百度上线词元所:42款大模型一站选型交易

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百度上线面向大模型供需两端的撮合交易平台词元所

所属频道 大厂动态产品更新模型发布

《读佳》获悉,百度近期上线了面向开发者、企业客户和模型供应商的开放可信模型服务平台“词元所”。平台汇集多家厂商的多种模型资源,能帮助用户选型、调用、交易和管理模型,并借助资源及供应商信用评价与区块链存证提供保障。说白了,开发者只要对接一次词元所的API,就能在多家厂商的大模型之间随意切换,还能比价、查看性能,按实际调用量付费。

01

词元所是什么?

据《读佳》了解,词元所定位在大模型领域,是一个把模型供应方和模型消费方拉到一起的模型撮合交易服务平台。

目前平台已汇集42款大模型,其中包括DeepSeek、Kimi以及智谱GLM等主流文本、视频大模型。同一款模型下会接入多家供应商,开发者能直接横向比较各家的报价、首Token延迟、吞吐速度、7天调用成功率、历史调用量等真实运行指标,不同供应商之间的差价和性能差距一目了然。

以以DeepSeek-v4.1-flash为例,这款模型在平台上有6家供应商提供资源,各厂商的输入、输出Token定价以及响应延迟、吞吐能力都存在差异,页面会标出价格节省比例,方便开发者挑出性价比更高的供应源。

百度上线词元所:42款大模型一站选型交易(配图 1)

模型的基础信息同样会在平台上展示,包括上下文窗口长度、上线时间、部署地区;用户还能查看供应商的信用测评报告。供应商一侧支持OpenAI、Anthropic双协议。

百度上线词元所:42款大模型一站选型交易(配图 2)

平台还配有模型排行板块,依据平台真实调用与用量数据,客观呈现模型热度、份额和增长趋势,为开发者选型提供可信参考。排行可切换近24小时、近7天、近30天三个维度,展示总调用次数、Token总量、参与排名的模型资源数量、平均首Token延迟四项大盘指标;同时设有调用量排行、模型份额、速度与成功率三类榜单,各模型的调用次数、Token消耗量、环比增长趋势都能直观看到。截图显示,近7天平台总调用次数3.98亿,Token总量51336亿,参与排名模型资源共68个,平均首Token延迟290ms。DeepSeek-v4.1-flash在调用次数、Token用量两项榜单上均排名第一。

百度上线词元所:42款大模型一站选型交易(配图 3)

词元所同时面向供需两端:一边接纳模型服务商入驻供应资源,一边为开发者提供一站式选型和调用渠道。在资源供应页面,全部入驻供应商都能查看,包括博川科技、心智无限、星枢词元、智谱原厂等厂商;平台会列出每家供应商的入驻时间、部署地区、可提供的模型清单、资源总量、近7天调用次数和服务成功率,还带有优信标签,开发者可以直接筛选靠谱服务商。右上角设有“成为供应商”入口,模型资源方可通过它入驻并上架接口。

百度上线词元所:42款大模型一站选型交易(配图 4)

平台的主要价值共有四点:

  • 支持测试选型,可横向对比多家大模型的效果、时延、成本,帮助业务完成模型筛选评估
  • 开发者接入一次API接口就能统一调用海量模型,不必再逐家适配厂商;模型资源可随时切换,搭Agent、做AI应用的成本也随之下降。
  • 提供实时数据排行,把性能、调用用量、运行状态等指标直观展示,便于及时发现运行异常
  • 提供中立可信的评测,依靠准入测试、定期抽检拨测、模型指纹比对等手段,保障平台模型相关数据公开透明可信

02

押注模型交易,百度能否抓住AI新机会?

国内大模型MaaS赛道已经进入多模型聚合撮合的竞争阶段,阿里百炼、火山方舟、阿里系元境JellyToken均已布局。百度此时推出词元所,目的正是抢占模型交易赛道。

过去文心大模型主要依赖百度云自有渠道销售,而词元所把ERNIE放进开放市场,与DeepSeek、GLM、Kimi这些模型同台展示,同一个模型可以由多家供应商供货,那些原先不会单独采购百度云的开发者和中小企业也能被触达,文心大模型的调用收入随之被拉动。

另一层用意是对标竞品、争夺开发者生态,阿里百炼、火山方舟、JellyToken都盯着开发者的痛点:要对接多家模型,就得维护多套API。词元所打的是统一API、统一计费的牌,把选型和调用流量留在平台内,避免客户被竞品的聚合平台截走。

平台还搭起供需撮合的市场,开出平台型的新收入。供应商可以入驻,模型原厂、云服务商都能上架接口。词元所扮演撮合与核验的角色,卖的不再只是自家大模型;在Token标准化的趋势下,算力分销、模型交易的商业机会被它抓住,Agent与AI应用的开发门槛也一并降低,整体AI生态随之做大。

不过,这类模型撮合平台要落地,难度并不低。一边要对接大量第三方供应商,把各家异构接口统一起来、把计费口径对齐,还得持续做拨测监控,保证不同服务商的稳定性和数据真实性;另一边要平衡多方利益,既要维护第三方模型厂商、算力供应商的权益,又不能让自家ERNIE在同台比价中落了下风。评测的中立性也得持续保证,一旦数据出现偏差、供应商服务出故障,开发者的信任就会直接受损,这也是同类聚合平台普遍要面对的长期考验。

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