模型变多之后，选型成了新问题

李彦宏在开幕式上说，今年前 9 个月几乎每天都有新模型发布，有时候一天能发布多个；但词元中转站并不对模型效果和服务稳定性负责，同一款模型价格有高有低、来源五花八门、质量参差不齐，企业和个人选来选去就是不放心、不敢用。

词元所就是冲着这个痛点来的。它被定位成大模型的交易所，让企业乃至个人都能便捷地找到、购买和使用可信的模型词元（Token），本质上是把「能不能调用」和「敢不敢长期用」两件事拆开处理。

验真与征信：把评价做成可查的

据央广网报道，词元所主打验真与征信两大能力：通过模型指纹比对、能力测试、性能与可用性测试核验资源，同时采取定期抽检拨测、全链路实时监测调用等方式，为模型提供商建立信用评级。

官方给出的运营数据是：上线一个月以来，入驻供应资源超过 100 个，日均调用次数突破 5000 万，日均调用 Token 超过 7000 亿。这组数字反映的是调用规模，不等于模型质量，但说明这类中转交易已经有真实需求。

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同场发布：文心 5.5 Flash 与自研算力

基础模型方面，文心 5.5 Flash Preview 总参数量 2800 亿，每个 Token 激活 140 亿参数，支持最长 100 万 Token 的上下文，官方称其在编程、3D 建模、知识工作、内容创作等场景表现突出，并在 Terminal-Bench、AutomationBench 等基准测试中取得有竞争力的得分。

算力侧，百度智能云发布天池 1024 卡超节点，昆仑芯 M100 已如期上市、M300 计划明年推出。应用侧，百度搭子、库库、百度一镜、伐谋四个智能体同步升级，覆盖内容创作、文档服务与复杂产业决策。

对实际选型意味着什么

如果信用评级和抽检结果能对外查询，它至少能回答「这家供应商的模型稳不稳定」这类过去只能靠口碑的问题。但评级是平台自己做的，参考价值取决于方法是否公开、抽检是否真的随机。

更稳妥的用法是把它当筛选入口：先用平台数据缩小候选范围，再拿自己的小样本任务跑一遍成本与效果。本文中的参数、基准得分与调用量均来自百度在发布会上的表述，属于厂商自报数据，结论仍建议自行验证。