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dify和coze的区别

Answer

Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品,它们有以下主要区别:

  1. 开源性:
    • Dify 是开源的,允许开发者自由访问和修改代码以进行定制,由专业团队和社区共同打造。
    • Coze 由字节跳动推出,目前没有明确信息表明其是否开源,可能更侧重于提供商业化服务和产品。
  2. 功能和定制能力:
    • Dify 提供直观界面,结合 AI 工作流、RAG 管道、代理能力和模型管理等功能,支持通过可视化编排基于任何 LLM 部署 API 和服务。
    • Coze 提供丰富的插件能力和高效的搭建效率,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,拥有活跃的社区,开发者可参与共创和共建。
    • Coze 可能更多依赖官方的更新和支持,社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。

选择使用 Dify 或 Coze 时,开发者和企业需根据自身需求和目标来决策。Dify 官网:https://dify.ai/zh ;Coze 官网:https://www.coze.com 。海外版的 Coze 大大降低了使用成本,在模型质量和数据源方面有明显优势,支持多种知名模型,拥有完善的插件市场和智能体市场,能与多种外部应用集成,生成更高质量的语言内容,更用户友好。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:Dify 和 Coze 有什么异同

Dify和Coze都是大模型中间层产品,它们提供了将大型语言模型(LLM)集成到各种应用中的能力。以下是Dify和Coze的一些主要异同点:[heading2]开源性[content]Dify是开源的,允许开发者自由访问和修改代码,以便进行定制。Dify由专业团队和社区共同打造,促进了产品的灵活性和安全性。Coze由字节跳动推出,目前没有明确信息表明它是否开源。Coze可能更侧重于提供商业化服务和产品。[heading2]功能和定制能力[content]Dify提供直观界面,结合AI工作流、RAG管道、代理能力和模型管理等功能。它支持通过可视化编排,基于任何LLM部署API和服务。Coze提供丰富的插件能力和高效的搭建效率。Coze还支持发布到多个平台作为Bot能力使用。[heading2]社区和支持[content]Dify作为一个开源项目,拥有活跃的社区,开发者可以参与到产品的共创和共建中。Coze可能更多地依赖于官方的更新和支持,社区参与和开源协作的程度可能不如Dify。选择使用Dify或Coze时,开发者和企业需要根据自己的需求和目标来做出决策。该回答由AI大模型生成,请仔细甄别。

GPTs 、中间层、Chatbot虚拟社交、AI Agent, 大模型应用最新方向解析

目前国内比较明星的产品有两个:Dify于23年5月推出,字节12月上线了类似的产品Coze。这类产品能够接入多个大模型能力,并通过可视化编排,基于任何LLM部署自己版本的Assistants API和GPT。这些产品提供的定制能力是远远强于Chat GPT的GPTs的,目前还有可免费白嫖的GPT-4推荐使用。Dify官网(设计也很棒):https://dify.ai/zhCoze:https://www.coze.com[heading3]中间层产品价值[content]降低集成难度中间层提供了简单的API接口,开发者可以通过这些接口轻松地将大模型能力集成到自己的产品中,不需要自己训练搭建大模型,也不需要处理与大模型交互的复杂度。Coze还支持发布到多个平台作为Bot能力使用,这在开发者看来是非常有吸引力的一项功能接入多个大模型,隔离大模型更新风险中间层可以对下游客户屏蔽大模型版本更新带来的影响,确保产品稳定性。提供更多辅助功能中间层还可以提供日志、监控、数据标注等辅助功能,为开发者提供更多价值。

给小白的AI产品推荐

海外版的扣子可以说是当前私人定制AI应用中的佼佼者,我甚至称之为"唯一真神",原因在于它完美解决了其他产品存在的诸多问题。与Dify相比,海外版扣子大大降低了使用成本。Dify虽然支持Claude和GPT系列模型,但需要用户自行搭建插件和工作流,同时还要处理升级和bug调试等问题,这无形中增加了使用负担。相比国内版扣子,海外版在模型质量和数据源方面有明显优势。国内版虽然有插件和应用市场,但受限于国内模型和数据源的质量,难以生成高质量的语言内容。而海外版可以使用G搜索等优质数据源,大大提升了推理和生成的质量。海外版扣子不仅支持Claude和GPT系列模型,还包括其他知名系列模型,为用户提供了丰富的选择。它拥有完善的插件市场和智能体市场,用户可以方便地找到并使用各种功能扩展。更令人兴奋的是,它能够与多种外部应用集成,极大地扩展了使用场景。这一点尤其吸引人,解决了许多用户的痛点问题。得益于优质的模型和数据源,海外版扣子能够生成更高质量的语言内容。相比其他需要复杂设置的产品,它更加用户友好,降低了使用门槛。总的来说,海外版扣子成功地平衡了功能强大和易用性,为用户提供了一个全面而高效的AI应用平台。它不仅满足了高级用户的定制需求,也为普通用户提供了便捷的使用体验。对于那些追求高质量AI辅助的用户来说,海外版扣子无疑是一个值得尝试的选择,它完美地解决了我之前在使用其他产品时遇到的所有问题。

Others are asking
coze的智能体都是单用户模式,如何适配区分不同用户?
Coze 的智能体在适配区分不同用户方面,主要通过以下方式: 1. 角色定义:分为超级管理员和普通用户。超级管理员拥有管理整个系统的最高权限,负责项目的正常运作和维护。普通用户没有项目配置的权限也无法进入管理后台页。 2. 配置模式: 模式 A:Zion 默认智能体。选择此模式将直接使用 Zion 在 Coze 平台预配置的官方智能体,适用于测试。系统会自动填充相关信息,预设头像与昵称。若后续想自定义修改智能体的各种收费模式、前端展示,可在“管理后台”进行修改。 模式 B:用户自己的 Coze 智能体。选择此模式需要在“管理后台”页自行配置在 Coze 平台上获取的 Bot ID、OAuth 应用 ID 以及一对公私钥。 3. 数据库方面:数据库是 Coze 用来长久存放用户自己生成的数据的功能,单用户模式是自己记录自己的数据,多用户模式则相当于大家一起维护一份数据。在记账管家的应用中,需要注意区分单用户和多用户模式,避免用户互相编辑对方的数据。
2025-02-20
在coze上实现notebookllm
以下是关于在 Coze 上实现 NotebookLLM 的相关信息: LLM 作为知识问答工具有缺陷,如无法实时获取最新信息、存在“幻觉”问题、无法给出准确引用来源等。搜索引擎虽体验不够简便直接,但加上 LLM 可能带来更优信息检索体验。 在生成标题、导语、大纲时,因为涉及文本理解与创作,这是 LLM 节点的工作,需要对其进行配置。为减少 token 消耗和节省模型调度费用,在满足预期情况下,应尽量减少大模型处理环节。经过实测,豆包·function call 32k 模型能在一轮对话中稳定生成相关内容。每个大模型节点配置项丰富,入门用户主要关注一些方面,如在“标题、导语、大纲”节点中,希望 LLM 接收原文信息后一次性生成所需内容,还需视实际情况调大模型的最大回复长度,并设计填入用户提示词。
2025-02-19
如何把coze的agent发布到微信公众号上
要把 Coze 的 agent 发布到微信公众号上,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 组装和测试“AI 前线”Bot 机器人: 返回个人空间,在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”,点击进入。 将写好的 prompt 粘贴到【编排】模块,prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能,如工作流、知识库。 在【预览与调试】模块,直接输入问题,即可与机器人对话。 2. 发布“AI 前线”Bot 机器人: 测试 OK 后,点击右上角“发布”按钮,即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 3. 发布到微信公众号上: 选择微信公众号渠道,点击右侧“配置”按钮。 根据相关截图,去微信公众号平台找到自己的 App ID,填入确定即可,不用解绑。 4. 体验: 最后去自己的微信公众号消息页面,就可以使用啦。 另外,还有一种方法是在 Coze 发布页面的发布平台的微信客服这里,显示“已配置”后,进行勾选并点击发布。发布成功后,可以点击微信客服旁边的立即对话、复制 Bot 链接,会弹出该微信客服的二维码,扫码即可立即体验。
2025-02-19
coze 通往AGI之路如何加入
要加入通往 AGI 之路,可以通过以下方式: 1. 参加扣子 AI 工坊(Coze AI Factory)活动: 这是由扣子主办,Intel 联合发起的 AI 创作活动,设置图文创作、实用工具、互动创意三大赛道。 社区提交方便大家互相交流作品,发布之后可通过提交。 可以看到社区小伙伴提交的所有 bot:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QZFyw7ZzjiipsBkwXIRce0pHnyB?table=tblNNOhCdk0bi7Yc&view=vewNhBX7cO 。 官方参赛投稿提交链接:发布 Bot 后,在 Bot 评论区带上扣子 AI 工坊+参加的赛道发帖,并将作品提交至 。 2. 对于微信机器人共学教程: 主要更改标黄的四行,可直接清空原文件配置,把以下配置粘贴进 config.json 文件中。 进入官网:https://www.coze.cn/home 获取 key 和 id 。 把获取到的令牌作为"coze_api_key",像下方一样填入即可:"coze_api_key":"pat_diajdkasjdlksajdlksajdasdjlkasjdlas" 。 把 bot_id 填入:"coze_bot_id":"86787989080" 。 3. 关注「扣子 Coze」官方公众号,回复「大赛」了解更多信息。 4. 618 大赛活动时间: 作品提交:6 月 19 日6 月 27 日 23:59 。 作品评选:6 月 27 日6 月 28 日 。 获奖公示:6 月 28 日 。 欢迎邀请您加入 Coze 扣子团队 AI Bot:通往 AGI 之路。可以看到大家历史捏的 bot ,coze.cn:👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。
2025-02-19
我是不懂编码的文科生,我学习扣子Coze的应用,难度大吗?大概需要多长时间?
对于不懂编码的文科生来说,学习扣子 Coze 的应用是具有一定挑战性的,但并非不可逾越。 根据相关资料,扣子 Coze 应用于 11 月底推出,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。在学习过程中,您需要熟悉操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。 课程安排方面,第一天会熟悉扣子应用、认识界面、搭建证件照简单应用,解决表单使用等卡点。 不过,社区中很多不懂代码的设计师和产品经理在搭建时也感到吃力。对于学习所需的时间,难以给出确切的时长,这取决于您的学习能力和投入程度。但如果您能认真参与课程学习,逐步掌握相关知识和技能,相信会在一段时间内取得一定的成果。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率,并锻炼您的 AI 能力,以争取上司或老板为产品支付报酬: 1. 利用 Coze 的多语言模型支持,为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统,集成与学习相关的插件,如学习资料查询、学习工具推荐等,丰富服务内容。 3. 运用知识库功能,上传各类学科知识点、优秀学习案例等,方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力,记住每个高中生的学习情况和需求,提供个性化服务。 5. 设计工作流,例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程,提高工作效率。 6. 采用多代理模式,针对不同学科或学习阶段设置专门的代理,提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点,将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18
dify学习
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台: 理念:结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点:提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具有强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序的性能。 部署选项:提供云服务和本地部署,满足不同用户需求。 开源特性:确保对数据的完全控制和快速的产品迭代。 设计理念:注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 使用建议:个人研究时推荐单独使用,企业级落地项目推荐多种框架结合,效果更好。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-02-18
类似dify的工具有哪些
以下是一些类似 Dify 的工具: ElevenLabs 发布了 Dubbing Studio 并获得 8000 万美元的 B 轮融资,Dubbing Studio 可以自动识别视频中的发言者,并能手动或自动调整每句话的语气和翻译。 Poe 的机器人创建者为 Poe 带来新用户能获得高达 50 美元的收入。 HayGen 发布了可以实时对话的数字人产品。 字节发布了 Depth Anything 深度估计模型。 此外,在开源社区中,还有像 fastgpt 等成熟的高质量 AI 编排框架。Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,具有强大的工作流构建工具、广泛的模型集成、功能丰富的提示词 IDE 等特点,还允许定义 Agent 智能体并进行性能监控优化,提供云服务和本地部署选项。其官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说,个人研究推荐单独使用 Dify,企业级落地项目推荐多种框架结合。
2025-02-17
关于dify,有没有推荐的网上教材?
以下是为您推荐的关于 Dify 的网上教材: 1. 在 Dify 的官网,有一篇手把手教您将 Dify 应用接入微信生态的教程,包括创建聊天助手应用、下载 Dify on WeChat 项目、填写配置文件、把基础编排聊天助手接入微信、把工作流编排聊天助手接入微信、把 Agent 应用接入微信等步骤。更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 2. 《》,介绍了如何一键部署自己的 Dify 网站,提供了腾讯云一键部署和云服务器 Docker 部署两种方案,用户需要配置模型供应商的信息,成功保存设置后可创建 Agent 进行测试。 3. AIGC Weekly21 中提到:,GooCarlos 开发的 Dify 是一款易于使用的 LLMOps 平台,允许团队基于语言模型(如 GPT4)开发和运营 AI 应用。能在几分钟内创建 AI 驱动的应用程序,将自然语言转换为 SQL,转换编程语言,从文本中汇总关键信息等,适用于多种应用场景。
2025-02-15
coze和dify哪个对知识库的支持更好,检索和总结能力更强
Coze 对知识库的支持具有以下特点: 支持上传和存储外部知识内容,包括从多种数据源如本地文档、在线数据、Notion、飞书文档等渠道上传文本和表格数据。 提供多样化的检索能力,可通过多种方式对存储的内容片段进行高效检索。 具有增强检索功能,能显著提升大模型回复的准确性。 但也存在一些缺点,如跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败、对 PDF 的解析效果不佳等。 目前没有关于 Dify 对知识库支持情况的相关内容,无法直接将 Coze 和 Dify 进行对比。
2025-02-15
langchain与dify哪个更有发展前景
LangChain 和 Dify 都是在 LLM 应用开发领域具有特点和优势的工具,难以简单地判断哪个更有发展前景。 LangChain 是一个编排框架,在提示链细节抽象、与外部 API 接口、从向量数据库检索上下文数据以及在多个 LLM 调用中维持内存等方面表现出色,为多种常见应用提供模板,在业余爱好者和初创公司中被广泛使用。但它目前仍是相对新的项目,且一些开发者在生产中更愿意切换到原生 Python 以消除额外依赖性。 Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台,具有快速部署、创意文档生成、长文档摘要、自定义 API、连接全球 LLM、更接近生产环境等优势。它允许用户编排从代理到复杂 AI 工作流的 LLM 应用,并配备了 RAG 引擎,旨在为特定行业提供聊天机器人和 AI 助手。 两者的发展前景取决于多种因素,如技术创新、市场需求、社区支持等。在不同的应用场景和需求下,它们各自都有发挥作用的空间和潜力。
2025-02-14
dify知识库增强
以下是关于知识库增强的相关内容: 在阿里云百炼中进行知识库增强,主要包括以下步骤: 上传数据: 回到百炼控制台,先上传数据。在导入数据界面,通过本地上传方式将文件作为知识库文件导入。提供了电商服饰类数据()供使用。 创建知识库: 访问,单击创建知识库。填入知识库名称与描述,如设置知识库名称为“百炼手机产品介绍”,描述为“本知识库包含有百炼手机产品的详细介绍”,其它保持默认选项,单击下一步。 单击选择文件,类目位置单击默认类目,文件名称选择提供的文件数据。单击下一步。 数据处理使用默认的智能切分,单击导入完成。当状态为解析完成时,表示知识库创建完毕。 在应用中集成: 访问我的应用,单击已创建应用卡片的管理按钮,进入智能体应用管理界面。单击知识库检索增强按钮,Prompt 中会自动填入让大模型参考知识库的指令。单击配置知识库,然后从列表中选择电商服饰类数据,其它选项保持默认即可。 配置向量存储类型: 选择向量存储类型时,如果希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据,可选择 ADBPG。 检验效果: 有了参考知识,AI 助手就能准确回答关于商品的问题。当智能体应用关联结构化知识库时,支持在提问时上传图片。建图片索引需两步: 1. 新建结构化数据表时,需要将图片索引所在列的字段类型设置为 link。注意:新建数据表后,无法再新增或修改字段类型为 link。 2. 创建结构化知识库时,对于需要建立图片索引的 link 类型字段,在旁边的下拉列表中选择图片。注意:创建知识库后,无法再新建或修改图片索引。
2025-02-13
kimi、豆包、deepseek的区别和优劣
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。
2025-02-19
人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)、生成式AI(AIGC)的区别与联系
AI(人工智能)是一个广泛的概念,旨在让机器模拟人类智能。 机器学习(ML)是AI的一个分支,指计算机通过数据找规律进行学习,包括监督学习(使用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,如分类和回归)、无监督学习(处理无标签数据,让算法自主发现规律,如聚类)和强化学习(从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗)。 深度学习(DL)是一种机器学习方法,参照人脑构建神经网络和神经元,由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI(AIGC)能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于:深度学习是机器学习的一种重要方法,机器学习又是实现人工智能的重要途径,而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如,生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月,谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络,对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型(LLM)如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不擅长文本生成,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19
我是少儿编程老师,现在我需要知道编程每个语言之间的区别,并绘制出一张思维导图给我详细介绍
很抱歉,目前没有关于编程各语言区别的详细内容来为您绘制思维导图。但一般来说,不同的编程语言在语法、应用场景、性能特点等方面存在差异。例如,Python 语法简洁,常用于数据科学和人工智能;Java 应用广泛,在企业级开发中表现出色;C++ 性能高效,常用于系统编程和游戏开发等。您可以通过在线编程学习网站、相关书籍以及技术论坛获取更详细准确的信息来绘制思维导图。
2025-02-19
传统AI、大模型、AGI的区别
传统 AI、大模型、AGI 存在以下区别: 传统 AI: 语音技能 NLU 通常通过一系列规则、分词策略等训练而成。 运作逻辑规律可观测,具有 ifelse 式的逻辑性。 大模型: 凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性。 运作逻辑难以观测,脱离了 ifelse 的层面。 Transformer 是其底层结构,是一个大参数(千亿级别)的回归方程,底层是 function loss 损失函数,能在一定 prompt condition 情况下,repeat 曾经出现过的数据内容,实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory,repeat 曾经出现的内容。与 Alpha Go 相比,Alpha Go 是增强学习模型,有推理能力,而大语言模型这块很弱。 AGI(通用人工智能): 部分人觉得 LLM(大语言模型)具有 AGI 潜力,但 LeCun 反对。 目前对于能否到达 AGI 阶段尚不明确。 在公众传播层面: AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 LLM 指 NLP 领域的大语言模型,如 ChatGPT。 GenAI 是生成式人工智能模型,国内官方政策文件使用这个词相对科学,涵盖了 LLM 和 AIGC。 公众传播一般会混用上述名词,但底层是 transformer 结构。
2025-02-18
agent和copilot的区别
Copilot 和 Agent 主要有以下区别: 1. 核心功能: Copilot 更像是辅助驾驶员,依赖人类指导和提示完成任务,功能局限于给定框架内。 Agent 像初级主驾驶,具有更高自主性和决策能力,能根据目标自主规划处理流程并自我迭代调整。 2. 流程决策: Copilot 处理流程依赖人类确定,是静态的,参与更多在局部环节。 Agent 解决问题流程由 AI 自主确定,是动态的,能自行规划任务步骤并根据反馈调整流程。 3. 应用范围: Copilot 主要用于处理简单、特定任务,作为工具或助手存在,需要人类引导监督。 Agent 能够处理复杂、大型任务,并在 LLM 薄弱阶段使用工具或 API 增强。 4. 开发重点: Copilot 主要依赖 LLM 性能,开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent 同样依赖 LLM 性能,开发重点在于 Flow Engineering,把外围流程和框架系统化。 此外,Agent 具备“决策权”,可自主处理问题,无需确认;Copilot 需要人类确认才能执行任务。业界普遍认为,Copilot 更适合各行业现有软件大厂,而 AI Agent 为创业公司提供了探索空间。
2025-02-18
开源模型的MIT模式、Apache、GPL、BSD模式的定义和区别
MIT 模式:这是一种相对宽松的开源许可模式。允许使用者对软件进行修改、再发布,并且几乎没有限制,只要求在再发布时保留原版权声明和许可声明。 Apache 模式:提供了较为宽松的使用条件,允许修改和再发布代码,但要求在修改后的文件中明确注明修改信息。同时,还包含一些专利相关的条款。 GPL 模式:具有较强的传染性和约束性。如果基于 GPL 许可的代码进行修改和再发布,修改后的代码也必须以 GPL 许可发布,以保证代码的开源性和可共享性。 BSD 模式:也是一种较为宽松的许可模式,允许使用者自由地修改和再发布代码,通常只要求保留原版权声明。 总的来说,这些开源许可模式在对使用者的限制和要求上有所不同,您在选择使用开源模型时,需要根据具体需求和项目情况来确定适合的许可模式。
2025-02-14