在最近的一次机构电话交流会上，新开普公司透露了其自研的星普大模型的最新测评结果。该模型采用了 SFT（监督微调）与 RL(强化学习)的训练技术，在智能推理效果上与 DeepSeek-R1相近，且算力消耗仅为 DeepSeek-R1的1/20。这一成果不仅彰显了新开普在人工智能领域的研发实力，同时也为降低硬件投入提供了可能。
星普大模型的成功，不仅体现在其智能推理能力的提升上，更在于其高效的算力消耗。这一进展意味着，企业在部署此类模型时，所需的硬件投资大大降低，节约下来的算力预算可以用于软件开发和智能应用的扩展。新开普表示，未来会参加行业评测，以获取更具权威性的数据支持，进一步证明星普大模型的市场竞争力。
与此同时，业内对算力的需求持续高涨，而企业在寻求更高效的解决方案时，往往面临高昂的硬件投入。新开普的这一成果，恰逢其时，为许多企业提供了新的选择。在保证使用体验与服务精度的前提下，降低算力硬件投入，将有助于提升整体的运营效率和经济效益。
总体来看，新开普星普大模型的测试结果，将为行业内带来更多创新与竞争，助力企业在数字化转型过程中实现更大的突破。随着技术的不断进步和成熟，未来 AI 模型的应用将愈加广泛，推动各行各业的智能化发展。
