1. WAIC 2026上国产大模型到底”卷”到了什么程度？
说实话，今年去WAIC现场，最直观的感受就是——大模型已经从”拼参数”变成”拼能干活”了。前两年大家还在比谁的模型参数多、榜单分数高，今年展馆里几乎听不到”参数”这个词，全在讲”我的模型能在什么真实场景里替你做事”。
国产阵营今年的存在感特别强。DeepSeek、阶跃星辰、通义（阿里）、智谱、豆包（字节）、Kimi（月之暗面）这些名字，在展区里不是各摆各的，而是开始互相”搭台子”：有的做基础模型，有的做行业套件，有的做Agent框架，产业链分工明显比前两年清楚。
对咱们河南、郑州的企业来说，这意味着一件事：以前想用大模型，得自己从零折腾，现在wb上能直接拿到”拼好”的方案。但选项多了也头疼——到底选谁？这就引出第二个问题。
2. DeepSeek、阶跃、通义、智谱、豆包……到底怎么选？
这是今年被问得最多的问题，没有之一。我们给客户做选型，一般看三个维度：
第一，任务类型。 如果你主要是写文案、做客服问答、处理文档，通用大模型（通义、豆包、DeepSeek-V3）都够用；如果你要做复杂推理、代码生成，DeepSeek-R1、智谱的推理模型更稳；如果你要做多模态（看图说话、视频理解），阶跃、通义的多模态能力比较靠前。
第二，部署方式。 能接受公有云API调用的，选哪家都行，速度快、成本低；数据敏感必须私有化的，优先看支持本地化部署的（DeepSeek全系列开源、通义千问开源版、智谱GLM开源版），我们之前写过一篇《AI大模型怎么选》专门讲这个，可以对照着看：AI大模型怎么选？10个高频问题解答。
第三，成本。 别只看标价，要看”单位任务成本”。有些模型单次调用便宜，但准确率不够，得反复调用，算总账反而贵。我们给客户做POC时，一般会拿同一批真实业务数据跑三家，比”一次性答对率”，这比比价格靠谱得多。
3. 智能体（Agent）为什么是今年WAIC绝对主角？
今年WAIC有个特别明显的信号：单独聊”大模型”的展台少了，聊”智能体/Agent”的展台多到数不清。原因很简单——大模型本身像个”聪明但啥也不干的大脑”，企业真正要的是”能自己干活的手脚”。
智能体就是给大脑配上手脚：它能自己拆解任务、调工具（查数据库、发邮件、调API）、看结果、纠错、再执行。比如一个”采购对账智能体”，你给它一堆发票PDF和订单表，它自己识别、比对、标异常、出报告，全程不用人盯。
腾讯、阿里、字节今年都拿出了自己的智能体开发平台，而且都在强调”低代码””拖拽式”。这对中小企业是好事——不用养一个算法团队也能搭智能体。我们之前详细写过腾讯云那套平台怎么用，想动手的可以先看这篇：腾讯云智能体开发平台怎么用？。
4. 大模型”开源vs闭源”到底怎么权衡？
这个问题今年被问爆了，因为DeepSeek把开源模型的能力拉到了闭源差不多的水平。我们的经验判断：
选开源（如DeepSeek、Qwen开源版）当： 你的数据不能出内网、监管要求私有化、或者你要基于模型做深度微调（比如做医疗、法律的垂直模型）。开源的好处是”数据在自己手里、模型随便改”，坏处是要自己管算力、管部署、管运维。我们写过一篇私有化部署的实战：DeepSeek大模型部署10个高频问题。
选闭源API（如豆包、通义闭源版、GPT）当： 你追求最快上线、不想碰运维、任务不涉密。调用API按量付费，前期几乎零门槛。
一句话总结：涉密或要定制→开源私部；求快求省事→闭源API。没有绝对好坏，看你的业务边界在哪。
5. 企业想用大模型，私有化部署还是调用API？
这是紧接着上一个问题的落地选择，也是老板最关心的”钱”的问题。给个粗略账：
调用API： 起步成本几乎为零，适合”先试水”。缺点是长期用下来，调用量一大，账单会持续涨；而且数据要出内网（得评估合规）。
私有化部署： 一次性买算力+部署，前期投入大（几万到几十万不等，看规模），但之后边际成本很低，数据不出门。适合”真要长期用、且数据敏感”的场景。
我们的建议是”两段式”：先用API跑通业务验证价值（1-3个月），确认ROI后，再把核心场景转私有化。这样既控制风险，又不浪费钱。别一上来就砸几十万买机器，很多客户最后发现其实API就够了。
6. 多模态（文/图/音/视频）大模型现在成熟了吗？
今年WAIC上多模态的展示比往年”能打”多了。图像理解、语音交互已经能稳定用在客服、质检、巡检这类场景；视频理解和生成还在快速迭代，但离”放心交给它独立决策”还差点意思。
给企业的实用建议：文字类、图片类任务现在就能上；长视频理解和自动剪辑先小范围试点，别一上来就压核心流程。我们一个郑州的客户做电商，用多模态模型做”商品图自动打标+违规词检测”，效果挺好，人力省了一半。
7. 大模型+企业知识库（RAG）是伪需求还是真刚需？
真刚需，而且今年WAIC上RAG相关的展台特别多，说明大家都在落地。原因：通用大模型”不懂你公司的内部规定、产品手册、历史工单”，直接问它，它要么瞎编，要么给通用答案。
RAG（检索增强生成）的做法是：把你的知识库接到大模型前面，用户提问时，先去知识库里检索相关片段，再让模型基于这些”内部事实”作答。这样答案既懂行又不瞎编。我们专门写过企业知识库怎么搭：企业知识库搭建10个高频问题（RAG实战）。
这里有个关键组件叫向量数据库，负责把文字变成可检索的”向量”，检索快不快、准不准全靠它。想深入可以看这篇：向量数据库10个高频问题。
8. 智能体开发平台（如腾讯云）能帮企业省多少事？
实话实说，省的是”从零造轮子”的麻烦。自己从零搭一个能用的智能体，至少要：选模型、搭RAG管道、写工具调用代码、做编排、接监控、处理各种异常……一个小团队搞两三个月算快的。
用平台（腾讯云智能体开发平台、阿里百炼、字节Coze这类），把这些变成”拖拽+配置”，几天就能出一个能跑的雏形。我们帮郑州一家做外贸的客户，用平台三天搭了个”多语种询盘自动分类+报价初稿”的智能体，比招个应届生手动处理快了不止一个量级。
但要注意：平台适合”标准场景”，如果你的业务逻辑特别绕、要深度定制，平台可能不够，还是得写代码。这也是为什么我们既帮客户用平台快速验证，也接定制开发。
9. 小模型/端侧模型会不会替代大模型？
不会替代，是互补。今年WAIC上”端侧模型”（跑在手机、一体机、边缘设备上）也很热，但它们定位是”快、省、隐私好、离线能用”，能力上限不如云端大模型。
典型搭配：端侧小模型处理实时、简单、隐私敏感的任务（比如本地语音唤醒、设备状态判断）；云端大模型处理复杂推理、长文本、多模态。两者配合，既保体验又控成本。对一般企业，现阶段先把云端大模型用好就够了，端侧可以等预算和场景更明确再碰。
10. 郑州/河南企业怎么借WAIC红利落地大模型？
WAIC在上海开，但红利是全国的。咱们河南企业落地大模型，我们建议三步走：
第一步，定场景别贪多。 挑一个”高频、重复、规则相对清楚”的流程先试，比如客服问答、合同初筛、报表生成。别一上来就想”全面AI化”，那是大厂的玩法，中小企业容易翻车。
第二步，借力别硬造。 直接用现成的模型和平台（前面列的那些），配合我们的部署和开发服务，最快一两周就能跑通一个场景。需要私有化部署算力的，我们做腾讯云/阿里云/华为云的方案，也能帮你在本地或专有云落地。
第三步，把安全合规想在前头。 用AI处理客户数据、员工信息，等保测评、数据合规这些坑提前踩，别等出事再补。我们这块有完整服务，后面一篇会专门讲AI安全合规。
想系统了解大会整体信号，可以看我们另一篇：WAIC 2026开幕释放哪些信号？企业AI落地10个高频问题。
浩轩云智选能帮你做什么
WAIC 2026释放的信号很明确：大模型+智能体的时代真的来了，但落地比”追热点”重要得多。我们（浩轩云智选，郑州本地）能帮你把这件事做成：
1. 大模型选型与部署：公有云API接入、DeepSeek等开源模型私有化部署，算力方案（腾讯云/阿里云/华为云）一站式搞定；
2. 智能体定制开发：基于腾讯云等平台或纯代码，为你搭能真正干活的AI智能体（RAG知识库、Workflow、Multi-Agent）；
3. 全链路陪伴：从场景梳理、POC验证到上线运维，外加等保测评与数据安全合规兜底。
想聊聊你公司的AI落地？ 直接联系浩轩（韩海威）：
– 电话：13723241722
– 邮箱：89016332@qq.com
郑州及河南的企业，咱们就近当面聊最实在。先把一个场景跑通，比看一百场发布会都管用。
