Q：目前大模型赛道 ToB 商业化团队不少被调整，原因是什么？零一万物重注商业化 ToB 的商业化天花板有多高？最看好什么赛道？
今天很多企业客户都觉醒了，有了 DeepSeek Moment 之后，很多企业对大模型赋能自身业务抱着很大的希望，也愿意在自己的公司去尝试接入，并且用在更核心的业务场景，所以我认为，未来会有更多的企业下决心拥抱大模型。
零一万物的管理层有些来自于创新工场，有些是成熟的创业者，也有大厂商业化团队的高管。我们能够看到，在不同行业，大模型将带来不同的价值，我们会最认可下面几种业务：一类是能快速利用大模型带来收入；一类是愿意下决心用大模型改造自身核心业务的。
Q：基座模型用的都是 DeepSeek 开源模型，内部应用界面是用的 dify 开源方案，是不是有点依赖于开源方案？
Q：零一现在还做预训练和 Infra 吗？现有的技术团队怎么样赋能包含万智在内的产品线？
黄蕙雯：关于预训练和 Infra，我们的模型还是每天在运维。在策略上，我们不再投入做万亿参数以上超大规模的模型，主要是做中规模尺寸、性价比高的模型。
目前 MoE 的路线上还在做 V2 ，下一个阶段会关注多模态跟其他能力的整合，满足企业日益增长的大模型需求。
我们现阶段的预训练跟 Infra，基本上每一个组都聚焦企业服务和落地的解决方案，整体做更高性价比的选择，所以在团队搭配上相对比以前组织更精炼，也更敏捷。
Q：零一要开始做定制化开发了吗？这种模式会不会很重？
零一万物企业解决方案技术负责人王猛：定制化开发在过去确实是一个长周期重交付的事情，但现在 AI Coding 的能力越来越强，可以帮助我们完成很多交付，这也是对行业根本性的颠覆。除此之外，我们整个产品的中台有强大的扩展性，比如 Dify 是 workflow 的引擎，它是可插拔的，所以面对各类定制化的需求我们都比较能够从容应对。
Q：零一万物的万智这么迅速推出，在哪个行业和应用场景得到验证？
零一万物全球解决方案与交付总经理宁宁：万智集成了 RAG（检索增强生成）、联网搜索、多模态文档解析、高精度 OCR，以及 AI PPT 生成等功能，覆盖了从数据处理到内容生产的多个环节。这些组件不仅在我们的 ToC 产品中得到了验证，也在零售、金融、制造、能源等 ToB 行业成功应用。比如，零一万物与某上市游戏公司合作游戏大模型，与中细软合作知识产权大模型，与倍漾量化合作金融大模型，还与中国移动、物美等企业在不同垂直行业场景持续探索。
Q：零一万物国内做 ToB、海外做 ToC 的战略是否会一直持续下去呢？
黄蕙雯：在海外，ToC 某些品类的用户体量不大，但用户付费意识和意愿非常高。我们在海外一直有收入，有稳健增长 ToC 的产品。国内目前 ToB 需求非常旺盛，但是 ToB 真正落地还做不到即插即用。AI 需要市场，市场也需要 AI ，这中间还是需要多方非常紧密合作。现在国内经济需要各种增长引擎，AI 肯定是企业主非常重视的一块。
Q：在 DeepSeek 带来冲击之后，零一万物自己做了哪些调整？
黄蕙雯：最大的调整是，我们不再执着于只推 Yi 模型，会聆听市场的变化和需求，采取“开放模型”的策略。过往我们的研发只专注于自研 Yi 模型，现在我们研发工作必须要兼容适配国内优秀的 Top3 国产模型。未来有更好的模型和侧重不同能力的模型，都会纳入到零一万物技术解决方案里，把通用模型能力转化为 ToB 的落地解决方案。
Q：零一还会继续投入做底模的迭代吗？
黄蕙雯：我们明确不会再做万亿以上超大参数的巨模型，现阶段的重点是能把 AI 推到市场上，让市场不只歌颂 AI，而是真正能用上 AI。
