11月1日vivo开发者大会上，vivo发布自研AI"蓝心"大模型，型爆心并发布大模型矩阵，布自包括1750亿、研蓝1300亿、模型南京中学实拍评价700亿、参数70亿、追赶10亿五款不同参数规模的手机大模型，并宣布130亿蓝心大模型实现端侧跑通，大模开源7B大模型。型爆心

其中1750亿参数已达到GPT-3参数水平，布自同时vivo也是研蓝国内首家开源7B大模型的手机厂商。

可以说vivo 这次开发者大会，模型给手机行业丢了一枚重磅炸弹。参数

1首个开源自研7B大模型的手机厂商

早在2017年，vivo就成立了机器智能全球研究院。

而且vivo一直关注通用机器智能的进展，对于ChatGPT引发的大模型热潮，vivo高级副总裁施玉坚的判断是：真正好的自研大模型应该是大而全、运算规则强、真保障、自进化、广开源五个特征兼具。武汉医科大学内幕评论

在此vivo开发者大会，vivo发布的蓝心的大模型第一大亮点便是便是参数高达1750亿，一举达到了GPT-3的参数规模。

早在8月份小米的大模型MiLM-6B就已经公布在了GitHub上，从GitHub上的信息可以得知，MiLM-6B的参数规模达64亿。华为此前盘古3.0为客户提供100亿参数、380亿参数、710参数和1000亿参数的系列化基础大模型。

相比起来，vivo发布的蓝心大模型1750亿的参数规模，在一众手机厂商中一骑绝尘。

根据发布会资料现在，除了超大规模的1750亿参数和1300亿参数模型外， 700亿参数模型的vivo云端主力模型， 70亿蓝心大模型7B则是是面向手机打造的端云两用模型，在语言理解、文本创作等场景下表现非常优秀。综合表现行业领先，在各大中文榜单持续名列前茅。而10亿蓝心大模型1B则是面向端侧场景打造的专业文本大模型，具备本地化的文本总结、摘要等能力，处理过程准确又保障。

值得一提的是，vivo此次也开源了70亿蓝心大模型7B，成为了首个开源自研大模型的手机厂商。

大模型浪潮之下，开源和闭源成为商业模式上的交锋之战。

自Llama 2后，开源逐渐成为主流趋势，行业内甚至有声音表示未来开源大模型将杀死闭源。

vivo自研大模型的开源意味着，vivo正式加入了这场大模型开源之战，赤裸裸的接受行业人士的检验和批判。而另一方面，施玉坚在开发者大会上也表示，vivo还推出了蓝心大模型开发套件BlueKit，让其他手机厂商和开发者可以基于这款模型进行二次开发和创新。

2跑起来和跑起来好用是两码事

关于华米OV的竞争，从智能手机时代的各项功能的角逐，增长到如今大模型时代各家的布局。如何实现轻量化、本地化的端侧部署是一个竞争关键。

某手机厂商内部员工告诉AI科技评论，大模型在端侧跑起来这个事儿和跑的好用起来是完全两个概念，只要内存够大，别说13B、130B都能跑起来。

端侧大模型本身就不容易，相比起在云端运行，走端侧这条路径意味着厂商需要在很小的算力空间，做出媲美超级大模型的效果。

大模型的特点是参数够大，在运行时需要大量的内存来存储模型参数和临时信息，而手机芯片通常具有有限的内存资源。能跑起来可能只是意味着手机上装有这个大模型，但是一旦使用，手机就会过热、卡顿。离理想的使用体验距离相差较远。

将一个大模型部署在端侧，行业采用的做法是GPU与NPU结合的方式。GPU自不用多说，负责端侧的图形渲染处理和并行计算。

NPU（Neural-network Processing Unit，神经网络处理器）则是一类基于DSA (Domain Specific Architecture) 领域专用架构工艺的专用于机器智能（特别是人工神经网络、机器视觉、机器学习等）硬件加速的微处理器。

可以简单理解成NPU是去掉图形光栅这些的GPU。大模型参数太大，也就是说相比起在云端运行，大模型要想在端侧运行就必须借用NPU这个助手。

这一点也可以从各家芯片厂商的动态看出端倪，在刚刚过去的高通骁龙发布会上，高通对骁龙8 Gen3的 Adreno GPU 和 Hexagon NPU 进行了大幅升级。

一位行业人士告诉AI科技评论，自从生成式A浪潮掀起之后，高通也在不停地考察，怎么样改变现在大模型与英伟达 GPU 绑定的趋势，高通自己做了一个NPU框架，但内部客户用起来，并不是很好用，好多运算规则在NPU的框架上都没有跑起来。

而作为全球移动芯片无冕之王的架构大厂Arm而言，对于NPU的部署也一直在进行，Arm很早之前就推出Arm智能视觉参考设计，集成了安谋科技开发的玲珑VPU和周易NPU。

此次vivo开发者大会，vivo高级副总裁施玉坚表示，vivo蓝心大模型在端侧的运行可以直接跳过NPU，只需要在GPU上运行。这句话被一语带过，到底是一句噱头还是行业重大突破，我们暂时还不得而知。但是可以肯定的是，如果vivo真的能实现在端侧部署大模型不需要用到NPU，那将会成为行业的重大突破。

不过从效果上来看，vivo10亿参数蓝心大模型1B确实惊艳。

在此次开发者大会上，vivo10亿参数蓝心大模型1B的运行效果可达到最快64字/秒（3840/分）的出词速度。而资料显示，根据输入的关键词或文章大纲，自动生成相应的文章段落或初稿，ChatGPT平均速度约为2000-3000字每分钟。如果真如宣传所说，那么vivo10大模型端侧的运行效果能超过ChatGPT。

不过值得注意的是，虽然行业一直在谈终端运行大模型，但是我们还是得区分瘦终端与标准终端的区别。

标准终端设备具备自己的硬盘、RAM、控制计算单元，通过安装full-fledged OS可以跑计算和存储程序，乃至于具备近场的AI算力，具有完整的运算能力。

而瘦终端则是指一个终端只具备最基础的硬件设施和轻量级的light OS，其所有的功能都必须通过联网/云端实现，终端本身通常只具备基础的显示或者初级的计算存储功能。

简而言之，就是市面很多厂商宣传的终端运算其实模型存储在云，计算也还是在云，终端只负责基础的展示和实现。

这两者概念的混淆也可能会成为大众对于终端运行效果的误解。（大模型在端侧的部署和运行或许不止存在概念上的误会，更有各种落地上的难点和困难，对于这个趋势，欢迎添加本文作者：郭思 微信号lionceau2046，畅聊你的看法）

3手机厂商做大模型的路径之争

在此次vivo开发者大会上，vivo表示，蓝心大模型在SuperCLUE-Sagety保障总榜上超过了讯飞星火与文心一言，以总分85.17的分数霸榜第一。榜单当然只是一个辅助标准，但是主打保障这一点确定是vivo与现在市面上其他手机大模型厂商的一个显著竞争点。

在大模型布局上，小米注重“轻量化、本地部署”同时也发力了诸如机器人、智能家居等多种产物形态，而和vivo同出一脉的OPPP近期也有新动作，注重大模型在语音助手上带来的巨大改变。

vivo的侧重点则回到了手机厂商做大模型最本源的优势，信息与保障。

手机作为每个人日常生活的必备终端，存储着非常多个性化和隐私化的信息，如果全部在云端运行，隐私泄露等事情比比皆是。

另一方面，在ChatGPT浪潮掀起之前，可信AI本来就是行业关注的重点，如果避免大模型的幻觉、偏见、毒性等问题也是各方在进行工艺研发时所关注的重点。

在保障方面，除了模型的可信性得到了保证，vivo此次还推出了蓝河操作系统，主打智慧、流畅、保障。值得一提是是蓝河操作系统是行业首个系统框架由Rust语言编写的操作系统，用Rust语音编写也是保障保障的一个重中之重。

目前常见的操作系统内核都是基于 C 语言，因为 C 语言简单独立十分好用，但也有它的缺点缺少有效的并发支持，导致内存和并发漏洞成为当前操作系统的噩梦，也就是不够保障。

而 Rust 语言具有与 C 一样的硬件控制能力，且大大强化了保障编程。从某种角度上看，新出现的 Rust 语言的核心目标是解决 C 的短板，取代 C。所以用 Rust 写 OS 具有很好的开发和运行的体验。

蓝河OS有几个亮点，比如说：和AI大模型深度捆绑，能够自动生成桌面，没有虚拟机，直接内核运行，还按PC的设计理念做OS。

可以说对于保障，vivo打出了一套组合拳，这也是为什么开发者大会上，vivo一直强调自研大模型必须真保障的原因。

环顾整个手机赛道， 目前竞争已经进入存量博弈阶段，手机厂商需要在新工艺上建立竞争优势，也需要通过新的卖点角逐高端市场。

这次vivo开发者大会给人明显感觉就是vivo在多条腿走路。

而从单一的手机布局到如今的多矩阵走路，这一点，与其说是vivo冲向AI时代的工艺高歌，不如说，是vivo面向现今手机行业困境的一次反击。

在这场反击过程，vivo对于大模型的布局让人眼前一亮，也让人不得不期待后续vivo大模型故事的走向。（其它手机厂商在大模型领域又有哪些动态和故事，欢迎添加本文作者郭思，微信号：lionceau2046，互通有无。）

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