i’（内部代号‘风ai 25’，基于启明二号全面优化）相比，仍然存在明显差距。”ai研究院的负责人向林风汇报。
差距体现在多个维度：
核心智能水平： 在复杂逻辑推理、长文本理解、多轮对话一致性、创造性写作、代码生成质量等方面，“风ai 25”依然全面领先。对手的模型更容易出现事实性错误（幻觉）、逻辑矛盾，或者在多轮对话后“忘记”之前的语境。
综合效率： 由于缺乏像“启明二号”这样的深度优化ai芯片，以及未来智能在模型架构、训练算法上的领先，这些竞争对手的模型在达到相似效果时，往往需要消耗多得多的计算资源，推理延迟也更高，大规模商业化部署的成本和难度远超“风ai”。
安全与对齐： “风ai”在开发过程中，投入了巨大资源进行ai伦理和价值观对齐（alignnt）训练，使其在生成有害、偏见或不当内容方面受到了严格约束。而竞争对手的模型在这方面显然还有很长的路要走，更容易被“诱导”产生不当输出。
林风看着对比测试报告，微微一笑：“意料之中。他们只看到了‘风ai’的强大，却没看到支撑‘风ai’的冰山之下，是我们在基础理论、核心算法、训练数据、ai芯片、乃至ai伦理上，长达数年（以重生后的时间计算）领先的积累和布局。”
他解释给团队听：“构建真正顶尖的大模型，不是简单的参数堆砌和数据投喂。它需要对ai的本质有深刻的理解，需要架构上的源头创新，需要海量高质量、多样化、且经过深度清洗和对齐的数据，还需要软硬件一体的极致优化。这些，恰恰是我们的核心壁垒，是他们短时间内无法模仿和超越的。”
很快，市场的反应也印证了这一点。
最初的喧嚣过后，用户和开发者们开始真正上手体验这些新的大模型。很快，各种吐槽和对比评测就充斥了网络：
“试了泰坦ai，感觉还是有点傻，让它写个稍微复杂点的代码就错误百出。” “凤凰模型的多语言确实还行，但理解能力和创造力明显不如风ai啊。” “昆仑模型感觉有点‘用力过猛’，回答问题一股‘机翻’味儿，不够自然。” “转了一圈，最后还是用回风ai了，