智谱清言怎么样

以下是通义千问和智谱清言的对比情况： 在对结构化 prompt 的测试中： 输入同样的 prompt 后，智谱清言的改写效果不错，能够理解 prompt，输出内容感觉良好，且认识到结构化 prompt 的重要性以及需要不断迭代优化。 通义千问的输入效果不错，能够一次输出，但输出的内容要差一些，需要提高。 在 Stepback prompting 评测中： 智谱清言的综合评分为 3 分，表现中规中矩。 通义千问的综合评分为 3.125 分，表现还算不错，只要内容上再提高一些，体验感和专业性会更好。 在小七姐的小样本测评中： 对于复杂提示词理解和执行的第一轮任务中，智谱清言首次回应初始化执行正常，但在生成内容时推理错误，且未回应特定问题，对于提示词中要求的逐步推理过程，可能因模型对已知问题答案生成的优先级高于用户设定的生成逻辑而未按步骤执行。 未提及通义千问在该轮任务中的具体表现。

智谱清言是智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品，基础模型为 ChatGLM 大模型。其具有以下特点和应用场景： 特点： 在工具使用排名国内第一。 在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。 更擅长专业能力，但在代码能力上还有一定优化空间，知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。 应用场景： 可应用的场景相对广泛。 根据 SuperCLUE 测评结果，优先推进在 AI 智能体方面相关的应用，包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。 在较复杂推理应用上的效果会比较不错。 广告文案、文学写作方面也是一个很好的选择。 此外，智谱清言在产品设计方面以 ChatGPT 为对标，努力打造类似的用户体验，是国内首批开放智能体应用的 AI 公司之一，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出了明显的优势。AutoGLM 目前还处于内测阶段，申请入口在智谱清言 APP 中，目前只能在安卓设备上使用，需要开启无障碍权限和悬浮球权限。

智谱清言的开源大模型种类包括： 多模态模型： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型，拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，具备 GUI 图像的 Agent 能力。代码链接：、始智社区。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），在多模态权威学术榜单上综合成绩优异。代码链接：。 Visualglm6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。代码链接：。 RDM：Relay Diffusion Model，级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。代码链接：。 此外，智谱清言是智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品，基础模型为 ChatGLM 大模型。2023 年 10 月 27 日，智谱 AI 于 2023 中国计算机大会（CNCC）上，推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。智谱清言在工具使用排名国内第一，在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。总体来看，智谱清言更擅长专业能力，但在代码能力上还有一定优化空间，知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。综合来看，智谱清言是一个很有竞争力的大模型。可应用的场景相对广泛，根据 SuperCLUE 测评结果，优先推进在 AI 智能体方面相关的应用，包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。另外在较复杂推理应用上的效果会比较不错，在广告文案、文学写作方面也是一个很好的选择。

在不同的测评维度中，智谱清言和通义千问各有优势。 在多轮开放式问题基准 SuperCLUEOPEN 的胜率方面，智谱清言和通义千问 2.0 的胜率均超过 25%。 在工具使用能力的测评中，GPT4 Turbo 取得满分，国内大模型中智谱清言表现不俗，取得 83.78 的高分，排名国内模型第一，通义千问 2.0 也有超过 70 分的表现。 在对结构化 prompt 的测试中，通义千问能够一次输出，但输出内容有待提高；智谱清言在经过改写 prompt 等操作后也有不错的表现。 总体而言，难以简单地判定智谱清言和通义千问哪个更强大，其表现会因具体的测评维度和任务而有所不同。

智谱的 AutoGLM 目前处于内测阶段，申请入口在智谱清言 APP 中，直接跟 AutoGLM 内测申请小助手对话提交申请即可。智谱将传统表单的提交通过 Tools 的方式做到了对话中，提升了体验。目前只能在安卓设备上使用，iOS 很长时间内可能都不支持。因为数据的获取和操作是通过安卓的无障碍权限来控制的，用户同意应用获取无障碍服务的权限之后就可以模拟操作来控制手机，但开启无障碍服务可能会引起手机卡顿和存在隐私问题。登录 AutoGLM 后首先要引导开启无障碍权限和悬浮球权限，授权正常后可进入首页。 智谱 AI 发布的 AutoGLM 被认为是一个“王炸”产品，有人在 3 天前拿到内测，使用时带来震撼。例如对其说“我 29 号要去一趟深圳，你帮我定个罗湖地铁站附近的酒店，预算 600 元以内，大床房。” 此外，在各大模型对结构化 prompt 的测试和反馈中，智谱清言在输入相关 prompt 后，存在一些问题，需要改写并不断优化，结构化 prompt 非常重要。

智谱清言是由智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品，其基础模型为 ChatGLM 大模型。 模型特点： 工具使用排名国内第一。 在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。 更擅长专业能力，但代码能力有优化空间，知识百科方面与其他第一梯队模型相比稍显不足。 适合应用： 场景广泛，可优先推进在 AI 智能体方面相关的应用，包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。 在较复杂推理应用上效果不错。 广告文案、文学写作方面也是很好的选择。 访问方式： PC 端： 移动端： 小程序端：搜索【智谱清言】进入【清影】智能体 在中国 AI 领域，智谱 AI 的模型具有开创性，其背后技术源自清华大学研发团队的科研成果转化。产品设计对标 ChatGPT，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势。

文心一言和智谱清言在不同方面各有特点。 在对结构化 prompt 的响应方面： 智谱清言能够按照 prompt 指示回答，理解意图较好，输出格式基本符合要求，内容相对具体，体验感较好。 文心一言在某些任务中可能没有完全执行提示词要求，需要二次提示和引导。 在复杂提示词理解和执行的测评中： 智谱清言表现亮眼，对提示词结构的执行较完整，生成内容丰富，格式美观，但案例部分未完全按要求列举。 文心一言在这轮表现中相对较差。 综合来看，两者的表现取决于具体的使用场景和需求。如果需要更准确和完整地执行提示词，智谱清言可能更具优势；但如果对特定领域的理论性输出有需求，文心一言也可能有一定的价值。