摘要：以128k token窗口为例，传统长文本处理单轮算力成本近0.2元、延迟达数秒，而两款模型通过“文本→高密度图像→视觉Token”三级压缩，将30页文档压进100个视觉Token，压缩率达10-60倍。

智谱与DeepSeek几乎同步发布视觉Token新模型，将整页文本压缩成不足百枚视觉Token，再次上演“技术撞车”。

暗藏三重风险

对智谱而言，虽多次在发布节奏上慢半拍，但技术价值从不依赖“首发”，而在于能否改写产业成本结构。

从价值、风险、优劣势及行业展望四维度拆解这场竞赛，可更清晰判断视觉Token的产业定位。

视觉Token的核心价值在于重塑大模型成本曲线，破解“上下文太贵”的落地瓶颈。

以128k token窗口为例，传统长文本处理单轮算力成本近0.2元、延迟达数秒，而两款模型通过“文本→高密度图像→视觉Token”三级压缩，将30页文档压进100个视觉Token，压缩率达10-60倍。

这直接带来三重改变：推理成本量级下降，让长文档问答进入“免费普惠”区间；单卡A100日生成20万页训练数据，击破合成数据瓶颈；视觉统一表示天然跨语种、跨版式，实现OCR、翻译、检索三流合一。

更深远的是，长文本浓缩后，128k窗口可容纳整本教材，缓解模型“记忆断层”，甚至可能用端到端视觉记忆替代RAG架构，为金融、法律等重文档场景提效。

但“像素级压缩”背后暗藏三重风险。

专利合规上，DeepSeek核心架构虽MIT开源，但其视觉编码层技术与智谱2024年申请的相关专利高度重叠，若智谱主张优先权，下游厂商将面临“专利悬崖”，商用成本陡升。

评测标准存在真空，现有benchmark仅测“还原准确率”，忽略“语义一致性”与“幻觉率”，也就是20倍压缩下，字符正确率60%时BERTScore降至0.82，模型易“脑补”原文无的内容，用于金融合约、医疗报告可能放大错误。

安全治理也存隐患，视觉Token将可读文本转成不可读图像，传统关键词过滤失效，易被植入恶意提示、泄露隐私，且监管尚未对“不可解释Token”提出审计要求，可能成“算法黑箱”重灾区。

优劣势对比

智谱与DeepSeek在视觉Token赛道中，已经呈现出“生态整合vs工程落地”的鲜明分化，两者优劣势各有侧重，而行业未来竞争焦点正逐步转向标准构建与生态布局。

从优劣势对比来看，智谱CogView-X的核心优势在于生态深度整合。

智谱CogView-X的压缩率达15倍，解码延迟1800 token/s，依托GLM-4模型全家桶实现训练端联合优化，有效降低幻觉问题。

同时，智谱CogView-X的借助国资背景获取金融、运营商等领域高价值数据，形成“数据-效果-场景”的数据飞轮。但短板也较为突出，API收费且不开放模型权重，抬高了开发者商用门槛。

DeepSeek-OCR则在工程落地层面表现亮眼，其以60倍压缩率、2500 token/s解码延迟实现性能领先，采用MIT开源协议并免费提供权重，支持100种语言，上线后GitHub一夜斩获4.4k星，社区自发贡献数据加速迭代。

不过，DeepSeek-OCR缺陷在于缺乏生态协同，压缩器与下游LLM无统一对齐机制，需额外微调否则易出现“视觉-语言”语义漂移。

行业展望层面，视觉Token竞争已进入“标准与生态”的新阶段。

短期来看，谁能率先将压缩器打磨为“即插即用”的插件，谁就能快速占据开发者心智。

中期依赖数据飞轮效应，拥有高合规长文档数据的企业，将形成“效果提升-场景粘性增强-数据回流扩容”的正循环。

长期则需建立“压缩率-语义保真-幻觉率”三维统一评测指标及开源格式，避免行业陷入生态分裂。

针对不同主体，破局路径各有侧重：智谱需借助“国产替代”窗口期，推动专利纳入行业标准，同时开放部分权重换取生态共建。

DeepSeek要在社区热度基础上，推出“商业友好”版本，解决企业客户关注的责任归属与数据安全问题。

而监管方则应将视觉Token纳入《生成式AI管理办法》，建立“可解释压缩”白名单，防范风险。

可以说，大模型赛道每降一个数量级成本就会催生新应用，视觉Token已开启成本下降通道，未来的核心护城河终将落在数据主权与标准话语权上。

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