大模型
11月11日，在高通欧洲汽车峰会上，斑马智能首席技术官司罗披露，全模态端侧大模型AutoOmni 2.0-23B-A3B在座舱能力对比中优于谷歌Gemma4-26B-A4B。AutoOmni 2.0总参数为23B、实际激活仅3B，参数规模均低于Gemma4-26B-A4B，但座舱表现更优。这一结果让车端大模型竞争的关注点进一步从总参数规模，转向激活效率、部署成本和场景适配。
座舱任务不只看问答，还要看视觉与车控
此次对比覆盖两类能力。一类是通用座舱能力，包括车辆控制、导航、影音娱乐和车辆问答，重点考察模型能否听懂指令并执行；另一类是多模态座舱能力，包括车内车外视觉问答和主动视觉监测，重点考察模型能否基于视觉信息提供主动服务。
斑马智能称，AutoOmni 2.0在多模态座舱能力上提升了12%。这意味着，在更依赖感知和主动响应的场景中，激活参数更小的模型获得了更明显的优势。
Gemma4-26B-A4B并不弱，车端评价标准更复杂
Gemma4-26B-A4B并非弱对手。作为谷歌Gemma4家族中唯一的MoE模型，该模型于2026年4月发布，曾在Arena AI全球AI竞技排行榜文本领域最高排至第六，并超越GPT-5.4 Mini、Gemini 2.5 Flash、Kimi-K2.5-Instant和GLM-4.6等模型。谷歌将其用于本地部署、代码生成和多模态交互与理解，并称其性能可超越规模达自身20倍的模型。
这也让此次对比更有参考意义：它并非简单说明某个模型能力不足，而是说明通用端侧模型进入车载场景后，评价维度会发生变化。座舱应用不仅看文本理解，还要看视觉理解、车控执行、长时记忆、免唤醒交互和断网可用等能力能否在有限算力下稳定运行。
端侧部署效率成为车载模型的关键变量
AutoOmni 2.0的另一个特点是对车端资源约束的适配。其总参数为23B，实际激活仅3B，较小激活规模有助于降低推理压力，提升响应速度。
斑马智能称，AutoOmni 2.0普通任务处理能力堪比10倍参数量云模型；复杂车控、复杂导航、跨域多意图等复杂任务能力，相当于10倍参数量云模型的90%。今年9月，斑马智能在云栖大会上还宣布，该模型支持8路以上多任务并发，推理加速5-6倍，运行内存占用减少50%以上。
- 多任务并发：支持8路以上任务运行。
- 推理效率：官方称推理加速5-6倍。
- 资源占用：运行内存占用减少50%以上。
- 车端能力：超低时延、断网可用、数据不出端、智能体常驻。
这些信息表明，车端模型不能只追求单次回答质量，还要在持续运行、低时延和多源输入条件下保持可用。全车全时免唤醒、长时记忆及上下文语义理解、跨域多意图等能力，也需要围绕座舱场景进行工程化整合。
参数表仍是入口，但已不是最终答案
这次对比给行业提供了一个更现实的观察角度。过去，参数规模是最容易被比较的指标；但在车端，实际激活参数、内存占用、推理时延、视觉感知和车控链路都会影响最终体验。模型能否上车，不只看它在通用任务中的表现，还要看它能否在车载算力和交互流程中稳定工作。
市场选择也在反映这一变化。目前国内端模型上车企业中，超过六成选择了斑马智能AutoOmni。这一比例不能直接等同于技术水平，但说明车企在落地时更看重可部署性、场景匹配度和工程化成熟度。
当座舱模型开始承担视觉问答、主动监测、复杂车控和多任务并发时，参数规模仍然重要，但决定体验的已经变成模型能否在端侧约束下完成具体任务。对车企和模型厂商来说，接下来的竞争重点不只是把模型做小或做大，而是让模型在车内场景里稳定运行。
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