商汤日日新：商汤大模型

为什么需要商汤日日新：从“训练模型”到“按需调用”

传统企业落地大模型的方式面临三重阻力。一是算力门槛，训练或微调一个百亿级参数模型需要成规模的 GPU 集群，单次训练成本以百万元计；二是人才门槛，数据清洗、分布式训练、评测调优都需要专门团队；三是场景门槛，语言模型不能直接处理图像、视频等多模态输入，企业往往要同时集成多家模型才能覆盖完整业务链路。

商汤日日新把上述能力打包为一项云服务。底层的 GPU 算力由商汤自建的数据中心承担，模型层完成对话、图像、视频等能力的封装，对外只暴露统一 API。企业不需要关心模型是怎么训练的，只需要注册账号、获取密钥、发起请求。对于需要数据私有化的金融、政务客户，商汤还提供一体化交付方案，将模型与硬件整机部署在企业内网。

与同类平台相比，日日新体系有一个明显差异：它以视觉能力起家（商汤的基础业务是计算机视觉），因此多模态内容生成、数字人、3D 重建能力相对完整，语言模型部分则通过开源“书生”系列（InternLM）形成研究生态。对需要“文本+图像+视频”联合处理的团队，这套体系比单纯的文本对话模型更好用。

软件界面速览：SenseChat 对话界面与开放平台控制台

商汤日日新有两个主要使用入口。第一个是面向普通用户的对话产品“商量”（SenseChat），访问 sensechat.sensetime.com 即可进入网页版。界面左侧为会话历史列表，中间为对话窗口，底部是输入框，支持上传图片实现多模态问答。该界面适合快速体验模型能力，也可以作为企业搭建内部问答系统的交互参考。

第二个入口是面向开发者的开放平台控制台（platform.sensenova.cn）。登录后主页显示账户概览、API 调用量统计与消费记录。左侧导航栏中，“API 密钥管理”页面用于创建、禁用和删除密钥，密钥仅显示一次，需立即保存；“模型广场”页面列出平台当前开放的模型 ID、版本与计费方式；“调用日志”页面可按时间范围查询每次请求的状态码、延迟与 Token 消耗。

对于大多数开发场景，实际每天打交道的是控制台的密钥管理与用量监控页面，对话界面主要用于验收效果。建议新用户先在网页版测试模型回答质量，确认能达到预期后再进入控制台申请密钥、写代码调用。

安装与环境配置：3 步就绪

商汤日日新是云端 API 服务，本地不需要安装任何推理框架。整个接入过程就是“注册—取密钥—发请求”三个步骤。

步骤一：注册与实名认证。 打开 platform.sensenova.cn，使用手机号注册账号，按平台指引完成企业或个人实名认证。认证通过后，控制台会赠送一定量的免费调用额度，可用于接口测试。

步骤二：创建 API 密钥。 在控制台“API 密钥管理”页面新建密钥。创建成功后密钥只显示一次，需复制保存到本地环境变量中，不要写入代码仓库。若密钥泄露，可在控制台立即禁用并重建。

步骤三：安装请求依赖并验证。 商汤平台提供 OpenAI 兼容接口，可以直接使用 Python 的 openai 库发起调用。先安装依赖，再设置环境变量，最后用一条 curl 命令验证连通性：

如果返回的 JSON 中带有 choices 字段和正常的回答文本，说明密钥有效、网络连通，环境配置完成。

# 1. 安装依赖（Python 3.8+）pip install openai # 2. 配置环境变量（将占位符替换为控制台创建的密钥）export SENSENOVA_API_KEY="your-api-key"export SENSENOVA_BASE_URL="https://api.sensenova.cn/v1"   # 以控制台分配地址为准 # 3. 验证连通性：发起一次对话请求curl $SENSENOVA_BASE_URL/chat/completions \  -H "Content-Type: application/json" \  -H "Authorization: Bearer $SENSENOVA_API_KEY" \  -d '{"model":"SenseChat-5","messages":[{"role":"user","content":"你好，请回复\"连接成功\"。"}]}'

快速上手：5 分钟跑通第一个对话请求

环境配好后，用 Python 写一个最简对话程序。商汤平台支持 OpenAI 兼容协议，所以直接用 openai 库，把 base_url 指向商汤网关，模型 ID 填控制台“模型广场”中列出的实际名称（示例中为 SenseChat-5，具体以控制台为准）。

运行脚本后，几秒内会返回模型生成的回答。请求参数与 OpenAI 保持一致——temperature 控制随机性，max_tokens 控制回复长度。进阶技巧：把 messages 中多条历史消息拼在一起即可实现多轮对话，每条历史消息都要保留 role 字段（user / assistant）。如果业务需要稳定复现，可以固定 seed 参数（平台支持时），或在回答头部加入版本号便于人工验收。

from openai import OpenAI client = OpenAI(    api_key="your-api-key",                      # 改为环境变量读取更安全    base_url="https://api.sensenova.cn/v1"       # 以控制台分配地址为准) resp = client.chat.completions.create(    model="SenseChat-5",                         # 以控制台模型列表为准    messages=[        {"role": "system", "content": "你是专业的金融客服助手，回答要简洁准确。"},        {"role": "user", "content": "Explain compound interest in one sentence."}    ],    temperature=0.7,    max_tokens=128) print(resp.choices[0].message.content)

核心能力详解：5 大支柱

支柱一·商量（SenseChat）：语言对话与推理。 这是日日新的基座语言模型，支持多轮对话、长文档理解、代码生成、逻辑推理与工具调用。企业可将业务文档作为上下文注入，构建内部知识问答系统。5.0 版本起，商量在数学推理与代码任务上显著增强，官方公布其在 MMLU（大规模多任务语言理解基准测试）上达到 88.8 分。

支柱二·秒画（SenseMirage）：文生图与图生图。 输入自然语言描述即可生成高分辨率图片，支持风格控制、局部重绘与参考图引导。电商、广告、设计行业可以用它批量生成营销素材，替代部分人工设计工作。秒画的底层是商汤自研的生成式图像模型，对中文提示词的理解优于大多数英文优先的开源模型。

支柱三·如影（SenseAvatar）：数字人视频生成。 给定一段文本和一张人物照片，即可生成人物开口说话的视频，支持口型同步、表情控制与多语言配音。该能力常用于新闻播报、课程讲解、直播带货等场景。一个常见用途是“数字分身”：录入真人形象后，由其自动产出批量视频内容，录制成本接近零。

支柱四·行业语言模型与解决方案。 商汤针对金融、医疗、政务等垂直领域训练行业模型，提供知识问答、文书生成、合规审查等定制能力。交付方式包括 API 调用和私有化部署两种。对数据敏感的机构，商汤提供软硬一体的交付方案，模型与服务器整机安装在客户机房。

支柱五·安全与合规治理。 平台内置内容安全审核模块，可对输入输出进行敏感信息过滤。商汤还提供模型安全评测服务，帮助客户检测模型在越狱攻击（jailbreak，即通过精心构造的提示词绕过模型安全限制的行为）、偏见歧视等维度的表现，满足监管合规要求。

生产部署与监控：从上线到运维

公有云 API 部署。 适合大多数 SaaS 类应用。优点是零运维、按调用量付费、自动扩容；缺点是数据经过公网链路。上线前应在控制台确认两个配置：一是并发上限，超出后会返回限流错误（HTTP 429）；二是消费预警，设置月度消费阈值，避免业务异常导致费用失控。代码中应实现指数退避重试（exponential backoff，即失败后按倍数递增等待时间的重试策略）以应对偶发限流。

私有化部署。 适合金融、政务、医疗等数据不出域的场景。商汤提供两种形态：整机一体机交付，开箱即用，适合中小规模场景；集群化部署，适合日请求量百万级以上的核心系统。私有化部署前需评估硬件投入，一个可用的百亿级参数模型服务至少需要数张高性能 GPU 和配套存储，成本以十万元级起步，决策时要纳入总拥有成本。

可观测性建设。 不管哪种部署方式，生产环境都要监控三个指标：Token 消耗量、请求延迟（P95 分位数应在 2-5 秒内）、错误率（5xx 与 429 占比）。平台控制台提供基础统计，建议同步在自建监控系统中记录每次调用的模型版本与输入输出长度，便于线上问题回溯。

避坑清单：

• 密钥泄露：API 密钥等同于账户现金，务必存入服务端环境变量或密钥管理服务，禁止写进前端代码与 GitHub 仓库。

• 模型 ID 变更：平台升级模型版本后，旧 ID 可能失效或行为变化，上线系统要固定模型版本并关注控制台公告。

• 长文本超限：超出上下文窗口的请求会被拒绝，上传长文档前要先切分（chunking）为多个片段再分批发。

• 忽略计量差异：Token 按中英文混合计费，中文一个汉字通常折算多个 Token，预估成本时按字符数的 1.5-2 倍留余量。

• 私有化算力低估：一体机的模型版本更新滞后于云端，购买前确认后续升级路径，避免陷入“买断即冻结”的困局。

版本迭代

商汤日日新以“半年一大版本”的节奏演进，从 1.0 的语言对话起步，逐步叠加多模态生成与行业解决方案能力。5.0 版本完成从“能用”到“好用”的跨越，公开基准测试对标国际一线模型。

AI 应用场景

常见误区

面试题

参考来源

• webpage商汤科技官网公司整体介绍与行业解决方案总览
• webpage商量 SenseChat 入口网页版对话体验，快速了解模型能力
• webpageSenseNova 开放平台申请 API 密钥、查看文档与用量
• webpageInternLM 开源仓库书生系列模型权重、代码与微调工具
• webpageInternLM 官方文档开源模型的部署、微调与评测教程
• webpageSenseVoice 开源仓库商汤开源语音识别模型的代码与权重