股票定投的正确方法和技巧:用杠杆炒股-OpenAI、字节跳动宣布上新、降价！ 奥尔特曼：未来AI成本或收敛至电力成本

　　当地时间6月10日，OpenAI推出了o3-pro模型
。公司称 ，o3-pro是o3模型的升级版本
，旨在进行更长时间的思考并提供最可靠的响应。

　　此外，6月11日 ，字节跳动旗下火山引擎举办Force原动力大会
，发布豆包大模型1.6、视频生成模型Seedance 1.0 pro等新模型，并升级了Agent开发平台等AI云原生服务 。豆包大模型1.6增加了图形界面操作能力 ，进而获得了“行动力”
。

　　同时
，两家公司也进行了降价。豆包大模型首创按“输入长度 ”区间定价，豆包1.6价格大幅低于豆包1.5深度思考模型 、DeepSeek-R1 。OpenAI则将砍价“大刀
”挥向了o3模型 ，此次宣布降价80%
。

　　新版本发布旧版本降价

　　作为o3的升级版
，o3-pro在各方面的表现更为优秀。更新日志显示，o3-pro在科研
、编程、教育和写作等关键场景中更具优势 ，同时在清晰度 、全面性
、指导遵循性和准确性方面，o3-pro也获得了较o3更高的评分 。此外
，o3-pro支持调用ChatGPT的全套工具，如网页搜索、文件分析 、图像推理和Python编程等 ，具备较强的执行力和整合能力
。

　　在与谷歌Gemini
、Anthropic Claude等同级别模型的对比中
，o3-pro的测试分数也更高。

　　据TechCrunch测评，在评估模型数学能力的AIME 2024测试中 ，o3-pro的得分超过了谷歌最好的人工智能模型Gemini 2.5 Pro 。o3-pro 还在GPQA Diamond（博士级科学知识测试）上击败了Anthropic最近发布的Claude 4 Opus
。

　　然而
，由于任务调度和工具链调用更复杂，o3-pro响应时间将比o1-pro更长 ，OpenAI建议将o3-pro用在更需要深度思考或对答案准确性要求较高的场景中。

　　定价方面
，o3-pro输入每百万tokens的价格为20美元，输出每百万tokens的价格为80美元 。

　　值得注意的是 ，在o3-pro模型发布的同一时间
，OpenAI也调整了o3模型的API单价。此前，o3输入每百万tokens的价格为10美元 ，输出每百万tokens的价格为40美元，而当前的价格则分别为2美元和8美元
，降价幅度高达80%
。

　　OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）在社交平台上表示：“我们将o3的价格下调了80%，很期待人们会用它来做什么。”

　　萨姆·奥尔特曼的社交媒体截图

　　豆包大模型1.6发布首创“区间定价 ”模式

　　相较豆包1.5系列模型 ，豆包1.6系列模型支持多模态理解和图形界面操作
，能够理解和处理真实世界问题 。在今年以来大模型业界最火热的深度思考方向，豆包1.6-thinking在复杂推理、竞赛级数学 、多轮对话和指令遵循等测试集上 ，也取得了全球领先的排名
。

　　豆包视频生成模型Seedance 1.0 pro也在此次大会上亮相。该模型支持文字与图片输入
，可生成多镜头无缝切换的1080P高品质视频，并实现较高的主体运动稳定性与画面自然度 。至此 ，豆包大模型已涵盖多模态
、视频、图像 、语音、音乐等模型品类
。

　　截至2025年5月底
，豆包大模型日均tokens使用量超过16.4万亿，较去年5月刚发布时增长137倍。据IDC报告 ，豆包大模型在中国公有云大模型市场份额排名第一
，占比高达46.4% 。豆包1.5的多模态能力已广泛应用在电商识图
、自动驾驶数据标注、门店巡检等场景
。

　　图形界面操作能力让豆包1.6进一步具备“行动力
”。演示案例显示，豆包1.6可自动操作浏览器完成酒店预订 ，识别购物小票并整理成Excel表格等任务 。

　　除了模型能力，价格也是本次大会的一大看点
。豆包大模型1.6采用统一定价模式
，首创按“输入长度”区间定价，在企业使用最多的输入区间0—32K范围内 ，豆包大模型1.6的价格为输入0.8元/百万tokens 、输出8元/百万tokens
，综合成本比豆包1.5深度思考模型
、DeepSeek-R1降低63%。Seedance 1.0 pro模型每千tokens 0.015元，相当于每生成一条5秒的1080P视频只需3.67元 。

　　未来AI成本或收敛至电力成本

　　新版本的发布总是伴随着老版本的降价 ，但在算力领域
，价格降低的原因应该不止于“新老交替 ”。

　　当前，随着技术的不断进步、开源趋势的普及以及硬件成本的降低 ，大模型的成本正在快速下降
。百度董事长 、CEO李彦宏曾表示
，大语言模型每隔12个月，推理成本就可以降低90%以上。

　　此前 ，大模型成本高
、用不起
，是开发者做AI应用的一大阻碍 。李彦宏认为，只有成本降低后 ，开发者和创业者们才可以放心大胆地做开发，企业才能低成本地部署大模型
，最终推动各行各业应用的爆发
。

　　DeepSeek的出现改变了这一点，因其低成本的算法架构和开源模式 ，可供任何人免费使用、修改和构建
，从而带动了整个行业应用成本的降低。

　　业内人士分析认为，o3高达80%的降价幅度反映出的是产业阶段的变化 ，人工智能行业发力重点正从模型层转向应用层
，推理成本的降低将更利好大模型落地 。此外，“群雄割据
”的局面也愈发显著
。对于OpenAI来说 ，无法与其他国内外竞争对手大模型能力拉开明显差距时
，其收费价格也会快速降低。

　　“随着数据中心生产的自动化，智能成本最终应该会收敛至电力成本 。”o3-pro发布后 ，萨姆·奥尔特曼在他的博客中写道
。

　　他介绍
，ChatGPT平均每次查询消耗大约0.34瓦时的电量，大约相当于烤箱一点几秒的耗电量 ，高能效灯泡几分钟的耗电量；消耗的水量约为0.000085加仑，大约相当于十五分之一茶匙的水。

　　这似乎意味着
，未来大模型可能会成为一种类似水 、电的公共产品，在这些基础设施之上 ，再催生出百花齐放的应用 。

　　谈及AI的最佳前进之路
，萨姆·奥尔特曼认为，要专注于让超级智能变得廉价
、广泛可用 ，并且不会过于集中
，未来廉价到无法计量的智能会触手可及
。