技术积累与研发投入
起步相对较晚，昆仑万维2023年4月17日才发布天工1.0大模型，相比部分科技巨头在AI领域多年的技术沉淀和研发投入，积累相对较少。
研发资源差距，字节跳动、阿里、百度、科大讯飞等公司在人才、资金、算力等研发资源上实力雄厚，能投入更多资源进行模型优化和创新。
模型性能与功能方面综合能力待提升，豆包在多模态数据合成等方面技术先进，科大讯飞星火在数学、代码能力和多模态交互出色，相比之下，天工大模型4.0可能在综合性能上不够突出。
多模态成熟度不足，天工大模型4.0虽有4o版多模态模型，但在多模态理解、生成等方面的成熟度和稳定性可能不如阿里Qwen2.5等模型。
数据质量与规模方面，数据多样性欠缺，高质量、大规模、多样性的数据是训练出优秀大模型的基础。天工大模型在数据收集和整理上可能存在不足，导致模型在知识覆盖和语言理解的全面性上有差距。
数据更新速度上，热门大模型背后的公司能更快速地更新和扩充数据，使模型能及时跟上知识和信息的变化，天工大模型在这方面可能更新不够及时。
应用生态与用户体验方面，其应用场景有限，而豆包、讯飞星火等在众多行业和场景广泛应用，形成了丰富的应用生态。天工大模型4.0的应用场景相对较窄，与其他产品和服务的整合度不够高。
用户体验优化不足，在交互的流畅性、响应速度、结果准确性等用户体验方面，天工大模型可能还有提升空间，导致用户更倾向于选择体验更好的其他大模型。
所以，今天跌惨了……:
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