文心，豆包，通义，智谱等都在推出自己的智能体，这对用户个人来说如何选择应用方向呢？

以下是对 DeepSeekR1、GPT4o、文心一言、通义千文、豆包、海信星海和混元模型的性能对比分析： 通义千问： 通义团队将 Qwen2.5Max 与目前领先的开源 MoE 模型 DeepSeek V3、最大的开源稠密模型 Llama3.1405B 以及同样位列开源稠密模型前列的 Qwen2.572B 进行了对比。在所有 11 项基准测试中，Qwen2.5Max 全部超越了对比模型。 Qwen2.5Max 已在阿里云百炼平台上架，企业和开发者可通过阿里云百炼调用新模型 API，也可在全新的 Qwen Chat 平台上使用。 DeepSeekR1： 属于基于强化学习 RL 的推理模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，以提升最终回答的质量。 其“聪明”源于独特的“教育方式”，在其他 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”新阶段。 其思考与表达碾压了包括 GPT4o、Claude Sonnet3.5、豆包等模型，思考过程细腻、自洽、深刻、全面，输出结果在语气、结构、逻辑上天衣无缝。 目前关于文心一言、海信星海和混元模型在上述内容中未提供具体的性能对比信息。

以下是文心一言、豆包（字节跳动）、天工（不太明确您提到的天工具体所指，可能是指某些特定的模型或产品）、Kimi 这几个软件的优势对比： 文心一言 4.0（网页版）： 优势：由百度开发，可能在某些特定领域的知识储备和语言理解能力上有一定优势。 豆包（字节跳动）： 优势：无需科学上网，使用方便。 Kimi： 优势：不需要科学上网，无收费，不需要登录可以直接使用；有案例，点击预设问题即可开始尝试。 需要注意的是，对于不同的用户和应用场景，这些软件的优势可能会有所不同，其表现也会受到数据、算法、训练等多种因素的影响。

文心一言和通义千问在不同方面各有特点。 对于律师答辩状 prompt 的评测： 文心一言： 输入起诉状后，直接给出起诉状范本，未理解 prompt 输出答辩状。经提示输出的答辩状存在主体少、不专业、错误多等问题，但提示输出应诉方案时，能按 prompt 结构输出，内容简洁明了，可作为框架使用。 通义千问： 输入起诉状后，欢迎语直接，无废话，能正确处理两个答辩人，但专业度稍差，未引用具体法律条文。提示输出应诉方案时，能按 prompt 结构输出，整体内容及格，无亮点。 在结构化 prompt 的测试和反馈中： 文心一言的综合评分为 2.25 分，整体表现一般。 通义千问的综合评分为 3.125 分，表现还算不错，若内容再提高些，体验感和专业性会更好。 此外，文心一言和通义千问都是国内免费的 APP。文心一言是百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴；通义千问是由阿里云开发的聊天机器人。

以下是关于文心一言的相关测评信息： 1. 小七姐的测评： 任务一：短提示。设置让模型生成能根据用户需求写出合适的 RPG 游戏策划（包括角色、剧情、玩法和场景等内容）的提示词。文心一言在输出结果上依然有自问自答的问题，得分 75。 任务二：少样本示例。同样是生成上述提示词，本轮用少样本提示框定了模型的输出内容，四个大模型的输出都有很大提升，文心一言得分 80。 2. 中文大模型基准测评 2023 年度报告： 简介：文心一言是百度全新一代知识增强大语言模型，于 2023 年 3 月 16 日正式发布，10 月 17 日发布 V4.0 版本，已有 7000 万用户。 模型特点：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水平较高，是国内有竞争力的大模型。 适合应用：能力栈广泛，可应用场景多。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。

以下是一些常见的人工智能助手： 1. Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，具有超大“内存”，能读长篇小说、上网冲浪，还能协助处理资料和生成内容。 2. 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，可写文案、想点子、聊天、答疑解惑。 3. 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。 此外，还有夸克、豆包等。更多大模型产品，您可以访问相关网站查看。但需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您找到的关于主流大模型应用能力评测的相关报告： 小七姐的测评： 测评机制：以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，对智谱清言、文心一言 4.0、Kimi Chat 进行测评。 能力考量：包括复杂提示词理解和执行（结构化提示词）、推理能力（CoT 表现）、文本生成能力（写作要求执行）、提示词设计能力（让模型设计提示词）、长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测评轮次：共分为五轮，分别针对不同的任务和模型进行多次测试。 中文大模型基准测评 2023 年度报告： 优秀模型：文心一言 4.0 API（百度）。 模型特点：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水平较高。 适合应用：能力栈广泛，可应用于查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作、代码编写及纠错等方面，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。 观点文章中的测评： 目前体验效果比较好的有科大星火模型、清华 ChatGLM、百度文心一言。 星火目前感觉最接近 GPT3.5（0301 版本）的 80%90%，但 GPT3.5 进化到 6 月版本效果更强。 对大模型的评估可从基础能力、职场能力、探索对话三个方面判断，基础能力包括语言（文本）生成和语言理解，如常识类问题和分词类问题。

智谱 AI 相关信息如下： 2024 年 10 月 AI 行业大事记中，智谱开源了文生图模型 CogView3Plus3B。 智谱 AI 开源的语言模型列表（Chat 模型）： ChatGLM26B32k：第二代 ChatGLM 长上下文对话模型，在 ChatGLM26B 的基础上进一步强化了对长文本的理解能力，能处理最多 32K 长度的上下文。 ChatGLM26B32kint4：ChatGLM26B32K 的 int4 版本。 ChatGLM6B：第一代 ChatGLM 对话模型，支持中英双语，基于 General Language Model架构，具有 62 亿参数。 ChatGLM26B：第二代 ChatGLM 对话模型，相比一代模型性能更强，基座模型的上下文长度从 2k 扩展到 32k，在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，推理速度相比初代提升 42%。 ChatGLM26Bint4：ChatGLM26B 的 int4 量化版本，具备最小 5.1GB 显存即可运行，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。

智谱清言是智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品，其基础模型为 ChatGLM 大模型。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。 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，知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。综合来看，是很有竞争力的大模型。 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。 在对结构化 prompt 的测试和反馈中，输入智谱清言后，问题和文心一言一样，需先改写再看输出效果。改写后效果不错，能理解 prompt，输出内容感觉良好。这里最大的体会是结构化 prompt 非常重要，要从结构化开始，且要不断迭代，根据输出结果不断优化。

智谱 AI 插件的调用方式如下： 针对智谱，重复类似操作，调用的是 https://chatglm.cn/chatglm/backendapi/v1/conversation/recommendation/list 接口。这里只用到了 conversation_id 一个字段，用的是 GET 请求。通过此接口返回问题，参数用的是整轮对话窗口的唯一 Id：66c01d81667a2ddb444ff878 。 打开飞书多维表格，新增列时，您可以选择字段捷径，在字段捷径的 AI 中心，找到智谱 AI 的字段插件。智谱 AI 近期发布了 3 个飞书多维表格的字段插件：AI 内容生成、AI 视频生成和 AI 数据分析。 在微信超级 AI 知识助手教学（上）—智谱共学营智能纪要中，有智谱大语言模型的使用与功能介绍，包括角色扮演模型设置、变量插入方法、插件调用情况等。还提到了智浦轻颜的功能与应用，如文章总结功能、视频生成功能、画图功能等，以及多维表格相关内容。

智谱 AI 插件可在飞书多维表格中找到。具体操作如下： 1. 打开飞书多维表格，新增列时，选择字段捷径。 2. 在字段捷径的 AI 中心，就能找到智谱 AI 的字段插件，包括 AI 内容生成、AI 视频生成和 AI 数据分析插件。 智谱 AI 的 3 个字段插件均免费，您可以尝试将其运用在工作中。同时，若想基于 GLM4Flash 开发更多免费插件，可参考。

COZE 的优点： 1. 逼真且有沉浸感：通过图片和文字描述模拟急诊室的真实场景，用户可体验到紧张真实的医疗环境。可进一步增加场景细节，如急诊室的声音效果，增强沉浸感。 2. 互动性强：设置多个决策点，用户需做出选择，提高用户参与感和学习效果。可引入更多分支场景，根据用户不同选择生成不同结局，提高互动的深度和多样性。 3. 情感共鸣：通过详细的病人背景故事，用户能更好理解患者处境，增强同理心。可增加更多病人案例，覆盖不同病情和背景，使情感共鸣更丰富多样。 4. 延续字节风格，能自己做闭环，可在工作流基础上用用户界面包装成产品发布。 COZE 的缺点：商业化探索尚未铺开，用户来源不明确。目前没有明确信息表明其是否开源，社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。 智谱 AI 的优点： 目前信息中未明确提及智谱 AI 的具体优点。 智谱 AI 的缺点： 目前信息中未明确提及智谱 AI 的具体缺点。 两者的对比： 1. 开源性：Dify 是开源的，允许开发者自由访问和修改代码；Coze 目前没有明确信息表明其是否开源。 2. 功能和定制能力：Dify 提供直观界面，结合多种功能，支持通过可视化编排基于任何 LLM 部署 API 和服务；Coze 提供丰富插件能力和高效搭建效率，支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 3. 社区和支持：Dify 作为开源项目有活跃社区，开发者可参与共创共建；Coze 可能更多依赖官方更新和支持，社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。

以下是结合 deepseek、kimi、豆包工具的实际操作案例： 在 2025 年 1 月的国内月活榜中： deepseek 作为聊天机器人，网址为 chat.deepseek.com，活跃用户达 7068 万人，环比变化为 24.3616%，所属公司为深度求索。 豆包作为聊天机器人，网址为 doubao.com，活跃用户为 779 万人，环比变化为 0.1911%，所属公司为字节跳动。 kimi 作为聊天机器人，网址为 kimi.moonshot.cn，活跃用户为 591 万人，环比变化为 0.1135%，所属公司为月之暗面。 在 2025 年 1 月的国内流量榜中： deepseek 作为聊天机器人，网址为 chat.deepseek.com，访问量达 22541 万，环比变化为 20.4093%，所属公司为深度求索。 豆包作为聊天机器人，网址为 doubao.com，访问量为 3457 万，环比变化为 0.1041%，所属公司为字节跳动。 kimi 作为聊天机器人，网址为 kimi.moonshot.cn，访问量为 3282 万，环比变化为 0.1283%，所属公司为月之暗面。 此外，在使用效果方面，DeepSeek 的思考与表达被认为碾压了包括豆包和 kimi 在内的其他模型，其思考过程细腻、自洽、深刻、全面，输出结果在语气、结构、逻辑上天衣无缝。

以下是 kimi、豆包、deepseek 的区别和优劣： 从月活榜来看： deepseek：在月活用户方面表现出色，排名第一，月活用户达 7068 万人，环比变化为 24.3616%。 豆包：月活用户为 779 万人，环比变化为 0.1911%。 kimi：月活用户为 591 万人，环比变化为 0.1135%。 从流量榜来看： deepseek：访问量排名第一，达 22541 万。 豆包：访问量为 3457 万。 kimi：访问量为 3282 万。 在输出效果方面，DeepSeek 的思考与表达被认为碾压了包括豆包和 kimi 在内的其他模型，其思考过程细腻、自洽、深刻、全面，输出结果在语气、结构、逻辑上表现出色。 需要注意的是，这些数据仅反映了一定时期内的情况，且不同模型在不同的应用场景和用户需求下可能具有不同的优势。

以下是豆包、DeepSeek、ChatGPT 在解决用户整理对话需求方面的功能： ChatGPT： 1. 内容生成：可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 2. 聊天机器人：作为聊天机器人的后端，提供自然的对话体验。 3. 问答系统：为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要：生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：在这方面有不错的表现。 6. 群聊总结：能够对群聊内容进行总结。 7. 代码生成：生成代码片段，帮助开发者解决编程问题。 8. 教育：帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：如 webpilot 。 10. PDF 对话：通过相关网站实现与 PDF 的对话。 11. PPT 生成：协助高效制作 PPT 。 12. 音视频提取总结：通过特定网站进行总结。 13. 播客总结：通过特定网站完成总结。 14. 生成脑图：通过相关网站生成。 关于豆包和 DeepSeek 在解决用户整理对话需求方面的功能，上述内容中未提及。

抖音内部使用的大模型包括月之暗面 KIMI、豆包、Minimax、通义千问和智谱清言。 关于模型的特点和选择： Dify 是开源的，有直观界面和多种功能，社区活跃；Coze 由字节跳动推出，目前未明确是否开源，可能更侧重商业化服务，其插件能力丰富、搭建效率高。 豆包的 function call 模型对于插件调用、Coze 内 json 格式输出较擅长；MiniMax 处理文字速度快；GLM 对用户提示词理解较好。模型选用需根据习惯、响应速度、生成质量、调用费用等综合考虑，且各模型在不断迭代。 需要注意的是，以上回答由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

DeepSeek R1 与豆包存在以下区别： 1. 技术路线：DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，属于基于强化学习 RL 的推理模型。而豆包不属于此技术路线。 2. 思考方式：在回答用户问题前，DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，以提升最终回答的质量，这种“自问自答”是模拟人类的深度思考。豆包可能没有这种特定的思考方式。 3. 输出效果：从相关对比来看，DeepSeek 的思考过程细腻、自洽、深刻、全面，输出结果在语气、结构、逻辑上天衣无缝，被认为碾压了包括豆包在内的其他模型。

以下是关于通义灵码的教程： 1. 通义灵码安装：在 vscode 中安装通义灵码，包括在应用商店搜索、安装及相关设置。 2. vscode 界面介绍：讲解新下载 vscode 后的界面，如文件操作、左侧栏功能、搜索功能等，重点指出初级阶段需了解的三个点。 3. 通义灵码拖动：演示将通义灵码从左侧拖动至右侧的操作，此操作基于个人习惯，不拖也不影响使用。 4. 活动回顾与目标：回顾第一节课关于 AI 编程的理解、能力边界、表达需求等内容，明确本次活动目标为完成新年接福小游戏。 5. 复刻新年接福小游戏的流程与方法： 明确目标：确定制作小游戏的目的，如为课程增添趣味性。 绘制原型：将想法具象化，画出游戏页面框架，如开始页、游戏中财宝掉落和用户操作等。 准备素材：寻找合适的图片完善游戏画面，如背景图、财宝和人物形象等。 清晰表达：把需求准确表述给 AI 程序员，如创建文件夹、在特定位置编辑需求等。 利用工具：使用 AI 程序员和相关编程工具实现游戏开发。 此外，通义灵码是阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。在 Pytharm 中，通过“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装（目前免费）。

以下是通义千问电脑版的安装步骤： 1. 回到宝塔，选择 Docker。如果显示“当前未安装”，则进行安装，点击确定，等待安装完成。安装完成后，刷新当前页面，看到相应的样子即表示安装成功。 2. 打开左侧【终端】，粘贴以下两行，验证 Docker 是否可用。看见版本号则没问题。 3. 一条一条复制以下命令，依次粘贴进入。 4. 访问 OneAPI，访问地址：http://这里改成你自己宝塔左上角的地址:3001/（举例：http://11.123.23.454:3001/），账号默认 root，密码 123456。 5. 点击【渠道】，类型选择阿里通义千问，名称随意，类型不用删减。 6. 把千问里创建的 API Key 粘贴到秘钥里中，点击确认。 7. 点击【令牌】【添加新令牌】，名称随意，时间设为永不过期、额度设为无限额度，点击【提交】。 8. 点击【令牌】，会看到自己设置的，点击复制，出现 key，然后在标红那一行中，自己手动复制下来。 另外，您还可以通过以下步骤获取通义千问的模型 key：先去，点击创建 API key，复制保存即可。

通义千问在模型方面有以下重要进展： 发布一个模型开源两个模型： Qwen2.5Max：比肩 Claude3.5Sonnet，并几乎全面超越了 GPT4o、DeepSeekV3 及 Llama3.1405B。 Qwen2.5VL：全新视觉模型实现重大突破，具有增强的物体识别与场景理解能力，支持文本、图表、布局分析，可处理长达 1 小时视频内容，具备设备操作的 Agent 能力。其有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本，在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局，采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。开源平台包括：Huggingface（https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 ）、Modelscope（https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 ）、Qwen Chat（https://chat.qwenlm.ai ）。 Qwen2.51M：超长文本处理能力显著提升，处理速度提升近 7 倍，上下文长度扩展至 100 万 tokens，可处理约 150 万汉字（相当于 2 部《红楼梦》）。 在 AI 视频领域，近半年闭源产品的热门趋势如下： 即梦 AI：9 月 24 日字节发布的 PixelDance、Seaweed 两款视频 AI 模型，对长提示词，人物连续动作转变、多镜头组合、人物一致性的支持非常好。目前产品还在开放内测申请中。网页版访问：https://jimeng.jianying.com/aitool/home/ ，内测申请：https://bit.ly/jimengai 。 海螺 AI：MiniMax 出品，出场视频演示非常惊艳，在近期的 Vbench 排行榜中，获得了 16 个维度综合评分第一名。目前仅支持 txt2vid 方案。网页版访问：https://hailuoai.com/video 。 通义万相：阿里云旗下产品，上半年有多个现象级案例刷屏，9 月刚开放了视频生成产品的预约，一次视频生成需要 10min，生成效果一般般。网页版访问：https://tongyi.aliyun.com/ ，移动端下载：通义 APP 。

通义千问有电脑版。阿里巴巴通义千问 2.5 正式发布，并开源 1100 亿参数模型。通义千问是由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作。此外，通义千问作为国内免费的 APP 之一，其在多模态和专有能力模型方面影响力强大，始终坚持开源路线，已推出多款开源模型。

通义千问是由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作。 国内免费的大模型 APP 包括通义千问、Kimi 智能助手、文心一言等。其中，Kimi 智能助手是由 Moonshot AI 出品的有着超大“内存”的智能助手；文心一言是百度出品的 AI 对话产品，能写文案、想点子，又能陪你聊天、答疑解惑。 通义千问在模型方面有以下进展： 1. 发布一个模型开源两个模型，其中一个 AI 视觉智能体能力大幅增强，另一个百万 Tokens 处理速度提升近 7 倍。 开源的 Qwen2.51M 大模型，推出 7B、14B 两个尺寸，在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini，同时开源推理框架，在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速，首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。 通义千问旗舰版模型全新升级发布，包括 Qwen2.5Max 比肩 Claude3.5Sonnet，并几乎全面超越了 GPT4o、DeepSeekV3 及 Llama3.1405B；Qwen2.5VL 全新视觉模型实现重大突破，增强物体识别与场景理解，支持文本、图表、布局分析，可处理长达 1 小时视频内容，具备设备操作的 Agent 能力。 2. 在长文本处理能力方面，在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中，Qwen2.51M 能够准确地从 1M 长度的文档中检索出隐藏信息，仅有 7B 模型出现了少量错误。对于更复杂的长上下文理解任务，通义官方选择了等测试集。从这些结果中得出关键结论：显著超越 128K 版本，Qwen2.51M 系列模型在大多数长上下文任务中显著优于之前的 128K 版本，特别是在处理超过 64K 长度的任务时表现出色；性能优势明显，Qwen2.514BInstruct1M 模型不仅击败了 Qwen2.5Turbo，还在多个数据集上稳定超越 GPT4omini，因此可以作为现有长上下文模型的优秀开源替代。