2025 年，vivo 在 AI 领域的布局又迈出了重要一步，其最新发布的 BlueLM 大模型在端侧优化、低功耗技术以及多模态交互方面实现了显著升级。作为一名互联网产品运营评测专家，我将从专业角度为你深入解析这款大模型的核心技术突破和实际应用价值。
🌟 端侧优化：性能与功耗的双重突破
在端侧优化方面，BlueLM 大模型的表现堪称惊艳。以 BlueLM-3B 为例，它在性能和功耗上超越了原来的 7B 大模型，甚至可以达到云端 70B 大模型 80% 以上的效果。这意味着用户无需依赖云端计算资源，就能在本地设备上享受到强大的 AI 服务，大大提升了响应速度和隐私安全性。
为了实现这一目标，vivo 采用了多项创新技术。首先，针对高通和联发科两大主流移动平台进行了深度优化，确保模型在不同设备上都能保持高性能和兼容性。其次，通过先进的算法和技术减少了模型的推理时间和资源消耗，在保持高精度的同时，实现了快速响应。例如，BlueLM-3B 在极致出词速度上达到了 80 字 / 秒，系统功耗仅为 450mA，内存占用仅 1.4GB，真正打破了 “模型小、能力强、消耗低” 的不可能三角定律。
此外，vivo 还引入了量化部署技术，提供了 BlueLM-7B-Chat 的 4bits 版本，即使在 GPU 显存有限的情况下，也能流畅地生成文本。这种端侧优化不仅提升了用户体验，还为开发者提供了更灵活的部署选择，降低了技术门槛。
🧠 低功耗技术：让 AI 更持久
低功耗是 BlueLM 大模型的另一大亮点。在移动设备上，电池续航一直是用户关注的焦点，而 BlueLM 通过软硬协同的方式，有效降低了模型的能耗。
安谋科技的新一代 “周易” NPU 专门对 transformer 进行了优化，涵盖了软硬件方案以及深入的系统考量，在功耗、面积、性能方面形成优势。这种优化使得 BlueLM 在运行时能够更加高效地利用硬件资源，减少不必要的能耗。例如，在平衡模式下，BlueLM-3B 的功耗优化达到了 46%，这意味着用户可以更长时间地使用 AI 功能而不用担心电量耗尽。
此外，vivo 还通过分层量化与跨模态蒸馏技术，在仅牺牲 5.2% 遥感解译性能的前提下，将模型参数量压缩 77%，成功突破了星载计算场景下的部署难题。这种技术不仅适用于卫星等特殊场景，也为移动设备上的低功耗部署提供了借鉴。
🎮 多模态交互：开启智能新体验
多模态交互是 BlueLM 大模型的核心竞争力之一。它支持文本、图像等多种类型的数据处理，能够理解和生成多种语言的文本，为用户带来更加丰富和自然的交互体验。
在多语言处理方面，BlueLM 支持中文、英文以及少量日韩数据，能够满足全球化应用场景的需求。在多模态处理方面，BlueLM-V-3B 模型通过将文本、图像抽象成统一的 token 表示，为语言大模型新增了看世界的 “眼睛”，能够理解手机上的文字和图片多种模态的信息。在参数小于 4B 的模型中，BlueLM-V-3B 在 OpenCompass 基准测试中获得了 66.1 的最高平均分，并超越了一系列参数更大的模型（如 MiniCPM-V-2.6、InternVL2-8B）。
这种多模态交互能力不仅提升了用户体验，还为开发者提供了更多的创新空间。例如，在 OriginOS 4 中，“蓝心小 V” 智能助手可以通过语音、文字、拖拽等方式接受并处理信息数据，并针对不同问题以合适的形式进行信息呈现。用户可以要求 “蓝心小 V” 生成文案、搜索照片或文档，甚至直接分享至朋友圈，大大提高了工作效率。
🚀 实际应用：从手机到机器人
BlueLM 大模型的应用场景非常广泛，涵盖了内容创作、知识问答、逻辑推理、代码生成等多个领域。在手机端，vivo 通过 “蓝心小 V” 和 “蓝心千询” 两款应用，为用户提供了全局智能辅助功能。例如，用户可以通过语音指令快速查找文件、搜照片、总结归纳信息等，仿佛拥有了一位专属私人助理。
在其他领域，BlueLM 也展现出了强大的潜力。vivo 已经成立 “vivo 机器人实验室”，正式进军机器人行业，并计划将 BlueLM 的多模态能力应用于机器人领域。此外，BlueLM 还在 MR 设备上取得了阶段性成果，混合现实头显的研发将为用户带来更加沉浸式的交互体验。
📊 性能评测：领先行业水平
为了确保模型评估的准确性和可比性，vivo 采用了业界广泛认可的 OpenCompass 评测框架，对 BlueLM 模型进行了一系列的标准化测试。测试覆盖了 C-Eval、MMLU、CMMLU、GaoKao、AGIEval、BBH、GSM8K、MATH 和 HumanEval 等榜单，旨在全面评估 BlueLM 在通用语言理解、数学解题以及编程代码创作方面的能力。
通过这些测试，BlueLM 在通用能力、数学能力和代码能力方面均展现出了卓越的性能。例如，BlueLM-7B-Chat 在 C-Eval 和 CMMLU 上均取得领先结果，对比同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。在 LongBench 和 T-Eval 评测集上，BlueLM-7B-Chat-32K 模型也表现出色，进一步验证了其长文本理解和工具使用能力。
💡 未来展望：持续进化的 AI 生态
vivo 的蓝心大模型 BlueLM 不仅在技术上展现了卓越的性能，更在实际应用中证明了其广泛的适用性和强大的潜力。随着技术的不断进步，BlueLM 将继续扩展其能力边界，为用户提供更加丰富和高效的 AI 解决方案。
未来，vivo 计划进一步优化 BlueLM 的多模态交互能力，支持语音、图像输入等更多交互方式。同时，vivo 还将加强与开发者的合作，通过开源和开放的方式，吸引更多的开发者加入到 BlueLM 的探索和应用中来，共同推动人工智能技术的发展和应用。
总的来说，2025 年最新的 BlueLM 大模型在端侧优化、低功耗技术和多模态交互方面实现了重大突破，为用户带来了更加智能、高效、安全的 AI 体验。作为一款具有领先水平的大模型，BlueLM 不仅代表了 vivo 在 AI 领域的技术实力，也为整个行业的发展提供了新的思路和方向。相信在不久的将来，BlueLM 将在更多领域发挥重要作用，为人们的生活和工作带来更多便利和创新。
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