但问题也随之而来： 推理能力和多模态能力，真的从实验室走向了可落地的规模化吗？ 2025年春天，AI行业的一系列动作释放出一种不同以往的信号。GPT-4o以更强的多模态处理能力强化人机交互；DeepSeek R2持续推进开源攻势，刷新国 产模型的技术期待；而字节跳动旗下的火山引擎，在杭州举行了一场没有太多华丽词藻但含金量颇高的发布会，核心关键词只有三个：深度思考、多模态 推理、全栈Agent。 AI模型从"语言输出者"走向"任务执行者"，从生成文字、图像，到开始操作浏览器、编辑视频、理解图表乃至"看图做决策"。这并非简单的模型功能更 新，而是AI能力边界的一次实质性拓展。在这场变化中，字节推出的豆包1.5thinking模型、Seedream3.0文生图引擎、OS Agent平台化方案，构成了一个系 统性的技术组合，也预示着其未来在AI生态中的角色将不再只是"提供一个大模型"。 Agent的门槛是否已经抬升？开发者与企业会为这种能力买单吗？ 在国产模型陷入"开源焦虑"时，字节为何依旧坚持平台化和自研路线？ 火山引擎强调的"AI云原生"到底是Buzzword，还是产业基础设施的重构？ 这些问题不仅关乎一场发布会 ...