（来源：上观新闻）
这并非个例🗼☮。4.选👋择中文优化模型🕰🕢 通义千🤜问、Dee🙆pSeek等国🛴🌀产模型🇫🇷🥝针对中文优化🕵️♀️，同等🍫内容下to🇧🇴🚏ken👨🌾🦠消耗比国际模型✏少30%-5☮⏸0%🇲🇳🕴。以小箭头为💣代表的其他个护😂👬业务线，营收🙍贡献占比🤧不足 1%，👨🚒🕵参半距离🖼♣宝洁式🇱🇹 “多品牌、🤜多品类🇲🇱、均衡抗风😦🇧🇴险” 🍐的平台化模型，🌥仍有明显差距🦇。
STS这个学科几🇰🇮🔏十年来👴🇧🇼一直在做💼🇸🇱的一件事，就🥤是打破这种“📺🦞没有别的办法”😗的叙述🤛🏴。换言之，🇸🇮过去的「人车家」🇱🇨是用户带👉🔐着自己的7️⃣🥩数据（手🇷🇼机），穿梭🇰🇬在全屋智能和智能😏汽车这两个相对♍独立的场景中㊙。用户向🦈🦍一个「超级🇸🇿智能体」描述任🎏务，它不只是⛽🇩🇯回答问题，而🌽🤗是直接执行🇬🇶——写代码、调 🏢🇧🇹API、连接第👩💼三方服务，在沙🖊箱环境里交付结👩👩👧👦🧾果⏺➖。同时，🎵后端必🔊须具备自由切换🧓🌽DeepSee◼k、Qwen3️⃣、文心等国🇷🇴产模型的能力，彻🎵底告别被👩👦👦🥽海外“卡脖子”😤🤷♂️的历史👨👦👦🇦🇹。
