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#28B+2026 年 8 月 8 日证据 B

京东言犀大模型 2

京东集团 · 未公开(MoE,零售场景优化)

商品图与供应链文档的零售专家

京东的场景模型:商品图理解、SKU 属性抽取、供应链单据是它的主场,训练数据里电商图片与中文商品文本的占比远超通用厂商。综合分 78.0 排第 28,是 9 维严格支配分析里被 MiMo-V2.5 全面压制的模型之一——但压制它的模型不懂商品图。

文本图像原生多模态

最后更新于 2026 年 10 月 18 日编辑部评分

结论先行

电商零售场景(商品图打标、SKU 抽取、供应链单据、客服问答)它值得一个候选位——场景语料是独占的,通用横评测不到这部分。通用场景不要选它:被同价 MiMo-V2.5 全面压制,没有一项维度严格领先。这是“场景分高于通用分”的标准标本。

八维评分拆解

编辑部映射分 · 0–100
视觉感知87文档 OCR86图表推理78视频时序55GUI Agent78生成编辑70中文语境89生态可用768 维
  • 京东言犀大模型 278.0
视觉感知与定位20%
87
文档解析与中文 OCR18%
86
图表与文档推理14%
78
视频与长时序理解14%
55
GUI Agent 与工具调用14%
78
生成与图像编辑6%
70
中文语境与文化6%
89
生态、成本与可用性8%
76

权重:视觉 20 / 文档 18 / 图表 14 / 视频 14 / Agent 14 / 生成 6 / 中文 6 / 生态 8。分数含义与证据来源见方法页。

公开基准与数据

按来源口径,不换算
基准 / 指标数值说明
商品属性抽取 F193.7厂商口径
输出单价¥6官方 API

公开分数来自不同版本与提示词设置,不能与本站综合分直接互换;我们仅将其作为评分证据之一。

场景映射

同一把尺子的五项压力测试
场景映射分观察
中文票据 OCR85 · 单据场景好
图表取数76 · 常规图表
30 分钟视频问答52 · 无视频模态
手机 GUI 操作72 · 未针对 GUI 训练
商品图细粒度识别90 · 场景语料独占

优势与局限

优势

  • 商品图与 SKU 语料独占:细粒度属性抽取是主场。
  • 供应链单据与中文电商文本积累深。
  • 客服与售后场景的工具链完整。

局限

  • 被同价 MiMo-V2.5 9 维全面压制:没有一项维度严格领先。
  • 视频 55:无视频模态支持,长时序缺席。
  • 生态绑定京东体系:跨平台使用的限制要看细。

价格与真实成本

公开单价

¥6/M tokens

约 ¥6 / 百万输出 token。以 1,000 张 1,024px 图片、每张约 1,100 图像 token、300 输出 token 估算,单月成本约为 ¥3.6(按输入价为输出价 25% 的假设)。

按你的量计算

关于京东言犀大模型 2

京东言犀大模型 2 是开源的吗?

许可证:闭源商用。不提供公开权重,只能通过厂商 API 或私有化授权使用。

京东言犀大模型 2 的价格是多少?

约 ¥6 / 百万输出 token。按本站 8 维评分,它排在第 28 位,综合 78.0 分。实际账单受分辨率、切块、缓存与阶梯折扣影响。

京东言犀大模型 2 最适合什么场景?

商品图打标与 SKU 属性抽取;供应链单据结构化;电商客服与售后问答。

为什么 京东言犀大模型 2 的综合分是 78.0?

综合分由 8 个维度按权重加权:视觉 20%、文档 18%、图表 14%、视频 14%、Agent 14%、生成 6%、中文 6%、生态 8%。它的强项是中文语境与文化,短板是视频与长时序理解。

个人榜单 · 非官方评分

本页所有排名、分数与对比均为个人评测榜单,不是官方评分,也不代表任何厂商、机构或监管口径。分数是公开证据在自定权重下的主观映射,换一组权重名次就会变。如有不同意见或发现事实错误,欢迎联系站长:jizhi2024@foxmail.com——我们会逐条核对并在更新日志中记录订正。