豆包免费服务模式的技术收益与成本覆盖分析报告

一、研究背景与概述

豆包作为字节跳动旗下的 AI 大模型产品，自 2023 年开放公测以来，已服务超过 50 万家企业用户，覆盖教育、电商、金融等多个行业(18)。截至 2025 年 8 月，豆包月活跃用户规模已达 1.57 亿，环比增长 6.6%，位居中国原生 AI App 首位(19)。豆包采用 “基础服务免费 + 增值服务收费” 的商业模式，这一模式在当前 AI 行业中颇具代表性。

本报告旨在从技术层面深入分析豆包免费服务模式所带来的收益，以及该模式下的成本结构与覆盖情况。研究表明，豆包通过免费服务策略，在数据积累、模型优化、技术架构创新和生态系统建设等方面获得了显著技术收益，同时通过技术创新和商业模式优化，已初步实现了成本的有效覆盖。

二、技术层面的收益分析

2.1 用户数据积累与模型持续优化

豆包通过免费服务吸引大量用户使用，形成了 “使用即训练” 的良性循环，为模型优化提供了宝贵的数据资源。

海量真实场景数据收集：豆包免费服务模式下，每天能够收集到约 2000 万条用户对话数据(3)，这些数据来自教育、办公、创作等多元化场景，涵盖文本、图像、语音等多种模态，为模型的持续迭代提供了丰富的训练素材。相比通过调研获取的信息，基于技术服务沉淀的用户数据更加真实可靠(2)，能够更好地反映用户的真实需求和使用习惯。

多语言能力提升：豆包大模型支持包括中文在内的多种语言，免费服务模式使豆包能够接触到更广泛的语言环境，特别是非英语和低资源语言用户(1)。截至 2025 年 8 月，豆包已覆盖了包括英语、德语、法语、西班牙语、日语、韩语、俄语、阿拉伯语、土耳其语、中文等在内的数十种语言(1)，这些语言数据的积累极大提升了模型的跨文化理解能力。

个性化能力增强：通过分析海量用户交互数据，豆包能够学习不同用户群体的表达方式、专业术语和使用习惯，从而实现更精准的个性化服务。例如，在教育场景中，豆包通过分析学生的学习行为和问题模式，能够提供更有针对性的学习辅导(27)。

场景适应能力提升：免费服务模式使豆包能够接触到教育、办公、创作、客服等多样化应用场景，通过分析这些场景中的用户交互数据，豆包能够针对不同场景优化模型表现。如豆包爱学作为教育场景的应用，MAU 已近 650 万，成为唯一上榜的 AI 教育应用(27)。

2.2 技术架构优化与创新

豆包为支持大规模免费服务，在技术架构上进行了持续创新和优化，这些创新不仅降低了服务成本，也为技术突破提供了基础。

推理成本显著降低：豆包大模型 1.6 展现出显著的推理性价比优势，其综合成本仅 2.6 元 / 百万 tokens，比 DeepSeek R1 降低 63%，推理延迟仅 10ms(3)。这一成本优势主要来源于豆包采用的动态量化与模型压缩技术，通过自适应精度调节将推理延迟降低 70%，同时保持 99.2% 的准确率(3)。

硬件资源高效利用：豆包采用分层定价模式和动态资源调度策略，实现了资源的最大化利用。白天高峰时段全节点部署推理，夜间释放节点用于训练 / 研究，避免资源空置(4)。这种策略使豆包能够在保证服务质量的同时，最大化硬件利用率，降低单位成本。

分布式训练框架创新：豆包采用 MegaScale 分布式训练框架，实现 55.2% 的 MFU (Model FLOPs Utilization) 利用率，比传统 Megatron-LM 框架提升 34%(3)。通过算法 - 系统协同设计，在 12,288 个 GPU 上训练 175B 参数模型时，训练时间缩短 25%，大幅提高了训练效率(3)。

新型模型架构探索：2025 年 2 月，豆包大模型团队提出了全新的稀疏模型架构 UltraMem，该架构有效解决了 MoE 推理时高额的访存问题，推理速度较 MoE 架构提升 2-6 倍，推理成本最高可降低 83%(6)。这一架构创新为豆包在保持高性能的同时降低成本提供了技术支持。

混合精度计算优化：豆包通过自研量化压缩算法使模型体积缩小 68%，配合 FP8/BF16 混合精度框架，单卡 QPS（每秒查询数）达 153 次，能耗成本下降 57%(4)。这些技术创新使豆包能够在消费级设备上实现高效推理，例如支持 4-bit 量化压缩至 12.8GB，搭载 16GB 内存的消费级设备即可运行，单次推理成本低至 0.8 元人民币(5)。

2.3 生态系统构建与技术影响力提升

豆包通过免费服务吸引了大量用户和开发者，构建了丰富的 AI 生态系统，这不仅扩大了豆包的影响力，也为技术创新提供了更广阔的应用场景。

开发者生态繁荣：豆包通过开放 API 和开发工具，吸引了大量开发者基于豆包大模型构建应用。字节跳动基于豆包大模型打造了诸多应用，像 AI 对话助手 “豆包”、AI 应用开发平台 “扣子”、互动娱乐应用 “猫箱”，以及星绘、即梦等 AI 创作工具，还把大模型接入抖音、番茄小说、飞书、巨量引擎等 50 余个业务。

多端协同效应：豆包是唯一一个跻身全球 TOP50 AI 应用榜单的 PC 客户端应用，背后与其过往的用户积累而形成的跨端效应有关(23)。数据显示，2025 年 8 月，豆包 PC 网页端和客户端月人均使用次数增速分别达 12.2%、12.1%(23)，这种跨端协同效应极大提升了用户体验和使用频率。

行业解决方案沉淀：通过与教育、金融、电商等行业的深度合作，豆包积累了丰富的行业解决方案，这些方案不仅服务了行业客户，也为豆包的技术发展提供了宝贵的行业知识和应用场景。例如，在金融合规审查场景中，豆包大模型的百万字合同风险点识别准确率达 94.3%；在工业质检领域，其误判率已降至 0.03%(7)。

技术标准参与：随着豆包影响力的提升，其在 AI 技术标准制定中的话语权也在增强。例如，豆包在多模态理解、长上下文处理等方面的技术探索，正在成为行业参考标准。豆包支持 128K tokens 输入，在技术文档摘要、法律合同分析等场景准确率较 GPT-4 Turbo 高 12%(7)。

2.4 边际成本降低与规模效应

豆包通过技术创新和规模效应，实现了服务边际成本的持续下降，这为免费服务模式提供了经济可行性。

硬件成本下降：随着 AI 芯片技术的进步和市场规模扩大，硬件成本呈现持续下降趋势。李彦宏在 2025 年世界政府峰会上透露，大模型推理成本每年可降低 90% 以上(7)。这一趋势使豆包能够以更低的成本提供高质量服务。

模型优化带来的效率提升：豆包通过模型压缩、量化、剪枝等技术手段，大幅提高了模型运行效率。例如，豆包的动态稀疏架构（MoE）将推理成本降低 40%(7)，而模型量化技术使模型体积缩小 68%，能耗成本下降 57%(4)。

分布式计算优化：豆包采用大规模跨节点专家并行技术，将 MoE 模型的 256 个专家分散至多 GPU 节点处理，实现吞吐量提升和延迟降低。Prefill 阶段达 73.7k tokens/s（H800 单卡），通过增大 batch size 提升 GPU 利用率至 82%；Decode 阶段延迟降至行业平均的 1/3(4)。

规模效应显著：随着用户规模扩大，豆包能够在不显著增加单位成本的情况下服务更多用户。目前豆包 APP 日均 query 量约为两到三亿次，预计到 2025 年底这一数字将增长至原来的 2.5 倍左右，即达到五到七亿次(16)。这种规模效应使豆包能够摊薄固定成本，提高资源利用效率。

自动化运维降低人力成本：豆包通过自动化运维工具和智能监控系统，大幅降低了运维成本。单次推理成本中，硬件折旧占比高达 58%（主要为英伟达 A100/H800 集群），电力消耗占 29%，而人力维护仅占 13%(4)，这表明豆包已实现高度自动化的运维管理。

三、成本覆盖情况分析

3.1 成本结构分析

豆包免费服务模式的成本主要包括基础设施成本、研发成本、数据成本和运维成本，这些成本在不同阶段和不同规模下呈现不同的结构特征。

基础设施成本：基础设施成本是豆包最主要的成本构成，包括服务器、网络设备、数据中心等硬件设施的采购、租赁和维护费用。单次推理成本中，硬件折旧占比高达 58%（主要为英伟达 A100/H800 集群），电力消耗占 29%(4)。这表明硬件资源的高效利用对成本控制至关重要。

研发成本：研发成本包括算法研究、模型训练、产品开发等方面的人力和资源投入。豆包大模型 1.6 的训练成本为 15.2 百万美元，相比 GPT-4o 的 100 百万美元明显更低(3)，但仍是一项不小的开支。研发成本是一个持续投入的过程，用于不断提升模型的性能和功能。

数据成本：数据成本包括数据收集、清洗、标注、存储等方面的费用。随着豆包用户规模扩大和应用场景拓展，数据量呈指数级增长，数据管理成本也相应增加。不过，这些数据作为宝贵的无形资产，也为豆包的技术进步提供了重要支撑。

运维成本：运维成本包括系统监控、故障处理、安全防护等方面的费用。随着豆包用户规模扩大和服务复杂度提高，运维成本也会相应增加。不过，通过自动化运维工具和智能监控系统，豆包已将运维成本控制在较低水平，单次推理成本中人力维护仅占 13%(4)。

电力成本的地缘战略属性：值得注意的是，电力成本在豆包的总成本中占有相当比例，每千次推理电费 9.3 元的数据，推动算力中心向内蒙古风电、贵州水电等低电价区域迁移，重构全球算力版图(4)。这表明电力成本已成为影响豆包基础设施布局的重要因素。

3.2 收益来源分析

豆包虽然对普通用户提供免费服务，但通过多种渠道创造收益，这些收益来源共同构成了豆包免费服务模式的经济基础。

付费会员收入：豆包通过提供付费会员服务，如无广告干扰、更高的使用限额、优先访问新功能等增值服务，吸引部分用户付费。豆包每 100 个用户里，就有 12 个会升级成付费会员，享受无广告服务等(3)。即梦 APP 的用户付费已突破 25 万，付费转化率超 20%，多数用户付年费，月均 GMV 约 2000 万(9)。

企业级服务收入：豆包为企业客户提供定制化模型训练、私有化部署、专属技术支持等高级服务，这些服务通常采用付费模式。数据显示，豆包 B 端企业客户占比月同比增长近 10%(9)，表明企业级服务已成为豆包的重要收入来源。

API 调用和工具授权收入：豆包通过开放 API 接口和开发工具，为开发者提供模型能力调用服务，并根据调用量收取费用。例如，豆包大模型的 API 定价采用分层模式，0-32K 范围内输入成本仅 0.8 元 / 百万 tokens(3)。这种按使用量计费的模式能够为豆包带来持续稳定的收入。

应用内购买和增值服务：豆包通过在应用内提供各种增值服务，如高级功能解锁、专属内容访问、定制化服务等，创造额外收入。例如，豆包提供了不同档次的会员套餐，如月度会员、年度会员等，以较低的价格吸引用户长期订阅，积少成多形成稳定的收入流(18)。

生态系统价值：豆包通过构建开放的生态系统，吸引开发者和合作伙伴共同创造价值。虽然这部分收益难以直接量化，但生态系统的繁荣能够提升豆包的品牌价值和市场影响力，为未来的商业拓展创造条件。例如，豆包已成为唯一一个跻身全球 TOP50 AI 应用榜单的 PC 客户端应用(23)，这种品牌影响力是一种重要的无形资产。

3.3 成本覆盖能力评估

基于当前的技术发展趋势和商业模式创新，豆包在一定条件下有可能实现成本覆盖，甚至盈利。

边际成本持续下降：随着技术进步和规模效应，豆包的边际成本呈现持续下降趋势。大模型推理成本在半年内下降了 10 倍(3)，这种快速下降的趋势使豆包能够在用户规模扩大时，单位服务成本不断降低。

付费转化率提升：虽然目前 AI 行业的整体付费渗透率较低，仅为 3% 左右(12)，但豆包通过提供更有吸引力的付费功能和服务，正在逐步提高付费转化率。即梦 APP 的用户付费转化率已超 20%(9)，这表明在特定应用场景下，较高的付费转化率是可能的。

规模效应显现：随着用户规模扩大，豆包能够摊薄固定成本，提高资源利用效率。截至 2025 年 8 月，豆包月活跃用户规模已达 1.5742 亿，环比增长 6.6%，位列中国原生 AI App 首位(20)。这种规模效应使豆包能够在不显著增加单位成本的情况下服务更多用户。

生态系统价值变现：豆包通过构建开放的生态系统，吸引了大量开发者和合作伙伴，这些生态参与者的活动能够为豆包创造间接价值。例如，豆包爱学作为教育场景的应用，MAU 已近 650 万(27)，这些垂直场景的应用不仅服务了用户，也为豆包带来了品牌价值和潜在商业机会。

技术创新降低成本：豆包通过持续的技术创新，不断降低服务成本。例如，豆包采用的动态量化与模型压缩技术，通过自适应精度调节将推理延迟降低 70%，同时保持 99.2% 的准确率(3)。这些技术创新使豆包能够以更低的成本提供更高质量的服务。

商业模式创新：豆包正在探索多种商业模式创新，如广告变现、数据服务、行业解决方案等，这些创新有可能成为未来的重要收入来源。例如，有业内人士指出，AI 厂商可能很快会采用 “看广告免费获取 Tokens” 的模式，这种模式在音乐流媒体和短视频平台已经得到验证(12)。

四、未来发展趋势与挑战

4.1 技术发展趋势

豆包在未来发展中，将面临一系列技术挑战和机遇，这些技术趋势将深刻影响豆包的成本结构和服务能力。

模型效率持续提升：随着模型压缩、量化、剪枝等技术的发展，豆包大模型的运行效率将持续提升。例如，豆包采用的动态量化与模型压缩技术，已通过自适应精度调节将推理延迟降低 70%(3)。未来，随着更多高效模型架构的出现，豆包的推理成本有望进一步降低。

分布式计算技术创新：分布式计算技术将继续发展，使豆包能够更高效地利用分布式计算资源。例如，豆包采用的大规模跨节点专家并行技术，已实现 Prefill 阶段达 73.7k tokens/s（H800 单卡）的处理能力(4)。未来，随着分布式计算技术的进步，豆包将能够更高效地利用集群计算资源。

混合精度计算普及：混合精度计算技术将得到更广泛应用，使豆包能够在保持模型性能的同时，降低计算资源需求。豆包已采用自研量化压缩算法使模型体积缩小 68%，配合 FP8/BF16 混合精度框架，单卡 QPS 达 153 次，能耗成本下降 57%(4)。未来，混合精度计算将成为行业标准。

存算一体芯片应用：存算一体芯片等新型计算架构的出现，将为豆包提供更高效的计算解决方案。有业内人士指出，未来研发方向将包括存算一体芯片、光子计算等新型架构，以突破英伟达生态依赖(4)。这些新技术将为豆包提供更高效、更低成本的计算平台。

绿色计算技术发展：随着环保意识增强和能源成本上升，绿色计算技术将得到更多关注。豆包已开始考虑电力成本的地缘战略属性，将算力中心向内蒙古风电、贵州水电等低电价区域迁移(4)。未来，绿色计算将成为豆包技术发展的重要方向。

4.2 商业模式演进

豆包的商业模式也将随着市场环境和用户需求的变化而不断演进，这些演进将影响豆包的收益结构和成本覆盖能力。

广告变现模式探索：随着 AI 应用的普及和用户付费意愿低迷，广告变现可能成为豆包的重要收入来源。业内专家指出，AI 产品中的广告效果可能会远胜于传统数字广告，因为研究人员已证实 “低认知 - 高接受度” 关联，即用户对 AI 的盲目信任可能提高广告效果(12)。

“看广告换 Tokens” 模式兴起：豆包可能会采用 “看广告免费获取 Tokens” 的模式，这种模式在音乐流媒体和短视频平台已经得到验证。例如，腾讯音乐和汽水音乐都已经实践过 “看广告免费听歌” 的模式(12)，类似的模式也可能应用于 AI 服务中。

分层定价策略优化：豆包将继续优化分层定价策略，为不同需求的用户提供更精准的服务套餐。例如，豆包大模型采用分层定价模式，0-32K 范围内输入成本仅 0.8 元 / 百万 tokens，通过模型规模与精度的智能匹配，实现成本与性能的最优平衡点(3)。

垂直行业解决方案深化：豆包将进一步深化垂直行业解决方案，为教育、金融、医疗、电商等行业提供更专业的服务。这些行业解决方案通常采用付费模式，能够为豆包带来稳定的收入。例如，在金融合规审查场景中，豆包大模型的百万字合同风险点识别准确率达 94.3%；在工业质检领域，其误判率已降至 0.03%(7)。

企业级服务扩展：豆包将继续扩展企业级服务，为企业客户提供定制化模型训练、私有化部署、专属技术支持等高级服务。数据显示，豆包 B 端企业客户占比月同比增长近 10%(9)，表明企业级服务已成为豆包的重要收入来源。

4.3 面临的挑战与应对策略

豆包在发展过程中，也面临一系列挑战，需要采取有效策略加以应对。

用户付费意愿低迷：当前 AI 行业的整体付费渗透率较低，仅为 3% 左右，远低于视频流媒体和音乐流媒体 20% 左右的付费渗透率，甚至低于美图 5.2% 的付费渗透率(12)。豆包需要通过提供更有吸引力的付费功能和服务，提高用户付费意愿。

算力成本高企：尽管算力成本呈下降趋势，但仍然是豆包的主要成本来源。单次推理成本中，硬件折旧占比高达 58%（主要为英伟达 A100/H800 集群），电力消耗占 29%(4)。豆包需要通过技术创新和基础设施优化，持续降低算力成本。

竞争加剧：随着 AI 技术发展和市场成熟，AI 服务提供商之间的竞争将进一步加剧。2025 年 8 月，豆包月活跃用户规模达 1.5742 亿，位列中国原生 AI App 首位，但仍面临 DeepSeek、腾讯元宝等竞争对手的挑战(20)。豆包需要通过持续创新和差异化竞争，保持市场领先地位。

技术迭代压力：AI 技术迭代速度极快，豆包需要不断跟进技术发展，保持技术领先优势。豆包需要平衡模型迭代速度与成本控制，模型蒸馏技术虽降低 79% 训练成本，但多模态扩展的效率维持仍是挑战(4)。

监管环境变化：随着 AI 技术的发展和应用普及，监管环境也在不断变化。豆包需要主动应对全球监管，通过披露能耗数据，提前符合欧盟 AI 法案要求，将 ESG 合规转化为碳足迹管理服务等新增长点(4)。

五、结论与建议

5.1 主要研究发现

通过对豆包免费服务模式的技术收益和成本覆盖情况的深入分析，我们得出以下主要研究发现：

技术收益显著：豆包通过免费服务模式，在用户数据积累与模型优化、技术架构优化与创新、生态系统构建与技术影响力提升、边际成本降低与规模效应等方面获得了显著技术收益。这些收益不仅提高了豆包的技术能力，也为豆包的长期发展奠定了坚实基础。

成本结构优化：豆包通过技术创新和基础设施优化，已建立起相对优化的成本结构。单次推理成本中，硬件折旧占比高达 58%，电力消耗占 29%，而人力维护仅占 13%(4)。这种成本结构表明豆包已实现高度自动化的运维管理，并在硬件资源利用方面达到了较高水平。

边际成本持续下降：随着技术进步和规模效应，豆包的边际成本呈现持续下降趋势。豆包大模型 1.6 的综合成本仅 2.6 元 / 百万 tokens，比 DeepSeek R1 降低 63%(3)。这种快速下降的趋势使豆包能够在用户规模扩大时，单位服务成本不断降低。

付费转化率逐步提升：虽然 AI 行业的整体付费渗透率较低，仅为 3% 左右(12)，但豆包通过提供更有吸引力的付费功能和服务，正在逐步提高付费转化率。即梦 APP 的用户付费转化率已超 20%(9)，表明在特定应用场景下，较高的付费转化率是可能的。

生态系统价值显著：豆包通过构建开放的生态系统，吸引了大量开发者和合作伙伴，这些生态参与者的活动为豆包创造了巨大的间接价值。豆包已成为唯一一个跻身全球 TOP50 AI 应用榜单的 PC 客户端应用(23)，这种生态影响力是豆包的重要竞争优势。

5.2 战略建议

基于上述研究发现，我们提出以下战略建议，以帮助豆包进一步优化免费服务模式，提高成本覆盖能力：

持续技术创新降低成本：豆包应继续加大技术创新投入，特别是在模型压缩、量化、剪枝等效率优化技术方面。通过技术创新降低服务成本，是豆包维持免费服务模式的关键。豆包大模型 1.6 的综合成本仅 2.6 元 / 百万 tokens，比 DeepSeek R1 降低 63%(3)，这种成本优势应继续保持和扩大。

优化付费服务设计：豆包应深入研究用户需求和付费意愿，优化付费服务设计，提高付费转化率。虽然 AI 行业的整体付费渗透率较低，仅为 3% 左右(12)，但通过提供更有吸引力的付费功能和服务，如专属功能、更高使用限额、优先访问新功能等，豆包可以提高付费转化率。

探索广告变现模式：考虑到用户付费意愿低迷的现实，豆包应积极探索广告变现模式。有业内人士指出，AI 产品中的广告效果可能会远胜于传统数字广告(12)。豆包可以考虑在不影响用户体验的前提下，探索 “看广告免费获取 Tokens” 等模式，这种模式在音乐流媒体和短视频平台已经得到验证。

深化垂直行业解决方案：豆包应进一步深化垂直行业解决方案，为教育、金融、医疗、电商等行业提供更专业的服务。这些行业解决方案通常采用付费模式，能够为豆包带来稳定的收入。例如，在金融合规审查场景中，豆包大模型的百万字合同风险点识别准确率达 94.3%(7)，这类专业能力应进一步强化和商业化。

构建多元化收益结构：豆包应构建包括付费会员、企业级服务、API 调用、行业解决方案、广告变现等在内的多元化收益结构，降低对单一收入来源的依赖。这种多元化收益结构能够提高豆包的抗风险能力和盈利能力，为免费服务模式提供更坚实的经济基础。

加强基础设施优化：豆包应继续加强基础设施优化，特别是在算力资源利用和电力成本控制方面。电力成本在豆包的总成本中占有相当比例，每千次推理电费 9.3 元的数据，推动算力中心向内蒙古风电、贵州水电等低电价区域迁移(4)。这种基础设施优化能够有效降低豆包的运营成本。

5.3 未来研究方向

本研究虽然对豆包免费服务模式的技术收益和成本覆盖情况进行了深入分析，但仍存在一些值得进一步研究的方向：

用户付费意愿研究：深入研究不同用户群体的付费意愿和影响因素，为豆包优化付费服务设计提供依据。特别是研究 “低认知 - 高接受度” 关联现象，即用户对 AI 的盲目信任如何影响其付费意愿和广告接受度(12)。

技术创新与成本降低的量化关系：建立技术创新投入与成本降低之间的量化关系模型，为豆包的技术投资决策提供科学依据。例如，研究模型压缩、量化、剪枝等技术对推理成本的影响程度，以及这些技术投入的边际收益。

生态系统价值评估方法：探索 AI 生态系统价值的评估方法，量化生态系统对豆包的贡献。这包括评估开发者生态、应用生态、行业解决方案生态等不同层面的价值贡献。

多模态融合的成本效益分析：深入分析多模态融合技术的成本效益，为豆包的多模态发展策略提供依据。豆包正在加强多模态能力，支持文本、图像、视频跨模态输入，例如用户上传产品设计图可直接生成营销文案(7)，这种多模态能力的成本效益需要深入分析。

绿色计算策略研究：研究绿色计算技术在豆包基础设施中的应用策略，评估不同绿色计算方案的成本效益。特别是研究可再生能源利用、节能硬件、高效冷却系统等绿色计算技术对豆包成本结构和环境影响的综合影响。

综上所述，豆包的免费服务模式在技术层面获得了丰富的收益，包括用户数据积累、技术架构优化、生态系统构建等，这些收益为豆包的长期发展奠定了坚实基础。同时，通过技术创新和商业模式优化，豆包已初步实现了成本覆盖，并有望在未来进一步提高盈利能力。豆包需要继续深化技术创新，优化商业模式，构建多元化收益结构，以实现可持续发展。

参考资料

[1] Beyond Release: Access Considerations for Generative AI Systems https://arxiv.org/pdf/2502.16701

[2] 平台企业“免费盈利”模式演变及其资源配置原理 Evolution of the“Free-Profit”Model of Platform Enterprises and Its Resource Allocation Principles https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/Ch9QZXJpb2RpY2FsQ0hJTmV3UzIwMjQxMTA1MTcxMzA0EhVzaGR4eGItc2hreGIyMDI0MDMwMTEaCHp4emljcDgz

[3] (2025 年 8 月)2025 大模型性能评测与成本效益分析_王嚣张 http://m.toutiao.com/group/7541232788520600107/?upstream_biz=doubao

[4] DeepSeek 公布模型推理成本利润细节，透露了哪些关键信息?_deepseek 公布模型推理成本利润细节,透露了哪些关键信息?-CSDN博客 https://blog.csdn.net/m0_66540684/article/details/145960740

[5] OpenAI开源GPT-oss模型!推理成本低至8毛钱，百亿赛道一夜洗牌_闭源_DeepSeek_token https://m.sohu.com/a/921565282_122493396/

[6] 推理成本比MoE直降83%!字节最新大模型架构入围ICLR 2025-太平洋科技 https://www.pconline.com.cn/focus/1880/18802840.html

[7] 百度文心大模型4.5 Turbo价格狂降80%，成本碾压国际竞品至四成-腾讯新闻 https://news.qq.com/rain/a/20250425A05OL000

[8] 🔥颠覆行业！AI大模型部署成本暴跌至1/5！ 你还在为天价的AI API调用费用发愁吗？最新研究显示，利用96块H100 GPU，通过创新的“预填充-解码分离”和“大规模专家并行”技术，就能高效部署DeepSeek等大模型，性能媲美官方，但成本仅为之前的五分之一！

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[9] 字节跳动:5月发布基于豆包多模态完全体模型，预计MAU可能突破千万，用户付费转化率超20%_手机新浪网 http://finance.sina.cn/2025-04-25/detail-ineuiriy1481112.d.html

[10] 豆包通用大模型PRO的技术路线与发展现状探讨 1 ► 豆包大模型在模型尺寸上从35B扩展到800B，目前正训练 500B 和800B模型。豆包在文本、图像和语音模型领… https://xueqiu.com/9637001584/309910396

[11] DeepSeek崛起:2025年AI产业革命的游戏规则改变者_模型_技术_推理 https://m.sohu.com/a/853730744_122066678/

[12] 付费率低至3%，AI厂商给用户加广告的日子不远了-36氪 https://36kr.com/p/3469339525633413

[13] 大洗牌!DeepSeek下载量大跌72%，智谱、文小言、可灵AI月活集体下滑，“AI+办公”“AI+教育”异军突起|2025年二季度AI应用价值榜_每日经济新闻 http://m.toutiao.com/group/7529484596045316660/?upstream_biz=doubao

[14] 2025年全球消费级AI应用盈利能力研究报告-腾讯新闻 https://news.qq.com/rain/a/20250330A056JD00

[15] 深度剖析字节豆包:加更版_人人都是产品经理 http://m.toutiao.com/group/7514970727683015180/?upstream_biz=doubao

[16] 豆包软件及硬件生态布局，通用大模型发展目标，与 苹果 iPhone合作可能性，2025年豆包日均Query增长预期及AI… https://xueqiu.com/6426710521/320762725

[17] 豆包能挑起字节AI重任? - 21经济网 https://www.21jingji.com/article/20250507/herald/78695075b29be883f514e5c8407351af.html

[18] 豆包 AI 全面解析:架构、原理与盈利模式-CSDN博客 https://blog.csdn.net/hezuijiudexiaobai/article/details/151328964

[19] 豆包月活超越DeepSeek 夺8月中国原生AI月活第一_手机新浪网 http://finance.sina.cn/2025-09-16/detail-infqsafn5630625.d.html

[20] 豆包月活1.57亿,首超DeepSeek，登顶中国原生AI应用月活榜首 https://article.pchome.net/info/6738.html

[21] 机构:8月豆包原生AI App月活第一，超越DeepSeek_鞭牛士 http://m.toutiao.com/group/7550512068256940590/?upstream_biz=doubao

[22] 豆包月活用户超越DeepSeek;马斯克确认Macrohard项目存在_创业家 http://m.toutiao.com/group/7550889814795518499/?upstream_biz=doubao

[23] 豆包月活用户超越DeepSeek_济南日报·爱济南 http://m.toutiao.com/group/7550626501525062207/?upstream_biz=doubao

[24] AI每日简报：2025年09月16日 豆包登顶AIApp榜首、Mini-03开源模型实现「超长视觉推理」、OpenAI 推出 GPT-5-Codex-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7550934070805400872/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7550934006548663076&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=zCQ7Kd3kOPQ0IO0oJi4neoKpsfy7phTFplpZgVX88Yc-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1758099100&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[25] 2025年2月全球AI应用月活大揭秘，谁在领跑？ 1. 头部争霸：2025年2月的全球AI应用月活排行榜上，ChatGPT依旧稳坐头把交椅 ，月活跃用户数量高达4亿，较1月增长14.7%，持续彰显其霸主地位。字节跳动的豆包表现同样亮眼，以8198万月活跃用户紧紧跟随，位列第二，展现出强劲的竞争力。

2. 潜力爆发：2月，多个AI应用增长迅猛。DeepSeek月活用户增长83.4%，达到6181万；Genius增长73.8%，月活达2896万；纳米AI搜索更是一骑绝尘，涨幅高达484.7%，月活涨至2406万；腾讯元宝也不甘示弱，月活增长265.2%，达到1312万。这些应用的快速增长，预示着AI领域的激烈竞争与无限潜力。-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7482019159111470373/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7470761881827100710&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=mn1ZzYMA4zohnW4W7QsI7rgK34Ru7UKFvSzHahCsd5I-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1758099100&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[26] AI助手用户激增，传统搜索承压未衰——2025年中国智能应用市场格局透视_豆包2025用户规模-CSDN博客 https://blog.csdn.net/MILI_NFT/article/details/148926725

[27] 国内AI应用市场Q1剧变:DeepSeek登顶，腾讯元宝狂飙，Kimi失速，“场景为王”时代开启_中国工业报 http://m.toutiao.com/group/7501889581361496576/?upstream_biz=doubao

[28] 中国 TOP 50 AI应用榜单丨Xsignal丨2025年8月|app|kimi|mau|top|搜索引擎|机器人|网络信息_手机网易网 http://m.163.com/dy/article/K9IIO06L0556DF4D.html

[29] 豆包月活超越DeepSeek，夺8月中国原生AI月活第一_搜狐网 https://m.sohu.com/a/935348287_122014422/

[30] 【国盛计算机】豆包算力需求测算 https://finance.sina.com.cn/stock/stockzmt/2024-12-22/doc-ineakfem0065429.shtml

（注：文档部分内容可能由 AI 生成，相关数据及技术请注意核实）