數說故事SocialGPT-R1升級發布，推動行業智能變革

當博大精深的中文遇上瞬息萬梗的Social語言，這種 “復雜的說話方式” 讓社交平臺成為語言模型最具挑戰性的應用場景之一。社交語境中的信息往往隱晦、情緒化且高度多義，用戶表達交織著復雜的語用結構。傳統大模型雖能生成流暢回復，卻難以深入理解用戶言語背后的推理鏈條與動機邏輯，并做出有商業價值的洞察。以DeepSeek-R1為代表的推理大模型問世，以邏輯推理解決了一部分問題，但依然存在不少「誤判」和「幻覺」。

面對這些挑戰，作為行業領跑者，在剛結束不久的“數說故事 D3 智能營銷論壇暨十周年戰略發布會”上，數說故事升級發布了新一代更懂社媒的推理大模型「SocialGPT-R1」，它也是數說故事2023年發布的國內首個專注“Social”領域的商業大模型——SocialGPT的全新升級版，讓社交推理AI應用在垂直領域實現深度突破。

值得關注的是，「SocialGPT-R1-7B」構建了從數據構建、模型訓練到業務落地的全鏈路技術閉環，成為數說故事 AI Agents 矩陣的核心技術底座，為數說故事AI+Insights、AI+Marketing、AI+sales三大業務戰略做強有力支撐，并高效賦能社媒監測、智能輿情分析、智能營銷等關鍵業務場景，為決策者提供實時、精準的分析結果。

一、模型升級：準度、深度、速度三領域全面提升

與SocialGPT相比，全新升級的SocialGPT-R1-7B依托數說故事10年以來累積的社媒分析場景下的Social推理數據集，采用「監督學習+強化學習」雙階段訓練策略，實現三大領域的升級突破：

準度

以更貼近人的推理方式，實現對社交平臺中隱含語義、語境歧義和情感傾向的精準識別。

深度

能解構營銷事件脈絡、捕捉消費者潛在需求，達成更深度的社媒洞察。

速度

在對Social數據與分析場景相關的處理速度上，比同類主流推理模型更快速。

在升級過程中，數說故事從數據構建和模型訓練兩大技術要素切入，讓SocialGPT-R1-7B從“聽懂人話”到實現“精準洞察”。

1、數據構建：打造高質量Social推理數據集

優秀的模型基于優秀的數據，數據質量對模型準確率有著至關重要的影響。

為了讓模型真正“聽得懂、看得透”社交平臺上的復雜內容，數說故事基于海量的Social數據和豐富的商業場景實戰經驗，自主構建了高質量的推理數據集 「SocialGPT-R1-Data」，該數據集涵蓋多個具有代表性的關鍵任務類型，包括社媒雜音去噪, 消費者觀點理解, 事件總結與分析, 人群洞察與推理, 深度洞察與推理，全面覆蓋社交場景中的核心洞察需求。

在數據構建過程中，一方面借鑒 Deepseek-R1 的先進數據架構經驗，構建底層邏輯框架；另一方面結合人工進行多輪語義校準，確保每條數據的商業場景適配性和邏輯嚴謹性。為了提升模型的推理能力和回答準確性，數說故事從多個維度對數據結構進行了精細設計：

●明確每條數據的任務目標與輸出風格，讓模型知道在什么場景下該怎么 “說話”；

●引入“思維鏈”式提示，引導模型學習逐步推理的思考路徑，教會它像人類分析師一樣層層推理；

●加設雙重驗證機制，確?！白罱K答案”與“推理過程”一致可信，不瞎編內容，減少模型「幻覺」。

此外，采用temparature為 0.7 的采樣方式生成初始數據候選，控制內容的多樣性與穩定性；并通過多個行業專家進行聯合評審，篩選出高可信度的獎勵標注數據。這一部分數據將作為強化學習階段的重要支撐，進一步提升模型在實際應用中的表現力與可靠性。

2、模型訓練：SFT + RLHF 雙階段融合，多路徑優化RL

為提升模型在推理鏈條生成中的穩定性與泛化能力，數說故事采用雙階段訓練策略：

階段①

Supervised Fine-Tuning（監督微調）

基于 SocialGPT-R1-Data對模型進行指令微調，幫助模型掌握社交語境中典型推理結構，形成穩定的長鏈生成能力。具體來說就是用社交場景的 “標準答案” 教會模型 “理解規則”，讓它能看懂用戶的 “話里有話”，比如解讀一篇幾百字的用戶差評，并推理出 “用戶表面吐槽包裝，實際不滿性價比” 這種深層結論。

階段②

Reinforcement Learning（強化學習）

讓第一階段微調后的模型當“裁判”，給不同的回答打分，比如同樣分析 “便攜防曬霜太粗”，“用戶嫌體積大”和“用戶夸防曬效果好”哪個回答更準確？答案更優的給高分，這些分數即為「獎勵信號」。訓練獎勵模型的同時，用三種強化學習的“訓練方法”讓模型“闖關”：

?PPO（Proximal Policy Optimization）

?REINFORCE++

?GRPO（Group Relative Policy Optimization）

強化學習階段對生成內容的“格式準確性 + 內容合理性”雙向建模，顯著提升模型對用戶意圖、立場推理等復雜任務的表現力。比如分析用戶評論時，不僅能說出 “用戶在吐槽”，還能準確指出 “吐槽的是產品哪個點”“背后反映了什么需求”，甚至給出 “品牌該怎么改進” 的建議。

最終讓模型從能聽懂變成能活用，幫助品牌企業在社交平臺上真正“讀懂用戶心”。

二、洞察效果：分析更加智能精準
升級完成后，針對社媒洞察場景，SocialGPT-R1-7B性能表現在系統評估中，與主流推理型大模型相比，實現多維度領先，RL加持效果明顯。

從評估結果看，SocialGPT-R1在社媒雜音去噪、消費者觀點理解、事件總結與分析、人群洞察與推理的任務中均取得了最高分，不僅優于同等模型大小DeepSeek-R1-Distill-7B，也比size更大的QWQ-32B表現更優異。同時，從GenLen50%指標（回復生成長度中位數）可以看出，SocialGPT-R1的回答更為簡潔精煉。

1、社媒雜音去噪：智能分辨精細分揀

社交平臺上海量的碎片化內容中，充斥著大量“無效噪音”，去噪是智能分析的第一步，不僅是自動過濾重復信息、無意義表情等明顯“噪音”，更包含對“歧義內容與明確內容的智能分辨”，實現從“粗放過濾”到“精細分揀”的技術升級。

以“零食流浪記丁香水岸店雙旦寵粉，12月23、24日會員購物正價商品88折”為例，該文章內容中店家到底要賣「零食」，「丁香」還是「香水」呢？通用大模型會直接把文章中提及的“香水”判定為與分析對象行業一致的無歧義內容，SocialGPT- R1則能結合語境，分辨出其中的“香水”有可能是地理名稱或店鋪命名，存在歧義。

2、人群洞察與推理：挖掘隱藏關系讀懂用戶

根據品牌社媒內容可總結出品牌的訴求、受眾人群、活動時間、發布產品、代言人、消費者反饋等信息，在以“2022羅意威春夏時尚盛典”為例的活動信息總結中，其中SocialGPT- R1針對受眾人群的總結更為突出，通用大模型的總結只能看到“表面身份”，把用戶總結成“追求個性的年輕至成熟群體”，而SocialGPT- R1能從內容中挖掘“隱藏關系”，總結出“都市精英與時尚愛好者”的受眾人群形象，與品牌形象更相符。

3、消費者觀點理解：提煉核心聲音找準定位

以“總結網友對且初平替產品的聚類評論”為例，SocialGPT- R1可通過語義結構，解析消費者在社媒評論、產品反饋等場景中表達的顯性觀點與隱性需求，提煉出真正影響消費決策的核心訴求，進而讓品牌精準對準用戶 “痛點”“爽點” 或 “癢點”，從中挖掘到更符合品牌定位的細致特征，給品牌的市場定位帶來更深層次的建議。

從社媒內容的“噪音迷霧”中精準捕捉有效信息，到從用戶碎片化表達里拼貼出完整的需求畫像，找準品牌市場定位，SocialGPT- R1不僅讓模型“看懂”社交內容，更能“看透”內容背后的消費邏輯，從“用戶說什么”到“用戶為什么這么說”，再到“企業該如何應對”，成為Social場景的“智能分析秘書”，實現智慧對話，讓AI洞察升級到Next Level。

基于全新升級的SocialGPT- R1，數說故事正在構建系列AI Agents，融入產品與服務矩陣中，已有人群洞察Agent、新品營銷Agent、種草選題Agent、KOL臻選Agent，體驗管理Agent、智能選品Agent等等，覆蓋Insights-Marketing-Sales的Social營銷全鏈路。

未來，數說故事將持續深化SocialGPT- R1的技術能力，加速Agent矩陣的落地應用，以更精準的洞察，更高效的創意生成和更智能的決策支持，全面賦能Social營銷全鏈路，推動行業智能變革，助力品牌全球業務增長。