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苹果选千问的实质，是系统级AI底座按合规、隐私与工程交付确定性选定，纯模型能力不再是决定项。

• 影响对模型厂商，系统级合作的门槛在合规资质、云基础设施与大客户交付，跑分和月活短期难以补齐；对硬件厂商，苹果的选择会成为挑选中国区AI伙伴的参照；联合训练的定制模型绑定会推高后续切换成本。
• 参考可考虑在模型供应商评估表中加入备案状态、数据隔离架构与大规模并发交付案例三项硬指标；设备厂商筛选中国区AI伙伴时，值得按合规、身份中立性和交付确定性三道门槛自查候选方。

图像生成模型的标价互相不可比，选型关键从比价转向实测实扣，参数设置对账单的影响可以超过模型选择本身。

• 影响电商产品图、营销素材等批量出图的单张成本可压到 $0.014 量级；quality 与提示词长度会放大按 token 计费模型的账单；品牌套图要先核对参考图上限，上限低的模型直接出局。
• 参考可考虑先按文字标签、参考图数量、是否需要图文同答等硬约束筛掉不合格模型，再用自家提示词各跑一次并读取 usage.cost 对比实付；OpenAI 模型预算需注明 quality 档位。

视频生成模型的比拼正从单段画质转向叙事长度与可控编辑，官方明确以影视广告等专业生产流程为目标。

• 影响官方称多轮延长可减少拆分镜头与反复拼接的成本；合成视频数据为机器人训练和自动驾驶低频场景测试提供新样本来源；即梦、豆包入口降低了视频物料制作门槛。
• 参考可考虑在广告样片、教学视频等场景先做小规模对比测试，记录与传统拍摄的耗时和成本差异；制造与出行企业值得评估用生成视频补充训练样本的可行性。