作為百度推出的大型語言模型，文心一言一度被看作是中國版的ChatGPT，其生成式對話和文本生成能力受到了廣泛關注。然而，近期用戶發現文心一言的反應速度有了明顯下降，這引發了對百度可能采取的限速策略的討論。這種策略是否會使文心一言走上百度網盤的老路，成為人們關注的焦點。

常用文心一言的同學，有沒有發現它最近的反應速度變慢了不少？

文心一言是百度研發的一款大型語言模型，專注于生成式對話和文本生成，被外界譽為中國版的ChatGPT。

比如下面這個非常常規的問題，它“深入分析參考資料”的時間需要1分鐘以上，讓我一度懷疑是自己斷網了。

而今年初我剛使用它的時候，它回答問題的反應速度還在5秒鐘左右。

01. 文心一言的“限速”歷程

2022年11月，ChatGPT火爆全網，迅速吸引了大量用戶和媒體的關注，在短短五天內，注冊用戶數超過了100萬。

在ChatGPT大火之前，百度AI的公眾號上就已經有了文心一言的入口，當時注冊后還可以免費使用5次，可以創作圖片，也可以進行文案、小說的續寫。

但ChatGPT火爆之后，文心一言的免費入口突然關閉。

直到2023年2月7日，百度官方確認將推出一個類似于ChatGPT的項目，將其命名為“文心一言”。

有網友說3月下旬申請了文心一言的試用，排隊了大半個月，4月底收到了試用通知。

2023年8月31日，文心一言3.5版本向社會免費全面開放，內容創作領域迎來一場盛宴，很多創作者都分享了自己用AI創作的內容，有貶有褒，但仍然是期待大于擔憂。

2023年10月17日，在百度世界2023大會上，百度CEO李彥宏宣布文心大模型4.0正式發布，并開啟了邀請測試。值得一提的是，4.0版本是收費的。

差不多同時期開放的，還有通義千問（10月31日）、豆包、Kimi、智譜清言、混元大模型（10月26日）、訊飛星火認知大模型（10月24日）等。

隨著文心一言3.5版本的深入使用，后臺逐漸出現多處出現“開通會員”的入口，有人還收到了會員試用的資格。

我也收到了“會員夜間試用”，本著對比一下會員版本與免費版本的區別心態，我按下了會員試用的按鈕，從此平臺的反應速度越來越慢。

從原本的5秒給出回答，到現在每次都要1分鐘以上，問題回答的中途也會突然卡住，要反應好一會兒才會繼續回答，讓我一下子回到了用百度網盤下載視頻的記憶里。

02. 百度網盤的限速歷程

以前公司做大型活動，活動結束后供應商會將活動現場的視頻上傳到百度網盤，然后我們來下載。

然而即使開通了百度網盤的會員，下載一場活動上百GB的視頻，還是需要好幾天，下載到崩潰。后來還是采用原始方法，讓供應商直接寄裝有視頻的硬盤給我，才解決了這個問題。

眾所周知，百度網盤在早期階段，為了吸引用戶，提供了較大的免費存儲空間和較為寬松的下載速度，新用戶注冊即可獲得2TB的存儲空間。

從2016年起，百度網盤開始實行限速政策，對于非會員用戶，下載速度被嚴格限制，即便用戶本地網絡條件很好，下載速度也被控制在較低水平，如100K/s或更低，一支2G的視頻能下載一天。

到2018年，百度網盤的限速政策進一步收緊，即便是擁有高速寬帶的用戶也無法享受到應有的下載速度，除非成為超級會員，否則下載速度將受到顯著限制。

2021年底，百度網盤推出了“青春版”網盤，宣稱限速成為歷史，不過空間僅限10GB，用戶可以通過付費或參與活動的方式擴容。

在此期間，用戶對百度網盤的限速政策表達了強烈的不滿，認為自己已經支付了網絡費用，不應該再為正常使用網盤的下載速度額外付費。

但百度網盤并沒有為此調整政策，直到現在，限速仍然是百度收取會員費的最主要手段。

文心一言現在的限速政策，幾乎就是對百度網盤的復制粘貼。

一開始開放后獲取了大量用戶，推出會員版本。再對非會員進行限速，迫使用戶向付費會員轉化。

03. 文心一言可以高枕無憂嗎

如果被限速不只是我一個人的經歷，那么它可能真的是文心一言的“驅趕到會員”政策，讓用戶盡可能多的使用付費版本，而不是繼續留在3.5版本繼續“薅羊毛”。

當然作為一款商業化的軟件，想要獲取更多付費用戶，獲得更多利潤是理所當然的，但這種給了免費版本，卻大幅度限速的行為，看似正當，實則是強制，實在讓人生不出好感來。

文心一言如此做，是因為對自身產品有信心，但它作為大型語言模型，專注于生成式對話和文本生成，被外界譽為中國版的ChatGPT，內容真的做到盡善盡美，可以高枕無憂了嗎？

并不盡然。

精準度有待提高

此前有朋友吐槽，生成式AI對于“不知道”的事情，居然就自己直接編。

在“請幫我整理一個低空經濟的產業鏈表格，分為上中下游產業鏈，每個產業鏈列出20家企業”問題下，文心一言給出的回答是這樣的：

通義千問給出的回答是這樣的：

豆包給出的答案是這樣的：

相比較而言，通義千問和豆包給出的答案具體到每一家企業，其中豆包甚至還列出了具體的類別，更符合我的需求。

回答內容單一、泛化

使用過不同大語言模型的同學，有可能會有更深的感觸，“首先-其次-再者”就是非常典型的文心一言邏輯，回答內容非常程式化，每兩句話之間的邏輯關系并不那么緊密，因此理解起來相對比較困難。

而且內容上，與用戶期待的個性化和多樣化相差甚遠，有些內容甚至放之四海而皆準，沒有什么針對性。

這其實是算法比較簡單的問題。

根據我使用的幾款AI大模型，可以做一個簡單的盤點：

作為國內排名靠前的AI大語言模型，核心重點應該放在算法優化、功能的實用、更新頻率、界面設計和技術性能上，而非剛剛開始就將重點放在大肆的商業化付費上。

刀不磨，難砍柴。