智谱跟其他厂商的差异和优势是什么

智谱 BigModel 共学营第二期相关信息如下： 本期共学应用为人人可打造的微信助手。 注册智谱 Tokens：智谱 AI 开放平台的网址为 https://bigmodel.cn/ 。参与课程至少需要有 token 体验资源包，获取资源包有三种方式： 新注册用户，注册即送 2000 万 Tokens。 充值/购买多种模型的低价福利资源包，直接充值现金，所有模型可适用的网址为 https://open.bigmodel.cn/finance/pay 。 共学营报名赠送资源包。 语言资源包：免费 GLM4Flash 语言模型/ 。 多模态资源包： 。 多模态资源包： 。所有资源包购买地址：https://bigmodel.cn/finance/resourcepack 。 先去【财务台】左侧的【资源包管理】看看自己的资源包，本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 进入智能体中心我的智能体，开始创建智能体。 会议 ID：185 655 937 ，会议链接：https://vc.feishu.cn/j/185655937 ，共学营互动群。 BigModel 开放平台是智谱一站式的大模型开发及应用构建平台。基于智谱自研的全模型矩阵，面向企业客户及合作伙伴，支持多样化模型和自定义编排。平台提供即插即用的智能工具箱，包括 API 接口、模型微调及部署功能，同时具备流程编排以适应复杂业务场景。还提供免费、好用、高并发的 GLM4Flash 模型，0 元上手大模型，新用户注册登录即送 2000 万 Tokens，调用智谱全家桶模型。更多应用场景包括： 。

智谱清言的登录方式如下： 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。目前只能在安卓设备上使用，iOS 很长时间内都不会支持。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，所以登录后的第一件事是引导开启无障碍权限和悬浮球权限，否则无法继续体验。权限授权正常后会进入首页。 对于智谱清流助手接入个人微信，服务器环境部署时，输入“nohup python3 app.py & tail f nohup.out”，最下方会出现一个二维码，使用想要做机器人的微信扫码登录即可。登录成功后，给微信发送消息能看到机器人正常回复。如果想为 AI 赋予功能或人设，可在智谱清流里更改。此后对文件内代码做任何更改，都需重新打印登陆二维码，在“文件”的【终端】里输入“nohup python3 app.py & tail f nohup.out”重新扫码登录。如果没有手机登录，可以使用夜神模拟器模拟手机登录。报错“wxsid”是因为微信未实名，实名即可。制作完成后，不要急着加好友，24 小时内会掉线一次，重新登录即可。

在文字处理和逻辑思维方面，智谱清言、Kimi 和讯飞星火各有特点： Kimi： 优势：具有超长上下文能力，最初支持 20 万字的上下文，现已提升到 200 万字，对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势，适合从事文案工作，特别是需要处理大量文字或文件的工作。 不足：在文字生成和语义理解、文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好，且不支持用户自定义智能体。 智谱清言： 优势：背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化，模型质量出色。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公司之一，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势，在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。 不足：暂未提及。 讯飞星火：在结构化 prompt 测试中，对于同样的 prompt，最初的输出可能存在问题，但改写后的 prompt 效果不错。 综合来看，它们在不同方面各有优劣，具体谁更胜一筹取决于您的具体需求和使用场景。

在文字处理和逻辑思维方面，智谱清言、Kimi 和讯飞星火各有特点： Kimi： 优势：具有超长上下文能力，最初支持 20 万字的上下文，现已提升到 200 万字，对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势，适合从事文案工作，特别是需要处理大量文字或文件的工作。 不足：在文字生成和语义理解、文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好，且不支持用户自定义智能体。 智谱清言： 优势：背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化，模型质量出色。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公司之一，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势，在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。 不足：暂未提及。 讯飞星火：在结构化 prompt 测试中，对于同样的 prompt，最初的输出可能存在问题，但改写后的 prompt 效果不错。 综合来看，它们在不同方面各有优劣，具体谁更胜一筹取决于您的具体需求和使用场景。

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。

国内做视觉理解的大模型厂商有以下这些： 北京： 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： 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 此外，在 0 基础手搓 AI 拍立得的模型供应商选择中，还有以下视觉类大模型厂商： 智谱 GLM4V：通用视觉类大模型，拍立得最早使用的模型，接口响应速度快，指令灵活性差一些，一个接口支持图片/视频/文本，视频和图片类型不能同时输入，调用成本为 0.05 元/千 tokens， 阿里云百炼 qwenvlplus：通用视觉类大模型，拍立得目前使用的模型，指令灵活性比较丰富，接口调用入门流程长一些，密钥安全性更高，调用成本为¥0.008/千 tokens，训练成本为¥0.03/千 tokens， 阶跃星辰：通用视觉类大模型，响应速度快，支持视频理解，输入成本为¥0.005～0.015/千 tokens，输出成本为¥0.02～0.07/千 tokens， 百度 PaddlePaddle：OCR，垂直小模型，文本识别能力补齐增强，私有化部署服务费，API 调用在¥0.05～0.1/次，

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。

Ollama 和 llama.cpp 存在以下差异： 1. 功能特点： Ollama 是一个开源的大型语言模型服务，能方便地部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用，支持热加载模型文件，无需重新启动即可切换不同模型。 llama.cpp 是将 Facebook 的 LLaMA 模型在 C/C++ 中的实现。 2. 部署和使用： Ollama 的安装和使用相对简单，例如在 Mac 系统中，可通过以下两步完成：打开 ollama.com 下载应用并安装；在终端输入相应指令运行模型。 llama.cpp 编译时为利用 Metal 的 GPU 有特定命令，还需下载模型，且提供了 WebUI 供用户使用。 3. 支持的模型： Ollama 支持如 Google Gemma 等小型模型的本地部署。 llama.cpp 支持 LLaMA 模型。 4. 性能表现： Ollama 中 2b 版本反应速度快但互动话题有限，7b 版本输出内容质量相对高但可能有卡顿，对非英文语种反馈不稳定。

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 是 OpenAI 于 2024 年 2 月发布的文本到视频的生成式 AI 模型，具有以下优势： 1. 核心技术：Sora 的核心是一个预训练的扩散变换器，能够解析文本并理解复杂的用户指令。它将原始输入视频压缩成时空潜在表示，提取时空潜在补丁作为构建块，通过多步精炼生成视频。 2. 模拟能力：Sora 进行大规模训练，展现出模拟物理世界各方面的显著能力，包括具有动态相机运动、长距离连贯性、对象持久性和模拟与世界的简单互动，还能模拟数字环境。 3. 促进创造力：能根据文本提示快速生成现实或高度风格化的视频，加速设计过程，提高艺术家、电影制作人和设计师的创造力。 4. 数据预处理：Sora 能够在原始尺寸上训练、理解和生成视频及图像，拥抱视觉数据多样性，在各种格式上采样而不损害原始尺寸，显著改善生成视频的构图和框架，实现更自然和连贯的视觉叙事。 5. 生成能力：能根据用户文本指令生成长达 1 分钟的高质量视频，包含多个执行特定动作的角色以及复杂背景的详细场景，具有高视觉质量和引人入胜的视觉连贯性，能生成细腻运动和互动描绘的扩展视频序列。

聊天机器人进行客服咨询问答相较于人工服务具有以下优势： 1. 提高效率和可及性：能够自动化处理常见客户咨询，将聊天机器人集成到企业的网站、社交媒体平台和其他客户服务渠道，例如电子商务网站可以部署聊天机器人来回答关于产品细节、配送政策和退货流程的常见问题。 2. 提供 24/7 客户支持：由于无需休息，可以提供全天候服务，确保客户随时获得所需信息，相比人工客服，能提供更快的响应速度，减少客户等待时间。 3. 降低成本：大幅减少小型企业在客户服务方面的人力成本。 4. 释放人工客服资源：使其专注于更复杂和个性化的客户需求。 5. 提升响应速度和服务质量：定期监控聊天机器人的性能，如解答准确性、客户满意度，并根据反馈进行优化。分析聊天记录和客户反馈，以识别机器人性能的改进点。随着 AI 技术的发展，定期更新聊天机器人的算法和知识库，以提高其效能和准确性。 6. 对于特定领域，如骨科，能够减轻医生工作量，缓解患者焦虑，准确率基本达到标准，回复速度和质量远远高于人类医生，回复质量可以接受，对患者教育、科普、焦虑舒缓具有积极意义，有望通过对疾病的了解提升治疗效果。

聊天机器人进行客服咨询问答相较于人工服务具有以下优势： 1. 提高效率和可及性：能够自动化处理常见客户咨询，将其集成到企业的网站、社交媒体平台等渠道，例如电子商务网站可利用其回答产品细节、配送政策和退货流程等常见问题。 2. 提供 24/7 客户支持：无需休息，可全天候服务，确保客户随时获得信息，响应速度更快，减少客户等待时间。 3. 降低成本：大幅减少小型企业在客户服务方面的人力成本。 4. 释放人工客服资源：使其专注于更复杂和个性化的客户需求。 5. 提升响应速度和服务质量：定期监控性能，根据反馈优化，更新算法和知识库以提高效能和准确性。 6. 减轻相关人员工作量：如骨科医生可借助聊天机器人减轻回复患者相同问题的负担。 7. 缓解患者焦虑：能及时回复患者问题。 8. 保证回复速度和质量：准确率基本达到标准，回复速度和质量远远高于人类。 9. 具有积极意义：对患者教育、科普、焦虑舒缓有帮助，有望提升治疗效果。

文心一言是由百度开发的全新一代知识增强大语言模型。 功能特点： 在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。 在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。 各项能力表现均衡且大部分能力水平较高。 能力栈广泛，可应用场景较多，重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用，在逻辑推理方面表现不俗，可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 优势： 能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。 局限性： 从某些测试和感觉来看，其能力水平可能在 GPT3 的阶段，输出内容的可靠性与 ChatGPT 相比还有差距。

以下是为您生成的以数据分析师为职业目标，且希望在计算机行业公司工作的职业规划建议： 首先，鉴于您在社交和处理数据方面的优势，您可以积极利用这两点。在社交方面，主动参与行业相关的社交活动、线上论坛或社群，扩大人脉资源，这有助于您获取更多的行业信息和潜在的工作机会。在处理数据方面，不断提升自己的专业技能，例如学习更高级的数据处理工具和技术，以提高工作效率和质量。 对于您在创新方面的弱势，建议您多关注行业内的创新案例和趋势，通过学习和模仿来逐渐培养创新思维。可以参加一些创新思维的培训课程或者阅读相关的书籍。 在求职过程中，有针对性地投递计算机行业中对数据分析师有需求的公司。准备一份精心制作的简历，突出您在社交和数据处理方面的优势，并诚实地提及您在创新方面的不足以及您为改进所做的努力。 进入公司后，持续学习和提升自己，与团队成员保持良好的沟通和合作，不断积累项目经验，逐步提升自己在数据分析领域的专业能力和影响力。

AI 在健康领域的发展具有巨大潜力，同时也面临着一些优势和挑战。 优势方面： 有助于推进医疗保健中负责任地使用 AI，促进开发价格合理且能拯救生命的药物。 能够为教育者提供支持，例如在学校中提供个性化辅导，从而变革教育模式。 挑战方面： 存在工作场所监视、偏见和岗位替代等风险，可能影响劳动者权益。 可能会出现对劳动者补偿不足、不公平评估工作申请以及妨碍劳动者组织的情况。 对于医疗保健中 AI 应用的安全性需要建立相应的程序来接收和处理相关报告，并采取补救措施。 总之，AI 在健康领域的发展前景广阔，但需要妥善应对潜在的挑战，以实现其最大的价值和效益。