从裁判到教练：Mamoda 2.5背后，平台与商家的共生新叙事

【潮汐商业评论/文】

凌晨两点，张敏再次打开了那条通知。

她是一名母婴用品的商家，她刚提交了一条打磨许久的推广短视频，画面温馨，配乐轻快，文案更是前后改了五版，她自认每一处都踩在了合规边界内。

可提交没过多久，就收到提示违规的站内信。哪个画面违规了？哪句文案触了哪条规则？“我把视频拉回开头逐帧扒，文案逐字念，愣是没想明白哪里有问题。” 张敏无奈，只能去找客服沟通。

这是张敏几年前的遭遇，也是一些中小商家曾经经历的烦恼。平台规则实时更新，不同行业的投放要求也各不相同，如果出现素材卡审，商家们不得不尝试修改，换文案、换图片、重新配音，而这期间黄金流量窗口可能正一点一点消失。

近年来，随着各种AI工具的出现，张敏也开始学习用大模型预判违规词、用AIGC生成文案和画面。但硬币的另一面是，黑灰产也借AI完成了“鸟枪换炮”，他们用大模型批量生成高拟真违规素材，伪造权威背书，违规内容的精致程度有时甚至超过了正常素材。

这些情况的出现，让广告行业的攻防战迅速升级，传统的“人审+规则”模式，面对黑产的快速迭代，已经力不从心。

“以AI治理AI”成了行业的必选项，但一个核心难题始终悬而未决：平台该用什么样的AI，才能既守住用户体验的安全底线，又不扼杀商业活力，不把认真做内容的商家拦在门外？

7月3日，在2026全球数字经济大会上，巨量引擎正式发布了自研广告治理大模型Mamoda 2.5，让广告审核实现“识别风险、定位问题、自动修复、重新投放”的全链路闭环。

这个行业级难题，终于迎来了一份系统性答案。

01 为什么要为广告审核，专门研发一套大模型?

构建Mamoda的想法始于2024年。“我们很早就在思考，怎么改变以往广告审核‘拦截+处置’的模式，真正帮商家过审。”巨量引擎Mamoda团队表示，大模型的诞生让这个想法在技术上成为可能。

接下来的问题，是选择拿一个通用大模型进行改造？还是专门研发一个广告治理大模型？

毕竟市面上已经有不少大模型可以识别图片、理解文字、分析视频，拿一个通用大模型做点微调快速上线，看起来是一条成本更低的捷径。

但巨量引擎还是选择了从头自研的路线，这一选择的背后是基于效率和业务专业性的综合考量。

一方面，专用大模型瞄准的是广告审核这一细分业务场景，可以针对场景的特点和流程进行特定的优化，实现更敏捷的反应速度、更精准的判断与更高的整体运行效率。团队解释，自研专用模型能够深度适配广告治理的业务逻辑，相比通用模型方案，在审核精准度、处理时效上都有显著优势，长期来看能为商家和平台带来更高的综合价值。另一方面，选择自研专用大模型，也因为通用大模型在广告治理场景里有一些绕不开的短板。

第一，通用大模型看不了全貌。

短视频广告天然是多模态的，画面、字幕、配音、剪辑节奏、背景音乐的情绪暗示缺一不可。违规风险可能藏在某帧画面角落，也可能来自旁白和字幕之间的语义落差。通用模型能分别处理图像、文字和音频，却难以把多模态信息串起来理解，容易误判。

第二，通用大模型不了解行业。

合规自身有一套高度专业化的语言体系，需要大量行业语料和规则标注才能精准识别，不同品类各自都有自己的合规尺度和审核标准。

通用大模型没有经过广告治理场景的海量语料训练，既摸不透执行尺度，也跟不上平台规则的更新速度，要么应对不了黑产AI违规手段的快速变种，要么审核的准确率、速度、成本三者始终无法平衡。

第三，通用大模型只会指问题不会修复问题。

就算能识别违规，通用模型最多只能指出“这条素材有问题”，没办法直接帮商家修复违规点，相当于“只看病不开方”。商家收到违规通知后还是得自己琢磨修改方向，重新拍摄、剪辑、上传，识别和修复之间的断点让业务闭环跑不通。

正是因为看到了通用模型的天花板，巨量引擎选择从架构、数据到训练策略全栈自研，打造Mamoda这个专门为广告治理场景设计的多模态大模型。

Mamoda 2.5最核心的突破，是首创了DiT-MoE架构，打造出业内首个DiT-MoE视频生成基座。

这个架构说起来复杂，原理其实可以类比医院的专家会诊。整个模型有250亿参数，相当于是一个巨大的“专家库”，覆盖所有广告内容的识别、生成、编辑能力，但处理每一条素材的时候，不需要调动全部参数，只需要精准激活30亿参数，相当于挑选一批最匹配场景的“专科专家”协同工作，剩下的参数随时待命。

这套设计带来的效率提升是革命性的，模型的T2V推理效率比行业主流开源模型高出11-15倍，在指令式AI视频编辑领域主流权威评测基准（OpenVE-Bench、FiVE-Bench、ReCo-Bench）中，Mamoda2.5均取得优异成绩。

这可不是炫技，技术指标的提升意味着合规能力可以变成普惠工具。只有推理效率足够高、运行成本足够低，这项能力才有机会覆盖海量普通商家。

在数据和训练策略上，Mamoda基于海量的广告数据，同时匹配平台规则体系快速进化，从2024年1.0版本的文本单点检测，到2025年覆盖图片、短视频的诊断修复，最新2.5版本实现视频全形态的全链路治理，检测准确率相较于前代版本有大幅提升。

两年时间三步跨越，本身就证明了一件事，Mamoda不是跟风上线的技术玩具，而是平台为广告生态长期攻坚的核心基础设施。

02 从裁判到教练，让合规从商家成本变成增长杠杆

Mamoda带来的改变，不是一次审核工具的升级，而是平台治理范式的根本转变。

它打破了过去平台和商家之间的规则信息差，让平台从站在商家对立面的“裁判”，变成陪着商家把内容做好的“教练”。

拆开来看，这个身份转变背后是三个更具体的变化。

第一个变化，是审核导向从单纯“拒绝”变成了全链路“引路”。

某消费品类头部商家表示，其店铺广告投放以短视频素材为主，每次大促都要上架成百上千条素材，过去最头疼的不是某一条被拦截，而是批量素材被拒后，收到的反馈理由极其笼统。过去商家收到审核反馈，经常只看到结果，但哪个画面有问题、哪句话踩了线、应该怎么改一概不知，只能对着素材反复猜、反复改，来回折腾。

而Mamoda上线后，体验发生了明显变化。系统能精准圈出具体的问题画面，详细说明对应的风险原因，甚至直接给出明确的修改方向，或提供自动修复后的合规素材供商家确认投放。

精细化的拒审理由和修复后的合规素材，本质上也是平台给商家提供的一套学习路径。“商家可以对比原素材和修复后的版本，理解问题出在哪里、应该怎么改，”巨量引擎团队认为，“这种不断磨合的过程，能让商家自己的创意能力和合规意识同步提升。”

这意味着，Mamoda不仅是在帮商家改一条广告，更是在帮商家培养从被动合规走向主动优化的能力。

第二个变化，是审核标准从模糊抽象到清晰可依。

以前，商家群里最常聊的话题之一，就是“最近什么词容易被拒”。

平台规则虽然摆在那里，但专业的术语，让不少商家对合规边界的理解存在偏差，上次审核通过了，就觉得边界还能再往前一点，如果被驳回了，就往后退半步。

甚至，Mamoda团队在接触商家过程中发现，大量中小商家面临的困境比“猜规则”更深一层——他们根本没有专人去“猜”。很多老板把主要精力和资源放在供应链和产品研发上，广告投放和合规审核往往压在一个人身上。“这个人既要出素材、又要投广告，还要处理被拒后的修改沟通。收到一条拒审通知后，他得自己猜出修改方向，再找设计师改图，提交之后如果方向猜错了，又是一轮驳回和修改。”

拒审带来的修改压力和经营延误，让合规从技术细节问题变成了影响经营效率的现实难题。Mamoda相当于给这些商家配了一个“编外合规助手”。

2025年，平台将拒审通知从固定文案升级为第三代精细化指引，规则中心页面的PV环比增长了194%，广告主对规则清晰度的负向反馈直接下降了60.42%。

“大部分商家遇到审核问题，主要是对规则的理解偏差和对边界无意的触碰。”一位Mamoda团队成员认为，平台的治理机制从来不是建立在“让对方看不懂规则”这个基础上的，依靠信息不对称维持的治理，本质上不可持续。“我们要做的事情，是让守规则的人更容易做出好的内容，而不是让他们反复碰壁。”

第三个变化，是审核的价值从投放“减速带”到“加速器”。

解决了“规则”和“知道怎么改”的问题，但流量窗口稍纵即逝，尤其在618、双十一这类大促节点，批量素材卡审就可能打乱整个投放节奏。

2026年上半年，Mamoda每天会为广告主出具1500万条精细化拒审诊断，帮助超百万条违规素材完成自动修复。Mamoda的AI修复能力可以一键精准擦除画面中的违规元素、更改违规内容，同时保留原素材的视觉风格和叙事逻辑。

比如某个广告中出现“某某产品中的天花板”，系统可以快速识别定位并修改这句话；再比如一条广告中人物叼着香烟，系统精准擦除香烟并还原画面，视觉风格完整保留。

这让过去商家修改素材的时间从数天变成了几分钟，一键修复的“快”，正好弥补了很多商家内部人员排期紧张、来不及逐条修改的问题。而且修复后的素材基本能直接跑量，抓住稍纵即逝的黄金流量窗口。

值得一提的是，不少商家已经在素材生产环节尝试使用各类AI工具，但核心痛点并不只是"把素材做出来"，而是"做出来之后能不能更快、更顺利地合规上线"，Mamoda的价值，恰恰体现在这“最后一公里”。

"素材只有更快完成审核、更稳定进入投放，才能更及时地进入跑量阶段，并进一步承接后续转化"，在张敏等这些商家看来，合规效率的提升，本身就是经营效率提升。

据调研显示，大部分广告主对一键修复的能力表示高度认可。“多数商家的正向反馈说明大方向正确，同时我们也看到，这件事还有更大的进步空间，值得长期深耕下去。”

当审核不再是投放路上的减速带，而是帮商家把内容做对、做好的加速器，带来的是生态层面的正向循环。2025年巨量引擎平台的内容CCR（消费者抱怨指数）同比下降了56.2%，履约CCR下降了67.1%。

用户对广告的抱怨少了，对平台的信任度高了，认真做内容、合规经营的商家自然能获得更好的转化。

03 生态共建，才是AI治理的长期答案

Mamoda最大的价值，或许还不是这些数字。它真正在做的事，是抹平不同规模商家之间的合规数字鸿沟，把过去只有大品牌才负担得起的专业合规能力，变成所有商家开箱即用的普惠工具。

现在，中小商家们面对拒审不用再整条删掉重剪，也无需反复沟通拒审原因，真正把全部精力放回产品和内容本身，这才是商业生态公平的样子。

站在更宏观的行业视角看，Mamoda代表的不是一个治理工具的升级，而是中国互联网平台与商家关系的升级。以前是“平台定规则，商家守规则”的单向权力关系。现在，双方不再是互相博弈的对手，而是共同把生态做大的伙伴。

作为行业引领者，巨量引擎也将在一线跑通的技术和经验面向全行业开放，变成更广泛意义上的社会公共资源。2026年，巨量引擎CCR体系入选北京市数字广告高质量发展创新案例，巨量引擎还参与AI广告内容标识、法律责任界定等行业标准的制定，把企业内部成果变成了全行业可复制的公共产品。

当然，技术与风险的赛跑永远不会结束，Mamoda不是一个已经完成的答案，而是一套还在持续进化的能力。据透露，Mamoda模型预计今年内推出3.0版本，将进一步深化音频理解和编辑能力，进一步延伸全模态治理能力。

Mamoda团队已经在规划下一代的“自适应智能风控系统”，未来的Mamoda不只是等风险来了再响应，而是向预判风险、主动布防演进。同时，团队也在探索如何将合规能力进一步沉淀为商家可学习的实践知识，推动商家的广告创意和素材生成能力自主提升，让治理不仅守住底线，更能反哺创作。

当AI给广告生态穿上了足够坚固的技术铠甲，用户、商家、平台之间的信任，才是整个行业穿越周期最坚实的底座。

这件事或许不够性感，但它极其重要。