智谱跟其他厂商的差异和优势是什么

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。

WaytoAGI 直译就是通往 AGI 之路，它是一个自组织的AI社区，发起人是 AJ 和轻侯。AGI 指通用人工智能。

以下是国内大模型厂商的相关情况： 8 月正式上线的国内大模型： 北京的五家企业机构： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 上海的三家企业机构： 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 聊天状态下能生成 Markdown 格式的：智谱清言、商量 Sensechat。 目前不能进行自然语言交流的：昇思（可以对文本进行是否由 AI 生成的检测，类似论文查重，准确度不错）。 受限制使用的：MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值）。 特色功能：昇思——生图，MiniMax——语音合成。 中文大模型基准测评 2023 年度报告中的情况： 从大厂和创业公司的平均成绩来看，大厂与创业公司差值约 6.33 分，较 11 月份差距在增大，说明大厂在大模型竞争中长期资源投入方面有一定优势。 过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的前三名： 12 月：文心一言 4.0 11 月：文心一言 4.0 10 月：BlueLM 9 月：SenseChat3.0 通过 SuperCLUE 测评结果发现，国内大模型的第一梯队有了更多新的模型加入。头部模型如文心一言 4.0、通义千问 2.0 引领国内大模型的研发进度，部分高质量大模型紧追不舍，分别在闭源应用和开源生态中形成自己独特的优势。 从国内 TOP19 大模型的数量来看，创业公司和大厂的占比几乎持平。

以下是关于您提到的 AI 模型的厂商和团队背景以及 AI 产品调用 API 成本的相关信息： 厂商和团队背景： 通义千问：由阿里开发，接口可在 https://dashscope.console.aliyun.com/ 创建 API key。 智谱 AI（ChatGLM）：由智谱 AI 开发，相关网址为 https://chatglm.cn 。 百川大模型：由百川智能开发，网址为 https://www.baichuanai.com/ 。 关于 AI 产品调用 API 的成本： 目前国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token，各平台 API 调用计费是按计算 token 费率定价，具体收费标准不同，需自行留意对应官网。例如 GPT3.5、GPT4、文心一言、讯飞星火、通义千问、mimimax 等，收费标准不一，不做统一赘述。

以下是关于您提到的 AI 模型的厂商和团队背景以及 AI 产品调用 API 成本的相关信息： 厂商和团队背景： 通义千问：由阿里开发，接口可在 https://dashscope.console.aliyun.com/ 创建 API key。 智谱 AI（ChatGLM）：由智谱 AI 开发，相关网址为 https://chatglm.cn 。 百川大模型：由百川智能开发，网址为 https://www.baichuanai.com/ 。 关于 AI 产品调用 API 的成本： 目前国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token，各平台 API 调用计费是按计算 token 费率定价，具体收费标准不同，需自行留意对应官网。例如 GPT3.5、GPT4、文心一言、讯飞星火、通义千问、mimimax 等，收费标准不一，不做统一赘述。

大模型厂商内置的提示词字数并没有一个固定的标准，其合理性取决于多种因素。 一般来说，提示词的字数可能寥寥无几，但更多时候需要提供详尽的上下文和相关细节。例如，在要求 GPT 删除个人信息的官方示例中，提示词包括背景、定义术语、给出模型应如何完成任务的具体细节等多个方面。 在一些经验分享中提到，提示词中的示例 5 6 个效果最佳。同时，提示词的整体结构需要调整和优化，除了技能外还应有完整的工作流程设定，角色信息中的人设应特点鲜明，避免同质化。还需注意避免矛盾和重复的提示词内容，可通过调整提示词顺序的方法提高重要指令的权重。 数据来源包括胡凯翔基于阅读 Claude Cookbook 的思考和测试、Agent 共学“谁是人类”活动参赛心得分享等。

以下是 A800、H100、A10、H800 这 4 个显卡在能力上的一些差异： 在训练与推理方面： 对于大型模型的训练，许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但获取在 NVIDIA H100 上运行的模型较难，且通常需要长期合作承诺。如今更多的选择是在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练，但对于大型集群仍需要长期承诺。 大型语言模型（LLM）的参数数量众多，通常需要分布到多个卡中，即使进行 LLM 推理，可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型（例如 Stable Diffusion）需要的 VRAM 要少得多，初创公司也会使用 A10 等显卡。 在内存要求方面： 大型 LLM 的参数数量太多，任何单卡都无法容纳，需要类似于训练的多卡设置。 对于一些较小的模型，A10 等显卡可能就能够满足其内存需求。 需要注意的是，决定选择哪种 GPU 主要是一个技术决策，需要根据具体应用来确定最具成本效益的选择。

Agent（智能体）和 ChatBot 聊天对话机器人存在以下差异： 任务执行方式：Agent 是执行特定任务的 AI 实体，拥有复杂的工作流程，可以迭代运行，模型本质上能够自我对话，无需人类驱动每一部分的交互；而 ChatBot 通常是用户提出问题后获得一个答案作为回应。 组成和功能：Agent 是大型语言模型（LLM）、记忆（Memory）、任务规划（Planning Skills）以及工具使用（Tool Use）的集合，例如在自动驾驶、家居自动化、游戏 AI、金融交易、客服聊天、机器人等领域发挥作用；而 ChatBot 相对功能较为单一。 处理能力和效率：像 Coze Agent 这样的多 Agent 模式采用分布式计算范式，将复杂任务分解为多个子任务并由独立的智能体并行处理，从而提高系统的处理能力和效率。 参考文章： https://logankilpatrick.medium.com/whataregptagentsadeepdiveintotheaiinterfaceofthefuture3c376dcb0824 https://lilianweng.github.io/posts/20230623agent/ https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvuej0sATQfbO6zbeEAWk02

工具助手类 AI 角色和角色扮演类 AI 角色在撰写 prompt 时的主要差异在于： 工具助手类 AI 角色的 prompt 通常更注重明确和直接的指令，以确保其能够准确地执行任务。例如，在解决逻辑谜题时，需要清晰地描述问题和要求。 角色扮演类 AI 角色的 prompt 则需要明确其扮演的角色，这会从两方面改变其响应： 准确性：在某些情况下，如解数学题，能得到提高。 语气和举止：可以调整为与角色匹配的语气和举止。 在具体的应用中，如生成 AI 视频时，可以通过详细描述角色特征、位置关系、环境等，来获得更符合需求的角色形象。同时，对于特定的 AI 工具，如 Niji·journey 5，了解其输入要求和特点，如对二次元风格的偏好，以及通过强调特定关键词来引导生成特定效果，如角色三视图，也是撰写有效 prompt 的关键。

Coze 国际版和国内版的差异主要体现在以下几个方面： 模型支持：国内版目前只能支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，而国际版可以支持使用“GPT 3.5/GPT 4”大模型作为对话引擎。 平台对接：国内版可以直接对接发布到微信、飞书等主流平台，国际版可以直接对接到 Facebook Messenger、Slack、Telegram 等主流平台上。 费用：Coze 里面所有的功能都是免费的，不需要任何费用。 功能：免费功能之余还涵盖丰富主流第三方插件、知识库、数据库、工作流设计、预置 AI Bot、性能监控与优化等功能。 适用人群：Coze 是一个非常适合小白的平台，不需要任何编程基础，只需要会使用电脑就可以了。 手机端：Coze 还有自己的手机端，可以方便用户通过手机端 APP 来分享自己的 AI 应用，大大提高用户的使用体验和产品裂变的可能性。

Sora 模型不同于其他同类模型的优势主要体现在以下几个方面： 1. 视频生成能力：能够根据文本提示生成长达 1 分钟的高质量视频，而早期模型通常只能生成短视频片段。生成的长视频具有高视觉质量和引人入胜的视觉连贯性，从第一帧到最后一帧有良好的视觉一致性。 2. 处理复杂指令：展示了准确解释和执行复杂人类指令的显著能力，能生成包含多个执行特定动作的角色以及复杂背景的详细场景。 3. 数据预处理：能够在原始尺寸上训练、理解和生成视频及图像，拥抱视觉数据的多样性，在从宽屏 1920x1080p 视频到竖屏 1080x1920p 视频以及之间的任何格式上采样，而不会损害原始尺寸。在原始尺寸上训练数据显著改善了生成视频的构图和框架，实现更自然和连贯的视觉叙事。 4. 符合规模化定律：作为大型视觉模型，符合规模化原则，揭示了文本到视频生成中的几种新兴能力，是第一个展示确认新兴能力的视觉模型，标志着计算机视觉领域的一个重要里程碑。此外，还展示了包括遵循指令、视觉提示工程和视频理解等显著能力。

我与其他 AI 的不同主要体现在以下几个方面： 1. 在游戏领域，能够利用大语言模型的叙事优势，将其结合到关注叙事过程但体验往往一波流的游戏中，实现叙事肉鸽化和体验多样化。 2. 在文本和语音的互动方面，特别是自然语言的交互，以及逻辑推理能力的增强和更具创造性的内容生成方面与以往的 AI 有显著差异。 3. 在硬件产品形态中的应用，思考如何将新特性融入硬件设计，例如在不同场景下选择更适合的交互方式。 您在以下场景使用我可能具有优势： 1. 当您需要解决 AI 相关的疑问和问题时，我能提供全面、准确且专业的指导。 2. 如果您对 AI 在特定领域的应用，如制造业、交通运输、教育、农业、娱乐、能源等有需求，我能为您详细介绍和分析。 3. 当您探索创新性的 AI 解决方案，如在游戏设计或硬件产品设计方面，我能提供创意思维和针对性的建议。

以下是一些平面设计相关的 AI 工具及其优势： 建筑设计审核规划平面图的 AI 工具： 1. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值高。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有探索，能根据输入需求自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果，保证合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能自动导入、划分区域、识别构件、审查强条和导出结果，实现建筑全寿命周期信息集成与管理。 设计海报的 AI 工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 是受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可辅助选色和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析生成设计方案，稍作调整即可完成设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台，提供大量模板和元素，AI 工具可创建个性化海报，智能建议功能帮助用户找合适元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 拖放界面方便，能快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，集成丰富模板库和自动图像编辑功能，简化设计流程。 但每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

手机 AI 主要体现在以下几个方面： 理想状态下，AI 生态是分布式的，分布在不同终端设备上，适应人工智能的感知、决策和执行环节。在感知环节，可穿戴设备和 always on 设备在监控健康数据和语音数据方面有优势；决策环节，具有计算能力的终端更适合执行决策任务；执行环节，手机和 PC 适合执行互联网服务，而车辆和机器人适合物理世界的交互。 手机作为完成“感知—决策—执行”最小闭环具有一定优势，如规模够大，增长问题不需要重新思考；小规模的算力足够，现阶段基本能跑 7B 端侧模型；离互联网服务很近，不需要重新塑造软硬结合的生态。 多数厂商将生成能力搬到了端侧，包括文本生成和图片生成。 手机行业的内卷促使厂商拥抱 AI，手机厂商拉开差距的功能包括把语言辅助功能做好。 手机 AI 的基础功能包括但不限于： 语言辅助功能，如语音识别和智能回答。 手机 AI 的特点包括： 场景众多且复杂，用户需求多样。 手机 AI 的优势包括： 规模较大，算力能满足一定需求。 离互联网服务近。 需要注意的是，目前手机的语言辅助功能还不够智能，存在提升空间。

以下是国内一些 AI 大模型的优势： 通义千问：由阿里云开发，能够与人交互、回答问题及协作创作。 科大讯飞（SparkDesk）：有免费接口，在某些应用场景中具有出色表现。 智谱清言：在聊天状态下能生成 Markdown 格式。 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴，能写文案、想点子，又能陪你聊天、答疑解惑。 抖音（云雀大模型）：暂未明确其独特优势。 智谱 AI（GLM 大模型）：暂未明确其独特优势。 中科院（紫东太初大模型）：暂未明确其独特优势。 百川智能（百川大模型）：暂未明确其独特优势。 商汤（日日新大模型）：暂未明确其独特优势。 MiniMax（ABAB 大模型）：目前不能进行自然语言交流，但有语音合成等特色功能。 Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，有着超大“内存”，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 需要注意的是，不同大模型的优势会因应用场景和用户需求的不同而有所差异。

以下是为您生成的关于语音合成和音乐生成的思维导图： 一、语音合成基础知识 1. 语音合成技术的发展历程 2. 新语音合成技术的优势 二、语音合成和音乐生成应用场景 1. 语音合成技术的发展历程应用场景 2. 音乐生成在旅游行业的应用 三、语音合成和音乐生成的常用工具 1. 语音合成的常用工具 11labs（官网：https://elevenlabs.io/） 2. 音乐生成的常用工具 Manglemoose（新工具名称未公布） OpenAI 的 Jukebox（项目地址：https://openai.com/research/jukebox ） 希望这个思维导图对您有所帮助！如果您还有其他需求，请随时告诉我。