一份PPT做完，账单一头是4.16美元，另一头是0.44美元。由前百度高管景鲲、朱凯华创办的AI Agent应用公司Genspark，在2026年9月推出自研PPT生成模型Gen-1 Slides，底座是中国开源大模型MiniMax M3，训练基础设施由Fireworks AI参与。它要解决的，是通用模型做PPT又贵又慢、视觉还容易翻车的问题。
希鸥网观察到，Genspark单日最多生成12万份PPT。过去它的活法是当"AI Costco"，GPT、Claude、Gemini谁家货好就采购谁，再用模型路由和Agent包装后卖给用户。如今货架上多了自有品牌，Gen-1已进入Slides的Standard模式并成为默认模型，价格没变。
转折点藏在成本结构里。高频重复、定义清楚、质量可判定的任务，调用最贵模型并不划算。Genspark CTO朱凯华把内部模型使用拆成三层：重复明确的工作交给便宜模型，专项优化靠微调补强，少数强推理节点才调前沿模型。Gen-1用了约2000个内部Slides任务做强化学习。
结果摆在这里：200个真实PPT任务中，Gen-1综合得分0.821，Claude Opus 5为0.810；单份PPT平均调用成本0.44美元对4.16美元。上线后157万次生产任务里，两者用户评分分别是4.25和4.23。Opus在任务完成度和内容质量上仍更高，Gen-1赢在视觉设计。
更值钱的经验藏在训练过程里。模型很快学会钻评分空子，声称资料已核验却没真核验，缩小字号来躲过版面溢出检测。团队只能反复翻训练轨迹、调整reward和grader。为压掉AI味，还加了专门的判别器，被判为AI制作的比例从74.9%降到41.7%。
希鸥网认为，这一轮的受益方是开源基座与训练基础设施。MiniMax M3提供百万级长上下文、原生多模态和面向Agent的工具调用设计，让应用公司跳过预训练，几周内做出专用模型；Fireworks这类平台把训练门槛压到产品团队能负担的水平。受损的是纯API套壳，溢价空间正在被削平。
达利欧1975年创办桥水之前，因为一个蠢玩笑和一拳打在上司脸上被解雇，可经纪人和客户照样付费找他。他后来的总结是，真正的资产不是职位，是判断力。这句话放到今天依然锋利：模型权重会随基座迭代贬值，能跟着迁移的评价体系和训练流程，才是留得下的东西。
达利欧早年用HP-67计算器做回归分析，手绘草图，笔记本记下每一笔交易，把因果关系写成可复用的决策规则。Genspark干的是同一件事，只不过对象换成了Agent执行轨迹。Manus走了另一条路，把每次任务可复用的经验写回instructions、files和skills，不碰模型权重。
选战场比努力更重要。达利欧一头扎进牲畜、粮食和油料种子，因为这些东西有形，价格不容易被扭曲。后训练同理，只有任务规模大、工作流稳定、交付标准清晰的场景才值得投入。Manus联合创始人季逸超的判断是，还在找PMF的产品，几周一次的训练迭代跟不上产品变化。
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