-Max 全部超越了對比模型。

智譜 (Zhipu)

這家位於北京的新創公司以AI發展迅速著稱,其AutoGLM應用程式可幫助使用者透過複雜的語音指令操作手機,但近期被美國政府列入貿易黑名單。

智譜才於去年12月完成新一輪30億人民幣融資,智譜AI稱,新的投資方包括多家創投及國資,君聯資本等老股東繼續跟投,本輪融資將用於智譜GLM大模型系列的研發。在年前的1月23日,智譜發文宣佈旗下智譜GLM-PC開放體驗,宣稱「自主操作電腦的多模態 Agent再升級」

依據《IT之家》報導,GLM-PC是基於智譜多模態大模型的CogAgent,能像人類一樣「觀察」和「操作」電腦,協助用戶完成各類任務。GLM-PC v1.0 於 2024 年 11 月 29 日發佈並開放內測,目前最新推出「深度思考」模式、增加專用於做邏輯推理和代碼生成的功能、並提供了對Windows系統的支持。

月之暗面 (Moonshot AI)

與 DeepSeek 同日發布 LLM 模型,聲稱在數學和推理能力上可挑戰 OpenAI o1。該公司的 Kimi k1.5 模型以能處理大量中文字符而受到關注。

以Kimi k1.5 模型為例,其官方聲稱,模型在強化學習中把情境窗口擴展到128k,就好比給模型開了一個超長的「記憶窗口」,讓它能夠處理更長的數據序列,從而更好地理解和生成連貫的文本。

官方指出,模型採用部分軌跡回放技術(Partial Rollouts),就像是在瀏覽一個超長的影片,先快速全部看一遍,然後針對感興趣的部分詳細觀看,以提高訓練效率。

而在模型的行為優化方面,則采用了線上鏡面降算法(Online Mirror Descent),這種算法通過不斷調整模型的參數,使得模型在面對不同問題時能夠更靈活地找到好的解決方案。同時,模型在訓練時會優先選擇更有學習價值的問題進行訓練。

字節跳動 (ByteDance)

TikTok 母公司字節跳動推出豆包 (Doubao) 1.5-pro模型,聲稱在特定測試中優於OpenAI o1,且價格更具競爭力。

根據最新公布的跑分結果,Doubao 1.5 Pro 在 14 項基準測試中表現突出,特別是在推理能力和程式設計等領域,Doubao 1.5 Pro 在「BBH」推理測試中取得 91.6 的高分,而在「McEval」程式碼測試中也獲得了 70.2 分,這些分數分別超越了 OpenAI 的 GPT-4(分別為 89.2 和 58.7)及 Google 的 Gemini(分別為 92.6 和 67.0)。

該模型採用稀疏 MoE 架構,使得模型在保持高性能的同時,降低了算力需求,且採用自主數據生產體系,避免了數據蒸餾,確保了數據的獨立性和可靠性。

騰訊 (Tencent)

以遊戲和微信聞名的騰訊,在 AI 領域也有進展。其「混元」模型(Hunyuan) 在生成影片方面的表現據稱可與 Meta (元) Llama 3.1 相媲美,且所需的運算能力更低。

在去年11月騰訊混元宣布最新的 MoE(混合專家;Mixture of Experts)大語言模型「混元 Large」以及混元 3D 生成大模型「Hunyuan3D-1.0」正式開源後,模型可在 HuggingFace、Github 等技術社群直接下載,免費且可商用。

官方聲稱,「Hunyuan3D-1.0」解決了現有的3D生成模型在生成速度,以及泛化能力上不足的問題,可幫助3D創作者和藝術家自動化生產3D資產,可重建各類尺度物體,大到建築,小到工具花草。

應用上,3D生成相關技術已開始應用於UGC 3D創作、商品素材合成、遊戲3D資產生成等騰訊業務中。

延伸閱讀:DeepSeek懶人包|MLA架構強在哪?什麼是知識蒸餾?6大QA解密DeepSeek效應

資料來源:衛報、財新

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #AI #openai
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台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證
台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證

重點一:數位詐騙生命週期極短,打完一波就轉移陣地,「下架」只處理了眼前的內容,處理不了事後追查。

重點二:台灣數位安全發展協會以AI蒐集、分類詐騙廣告,九成以上工作可由AI完成,最終判斷仍保留人工背書。

重點三:透過司法聯盟鏈b-JADE,只把資料的「數位指紋」上鏈存證,原始資料另行保存,目標是降低被害人的訴訟舉證成本。

一則可疑的投資廣告被檢舉、下架,帳號也停權了,多數人以為事情就此結束。真正麻煩的是,廣告消失的那一刻,追查詐騙集團的線索也可能跟著消失。

為了補上這個缺口,台灣數位安全發展協會正與司法聯盟鏈「b-JADE」合作,替詐騙相關資料做存證。b-JADE是一套以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務;資料一旦上鏈,任何改動都會留下痕跡。白話說,就是替數位證據貼上「封條」,讓證據從蒐集到進入法庭,都能驗證有沒有被動過手腳。

詐騙廣告下架,為什麼還不夠?

原因在於數位詐騙的生命週期太短,下架只能處理眼前的內容。台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯指出,傳統電話詐騙一套劇本可以拉長到半年、甚至一年;數位詐騙則像打游擊,一波結束就移往下一個平台,從廣告、社群到另一個App,一路跨平台引導被害人。

更大的問題是證據跟著斷線。被害人發現受騙時,可能已是半年後,手上通常只留得住最末端的匯款與聯絡紀錄,最初看過哪則廣告、點進哪個網站,早已消失。等到一、兩年後警方抓到詐騙集團,對方就能在法庭上反問「你怎麼證明我投過這則廣告?」劉彥伯以假設情境說明,一個集團原本可能詐騙了30億元,最後因證據不足,認定金額只剩幾千萬甚至幾百萬元。

不過,詐騙活動都會留下數位足跡,包括投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址註冊紀錄,只要事先保存,日後調閱就「有憑有據」。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯
圖/ 數位時代

AI都這麼強了,為什麼還要先做資料治理?

台灣數位安全發展協會的核心主張是:好的資料分析,從好的資料治理開始。所謂資料治理,就是把散落在各平台、格式不一的碎片資料,整理成來源清楚、格式一致、可以互相比對的資料。協會先確認每筆公開資料的來源、時間、權限、版本與隱私,再標上事件分類、風險評估、曝光平台、投放者與網址等標籤,才能找出彼此關聯、還原詐騙網絡。

根據協會的實證簡報,系統在一段監測期間內掃描309.5萬則廣告,通報62.8萬則(約占20%),投放當日偵測率達99.21%。劉彥伯也提到,協會與資安院、數位發展部在打詐通報查詢網的合作中,判斷率接近百分之百。

那還需要人嗎?答案是需要。現行法律仍要求有人為判斷結果背書負責,加上詐騙劇本會隨被害人的回應即時調整,因此協會讓AI處理九成多的工作,最後由人做判斷。

截圖不能當證據?b-JADE如何替詐騙證據貼上「封條」

在AI改圖越來越容易的今天,單純截圖很難在法庭上證明自己沒被竄改過。劉彥伯的比喻是:截圖比較像「我那天真的看過,還拍了一張照片」;可信存證則是把證物放進有封條、有時間、有編號、有保管紀錄的證物袋,「重點不是有沒有留下東西,而是未來能不能驗證這是不是當時那一份」。

這也是b-JADE派上用場的地方,但並不是把所有資料都放上區塊鏈。協會把原始資料與AI分析結果,保存在權限受管控的系統裡,只把每份資料的「數位指紋」交給b-JADE存證。數位指紋的特性是,內容只要有任何改動,指紋就會完全不同,因此能證明資料沒被動過;需要時,再經授權調閱原始資料,兼顧隱私與驗證。依b-JADE規範盤點,協會既有流程已符合19項要求,其餘7項缺口也逐步補強,例如存證時間改採具公信力的標準時間來源,不再依賴電腦本機。

防詐能從事後追查走向事前預警嗎?

可以,協會正把存證從被害人受騙後,往前推到「主動式上鏈」:AI判定高風險的內容,先一步蒐集存證,不必等到有人受害。

小農是第一個場景。許多消費者在網路上支持小農,錢最後卻流進冒名的詐騙集團。協會因此與農業部合作推出「農本人」系統,讓小農自行登錄銷售管道與社群帳號形成白名單,再結合AI蒐集的黑名單,一旦遭冒名就能第一時間發現並報案。這套模式未來也可延伸至網路霸凌、性私密影像等案件。

制度面也在加速。2026年8月,司法聯盟已開設認證專班,邀集司法院、法務部、高檢署、調查局與警政署相關人員受訓,相關存證應用預計明年正式推出,時程仍待聯盟拍板。

劉彥伯坦言,目前從蒐集、分案到下架的流程仍然冗長,技術正好能在保留人為背書的前提下縮短流程。他在《數位關鍵字》節目尾聲留給聽眾的一句話是:「數位安全不只是技術工具,也涉及資料的可信、法遵治理與跨領域合作。」當AI幫人更快找到線索,經得起驗證的資料,將讓每一位被害人在法庭上多一分底氣。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯認為,可信存證的重點不是留下東西,而是未來能被驗證。
圖/ 數位時代

常見問答
Q1:詐騙廣告被下架後,還能當作證據嗎?
A:若事前沒有保存,下架後就很難追溯。台灣數位安全發展協會建議在內容消失前,保存投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址等數位足跡,日後才能據以向平台請求調閱。

Q2:手機截圖可以當作詐騙證據嗎?
A:截圖只能證明「看過」,難以證明未被竄改。在AI改圖越來越容易的情況下,透過數位指紋與具公信力的時間紀錄進行可信存證,才能在日後驗證資料是否為當時的原始版本。

Q3:什麼是b-JADE司法聯盟鏈?
A:b-JADE是以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務。台灣數位安全發展協會的做法是只將資料的數位指紋上鏈,原始資料另行保存在權限受管控的系統,兼顧隱私與驗證,目標是降低訴訟舉證成本。

Q4:AI可以完全取代人工判斷詐騙嗎?
A:目前不行。依台灣數位安全發展協會的做法,九成以上的蒐集與分類工作可由AI完成,但現行法律仍要求由人做最終判斷,並為結果背書負責。

Q5:小農要如何預防被冒名詐騙?
A:可登錄台灣數位安全發展協會與農業部合作的「農本人」系統,自行提交銷售管道、粉絲專頁與LINE帳號建立白名單,搭配AI主動蒐集的黑名單,遭冒名時能第一時間發現並報案。

完整對談請收聽《數位時代》Podcast《數位關鍵字》EP264。

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