K12教育行业专题研究：教育大模型启航，细分领域性能较优

（报告出品方/作者：华泰证券，段联、郑裕佳）

国内教育垂直大模型陆续发布，初测效果尚可

有道：「子曰」教育大模型亮相，场景应用效果良好

7 月 26 日，有道在北京举办了“POWERED BY 子曰”教育大模型应用成果发布会。据发 布会，公司认为大模型在教育领域中最大的机会将是助力因材施教：（1）大模型具有强大 的语言理解和生成能力，可以提供个性化分析与指导；（2）大模型基于人类反馈塑造性格 和语言习惯，能够循循善诱为学生讲解，提供引导式的学习体验；（3）大模型在对全学科 知识进行整合后，可以灵活为用户提供全科和跨学科知识的支持。

有道发展大模型的思路：应用驱动、依托场景、扬长避短

1）应用驱动：有道 AI 技术发展一直十分注重技术落地，在产品和业务中真正为用户提供 所需要的功能。 2）依托场景：例如有道棋类产品提供 AI 棋局讲解功能，可以给出每一个步骤的胜率、风 险等信息。 3）扬长避短：在对话内容、相关性、翻译指令遵从能力、发音评价等方面进行了大量针对 性的优化；多年业务积累的数据、内容、技术能力等为做好大模型打下了坚实基础，例如 将不同教师的反馈用于不断调教模型，使得模型形成循循善诱、因材施教的名师风格。

「子曰」大模型在中英文基础对话、数理逻辑推算等方面表现良好

子曰大模型可以面向不同用户群体采取不同的对话风格。向小学生介绍万有引力的概念时， 大模型能够抓住核心概念，在小学生常识的基础上进行科普，同时，文本的语言风格轻松 活泼，适合低龄的学生。同样一个问题场景变为大学生时，模型对概念的解释更加专业全 面，并提供了与概念相关的公式和例子，满足大学生对专业知识的需求。

开放式问题的回答逻辑清晰，中翻英较为地道。当回答“踢足球有哪些好处”时，子曰大 模型可以迅速条理清晰地列出八点优势，并能够准确将其翻译为英语。

在进行数学和物理能力测试时，大模型并不是直接给出答案，而是将公式先列出来，在对 文本进行数据提取后将数据带入公式中得出正确的答案。并且，大模型能够理解和支持多 轮对话，在数学题中用“一个足球”提问后，在随后的物理题中用“这个球”进行指代， 模型可以理解指的是同一个小球。

有道：“场景为先”，推出六大产品化应用成果

在此次发布会上，有道展示了子曰教育大模型六个产品化的应用：LLM 翻译、AI 作文指导、 语法精讲、虚拟人口语教练、AIBox、文档问答。

LLM 翻译：更符合中国人语言逻辑的翻译引擎

有道 15 年来不断升级翻译技术模型以满足用户多元化的需求。2008 年，有道首先推出国 内第一个商用机器翻译引擎，经过 15 年技术迭代，有道逐渐从统计翻译发展到神经网络翻 译，并一步步升级到 Transformer 模型，翻译质量越来越高，翻译的应用形态越来越丰富， 越来越受到用户的欢迎。公司介绍，有道词典月活用户已超过 1 亿，是国内词典翻译市场 的第一名。随着用户对翻译的上下文理解、文体、语气等方面提出了更丰富的要求，有道 推出大语言模型（LLM）翻译，为用户提供更加场景化、高质量的机器翻译技术，公司预 计今年 Q3 上线。

有道 LLM 翻译的优势： 1）模型理解能力及表达能力全面提高：例如翻译同一则关于特斯拉的新闻，与谷歌和 ChatGPT 相比，有道翻译在表达上更符合中文语言习惯， 做到了简洁、准确、流畅。 2）篇章级问题处理更好：能关注到更多上下文信息，引用、指代、术语更加一致自然，篇 章级翻译处理更完善。例如，同样是翻译一则与日本福岛事件相关的新闻，与谷歌和 ChatGPT 相比，有道翻译做到了先讲核心事实、后加背景信息的“倒金字塔结构”，对文章 上下文逻辑关系的理解较为准确。 3）交互形式全面升级：从 YNMT 升级到自然语言指令，用户可自定义场景，千人千面。

文档问答：文档阅读助手，万字长文 10 秒 get

文档问答可以迅速提取文献中的关键信息，提高学习和工作效率。一篇上万字的文献在正 常情况下阅读并提取关键信息需要花费很长时间和精力，但是文档问答可以利用不到一分 钟的时间进行信息抽取和语义理解，并对问题进行高质量回答，将工作、科研时间缩短十 倍（公司内部测试数据），大大提高了阅读文献的效率。 分析专业文章时，模型能够根据学科特点进行论点整合、概念解释、表格信息提取等，满 足用户的专业学习需求。下面是用文档回答功能分析两篇学术论文的例子。第一篇文章是 心理学相关的英文文献，文档问答将其翻译为中文，并提供左右精准对照，方便用户的理 解和定位。在搜索框输入“总结一下本文的核心观点”后，文本框内迅速出现了一段对文 章内容的概括，并且标注来源页码，方便用户核查校对。对于文中出现的概念，文档问答 提供划词解释功能，能够较好地满足用户的学习需求。在对计算机领域的文章进行文档问 答时，模型展示了从表格中提取信息并进行分析总结的能力。对于更考验理解力的问题， 例如“这篇论文提出的方法和之前的工作相比有什么优势？它是用什么指标来评估效果的” 等，文档问答也能够迅速总结并给出回答和精准定位。这些功能将极大提高用户的生产力。

AI 作文指导：精准定位写作痛点，提供审题和批改两大功能

有道认为，学生在写作中最大的痛点不是写完后无人批改，而是拿到题目后不知道如何下 笔。AI 作文指导就是针对这一问题提供两点帮助： 1）教我写作文：学习机没有像传统作文书或批改软件一样直接罗列提供素材和范文，而是 从题目解析、核心观点、作文结构以及素材等方面一步步带着学生思考，帮助学生解读文 章立意，找到创作思路，掌握组织结构以及素材选取的方法。 2）帮我改作文：从语言表达、结构逻辑、内容深度、情感丰富度等维度提供修改建议。批 改时，学习机会将学生的写作亮点、好词好句逐一画出，在充分肯定同学们长处之后提出 存在的问题和可以提升的地方，整个过程循循善诱，堪比优秀的语文教师进行一对一辅导。

英语语法精讲：私人英语习题家教，AI 老师讲解长句难题

语法精讲功能可以像老师一样，一步一步带领学生抽丝剥茧般分析句子里面的语法结构， 还能推荐同类型的考题，帮助学生触类旁通，真正理解考纲中的考点。在长难句分析中， 语法精讲会首先概括句子的核心意思，让学生对整句话有掌握，然后抽离出句子的主干成 分，然后按照逻辑分析从句，每一步讲解完都会有暂停，方便学生理解和消化。语法精讲 功能还支持单选题扫描。与传统的答疑产品不同，语法精讲功能不会直接给学生提供答案， 而是会首先识别考点，然后拆解分析句子结构、上下文语义，这样将解答的思路分步提供， 让学生在面对难题的时候依然能够保持独立思考。

AI 口语教练：用地道发音和真实对话语境让用户享受一对一口语私教

AI 口语教练主要针对中国人缺乏语言环境的问题，通过打造真正贴合实际的“语境”，帮助 中国人更好地练习英语口语。与传统的口语联系产品不同，AI 口语教练具备类真人、发音 地道、能还原真实对话语境、循循善诱、提供实时报告等特点，让用户享受到类似一对一 口语私教的体验。 实现 AI 口语教练的四个核心创新技术： 1）对话大模型：利用子曰大模型，实现有感情、能推理、能互动的沟通。例如，发布会现 场 AI 口语教练与演讲人进行了多轮随机对话，从比较抽象的“人生目标一个亿”谈论到生 活化的“成都旅游”“最喜欢的作家刘慈欣”等话题，AI 口语教练会主动引导话题，让交流 变得生动有趣，保持交流持续进行下去。 2）虚拟人驱动：虚拟人具有真实的情感表达和实时沟通，在口语的升降调、语音的重度、 弱读以及口型的变化等方面表现俱佳。 3）语音识别以及语音合成能力：语音识别以及语音合成能力得益于网易打造了一个非常强 大的自研技术，可以实现回音消除、自动语音检测、自动短句等技术，带给用户更好的体 验。4）口语评测：在每次结束对话后，AI 都会对文本进行全维度测评，细化至音素级的发音纠 正以及文本批改润色，在口语和内容两方面提供改进意见。

AIBox：高效便捷的中英文写作“神器”

AIBox 致力于提供划词翻译、润色、扩写、总结等一站式服务，适用于论文、邮件、产品 方案等多种场景，并且延续了有道词典的“划词”操作逻辑，使用起来十分方便，全程无 需键盘操作。以一篇高考英语作文的内容扩写为例，点击扩写后，原本一句话的内容在十 几秒内被扩写成近两千字的英语作文，足以满足用户参考和引用的需求。在润色文章时， AIBox 不仅会展示润色后的句子，还会展示具体修改意见，例如更正错误拼写和语法、高级 词汇替代等，方便用户直接使用或是参考学习。

搭载「子曰」教育大模型应用的智能硬件新品将于八月起上市

据发布会，以上六项「子曰」教育大模型应用中，除文档问答和 AIbox 功能已上线有道翻 译外，公司预计有道 LLM 翻译将于今年第三季度上线；AI 口语教练功能将上线多种软硬件 产品，包括 8 月发布的词典笔、听力宝新品；语法精讲功能将在 8 月上线至有道词典笔新 品；AI 作文指导功能将在 8 月上线至有道 AI 学习机新品。

好未来：MathGPT 开放公测，支持小、初、高数学解题及讲题

好未来自研的数学大模型 MathGPT 已开放公测。该模型以数学领域的解题和讲题算法为核 心，致力于弥补和攻克大语言模型在数学解题方面的三个问题：正确率、解题步骤的清晰 稳定性、讲解的趣味性和个性化。相比于只能输入文字的通用大模型，MathGPT 增加了公 式编辑器和图片上传功能，输入体验上更加友好便捷；并且，MathGPT 的回答包括知识点 分析和解答两部分，并非直接给出计算结果。

教育垂类大模型 VS 通用大模型：虽有差距，亦有优势

中英翻译：「子曰」表达更符合中文习惯，但知识性认知方面稍有不足

我们分别截取了财经、科技、娱乐、自然科学等领域的一些英文文章片段，对有道「子曰」 大模型和通用大模型进行翻译测试。我们参照英语专业八级翻译评分原则，从“忠实”（即 准确度）和“通顺”两方面对测试结果进行对比。我们发现，基于「子曰」大模型的有道 LLM 翻译相对通用大模型更多地使用了代词，语言表达更精炼，语序也较为符合中文表达 习惯，但对一些知识性名词的理解上，通用大模型更为准确。

AI 口语对话：「子曰」在仿真性、话题灵活度、反馈详细度等方面表现优秀

讯飞星火大模型支持多轮 AI 口语对话，但并未应用虚拟人形象；有道的 AI 口语教练具有真 人的形象，在对话中也会模拟真人的神态和口型，给人身临其境的感觉。Duolingo（成立 于美国的线上语言学习平台）的 Roleplay 对话功能与子曰大模型的 AI 口语教练相似，但对 话相对局限于某些特定的话题，相比之下，有道 AI 口语教练可以自由畅聊任何话题，灵活 性更佳。并且，Duolingo 每次对话结束后的反馈仅有简短的几句话，而有道的 AI 口语教练 会从语法、发音等多维度生成评价报告，更为详尽。

写作指导：「子曰」大模型功能更丰富

讯飞星火大模型也被应用于学习机的“作文批改”功能上，但有道除批改外还提供主题立 意讲解、素材参考等功能，可以在写作前、写作后较为全面地帮助学生提升。

文本生成：「子曰」大模型指令操作更灵活便捷

讯飞的星火认知模型在扩写、续写、文章润色等能力与子曰大模型基本持平，两个大模型 的文本生成能力均较为成熟，从输出 结果可以看出，模型可以在识别出源文本为英文后自动将输出内容转化为英文，且输出结 果内容充实，条理清晰具有逻辑，但是相比于子曰大模型 AIBox 的功能能够对同一文本多 次施加指令不同，星火模型在接受指令后只能输出一次结果，无法在输出结果的基础上施 加迭代指令。这一点上，「子曰」更具灵活度和便捷性。

数学能力： MathGPT 在小学阶段正确率超过通用大模型；整体仍待突破

目前通用大模型在文字创作和语义理解上已有较好表现，但在数理逻辑方面仍有较大进步 空间。我们分别选取一套小学、初中、高中试题，对 MathGPT 和通用大模型进行测试对比。 我们的测试结果显示，在小学阶段，MathGPT 的正确率显著高于通用大模型，达到约 86%。 我们认为这与好未来（TAL US）在小学数学领域多年的教研教学积累密不可分。在初中和 高中阶段，随着题目难度的快速提升，参与测试的大模型的正确率均出现明显下滑。我们 认为整体来看，现有大模型的数学能力仍需进一步突破。

未来展望：以 Duolingo 为例，大模型有望赋能现有业务增长

23 年 3 月，Duolingo 宣布推出整合了 GPT-4 大语言模型的 Duolingo MAX 服务，在 Super 订阅服务基础上提供 Explain My Answer 和 Roleplay 两项新功能，每月收费 30 美元： 1、 Explain My Answer 功能：语言学习者在练习后，若对答案感到疑惑，可以进入与 Duo 机器人的聊天界面，要求 Duo 机器人进行举例解释或进一步澄清。 2、 Roleplay 功能：允许学习者通过与虚拟角色进行对话来获得经验值，虚拟角色会引导 学习者完成不同场景和话题的对话，例如“与 Lin 的未来度假计划”“在巴黎的咖啡馆 订购咖啡”“与 Eddy 一起去购买家具”等，并在完成对话后生成反馈和改进建议。

虽然目前 Duolingo MAX 服务面向的用户有限（仅限 iOS 平台，主要面向学习西班牙语和 法语的英语用户，且仅在美国、英国、爱尔兰、加拿大、澳大利亚、新西兰等国家开放）， 但仍对公司财报产生了积极影响。据 Duolingo财报，作为接入 GPT-4后的第一个季度，23Q2 其 DAU 同比增长了 62%，MAU 同比增长了 50%，付费用户数同比增长了 59%；总收入同 比增长 44%达到约 1.27 亿美元，总订阅收款同比增长 41%达到约 1.38 亿美元，净利润约 370 万美元，同比扭亏为盈。随着 Duolingo Max 的预订人数和营收加入财报，Duolingo 上 调其 23 全年指引，预计总订阅收款将同比增长 33%-34%至 5.69 亿-5.75 亿美元（vs 前次 指引：同比增长 29%-31%至 5.52 亿-5.61 亿美元），总收入将同比增长 38% - 40%至 5.10 亿-5.16 亿美元（vs 前次指引：同比增长 35%-38%至 5 亿-5.09 亿美元），调整后 EBITDA 利润率有望达 14%-15%（vs 前次指引：11%-12%）。

与 Duolingo 直接接入现有通用模型大不同，目前国内已落地的「子曰」、MathGPT 等教育 垂类大模型均为自研。由于落地时间不长，目前这些模型尚在持续完善中，但通过前文测 试对比，我们认为教育垂类大模型在具体学习场景的应用具备一定优势，未来若相关公司 能更好地将大模型与现有的学习服务、智能硬件等业务相结合，则有望在帮助学生提高学 习效率的同时为公司的营收增长注入新的动力。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

精选报告来源：【未来智库】。「链接」