什么是“瞬时模型”？Z1–AirX如何实现0.3秒极速响应？

为什么需要“瞬时模型”？传统AI响应速度的痛点

传统 AI 的响应时间通常在1到3秒之间，生成速度约为每秒20个 tokens。这意味着用户在输入结束后，需要经历短暂的等待期，模型才会开始输出。这种延迟在多轮交互中会被频繁放大，造成明显的思维中断。就像我们和朋友聊天，如果每句话都要等好几秒才能得到回应，那交流体验肯定很糟糕。

什么是“瞬时模型”？Z1-AirX如何定义“瞬时”？

Z1-AirX 被称为首个国内大模型厂商提供的“瞬时模型”，它重新定义了人机交互的节奏，将原本“提出问题—等待回应”的线性节奏，变成了输入与输出同步发生的即时对话。这种“瞬时”体现在以下两个关键指标：

• 极速首响应： 在0.3秒内完成首响应，这相当于一次神经反射或眨眼的时间。
• 高效文本生成： 在0.3秒内能够完成50+个汉字生成，这等效于一条完整回复、一段语音内容，或一则朋友圈的长度。
• 模型并非过度压缩：并非是那种为了速度而过度压缩的极小模型（比如 1.5B)。

想象一下，你问 AI 一个问题，它在你眨眼之间就给出了答案，这种感觉是不是很神奇？

Z1-AirX的“瞬时”速度有多快？对比R1的测试结果

文章提到了一个速度对比，虽然没有给出具体数据，但强调了 Z1-AirX 在速度上的显著优势。作者去年就对大模型做过测速，当时的Air就遥遥领先。我们可以想象一下，就像赛车比赛一样，Z1-AirX 狠狠刷新了之前的记录。

“瞬时模型”Z1-AirX如何改变人机交互？

Z1-AirX 带来的改变是颠覆性的：

• 延迟低于感知阈值： 用户在完成输入的瞬间几乎同步获得反馈，交互节奏从“输入后等待”转变为“输入即响应”。
• 生成即时显现： 输出不再是可感知的“逐步生成”，而是直接呈现为完整段落，极大减少了等待中的认知空白。
• 对话节奏一致： 语言回合之间无明显停顿，避免语境断裂。

例如，你在使用 Z1-AirX 进行头脑风暴时，你的想法可以即时被 AI 记录和反馈，从而保持思路的连贯性。

“瞬时模型”Z1-AirX的应用场景有哪些？

瞬时模型 的速度优势扩展了大模型的应用范围，尤其在实时任务中表现突出：

• 教育场景： 在问答、批改与反馈等任务中，0.3秒以内的反馈，让模型有了在课堂和练习中直接介入的可能，有助于提升学生的注意力。
• 客服场景： 低延迟、高吞吐有助于稳定交互节奏，避免因卡顿造成用户退出或任务中断，让用户感觉到更真实的互动。
• 文案协作、脚本生成： 减少等待感，流畅撰写，让人不被打断，提高创作效率。
• Agent 调用： 快速完成意图识别、工具调用和结果聚合，让 Agent 走入工业成为可能。

在这些场景下，以往可能需要依赖特定模型或特殊优化，而 Z1-AirX 带来了另一种思路：只要速度够快，就能跨越边界。

如何使用Z1-AirX？

目前，Z1 已经可以通过智谱 开放平台 bigmodel.cn 调用，并提供三个版本：

• Z1-AirX（极速版）： 速度达 200 tokens/s，5 元 / M token
• Z1-Air（高性价比版）： 约 50 tokens/s ，0.5 元 / M token
• Z1-Flash（免费版）： 免费

可以根据自己的需求选择合适的版本。

总结：速度改变一切，未来可期 , , #技术趋势

Z1-AirX 作为首款“瞬时模型”，突破了“大模型必须等待”的范式，让 AI 节奏真正接近人类。它的出现预示着，未来的 AI 将更加注重实时性和互动性，为各行各业带来更高效、更智能的解决方案。可以期待，更多模型会跨越这条临界线：真正的智能，不该让人等待。

我认为：

这“瞬时模型”，颇有点“天下武功，唯快不破”的味道。以前总觉得人工智能慢吞吞的，像个反应迟钝的老学究，如今这Z1-AirX一出，倒像是打通了任督二脉的少年，身手敏捷，应答如流。这速度，不仅仅是技术上的突破，更是对人机交互方式的一次革新。倘若AI都能这般“迅捷”，那未来人与机器之间的界限，恐怕又要模糊几分了。 , , , #Z1-AirX, ,