Deepseek, Beanbag, Kimi, Wenxin Ichiban, кто из них лучше? Кто из них глупее?

1. DeepSeek

Преимущество:
Логические рассуждения и генерация кода: отлично справляется с задачами, требующими логического мышления, такими как решение математических задач и генерация кода, подходит для разработчиков и сценариев академических исследований.

Низкая стоимость и открытый исходный код: оптимизируя структуру модели и затраты на обучение, DeepSeek предоставляет экономически эффективные услуги для малых и средних предприятий и индивидуальных пользователей.

Поддержка локального развертывания: поддерживает локальное развертывание, что подходит для сценариев с высокими требованиями к конфиденциальности и безопасности данных.

Плюсы:
Недостаточные мультимодальные возможности: в настоящее время основной является обработка текста, а мультимодальные возможности, такие как изображение и речь, отсутствуют.

2,бобовая сумка

Преимущество:
Выдающиеся мультимодальные возможности: поддерживает обработку текста, изображений, речи и других модальностей, особенно превосходно справляется с созданием изображений и интеграцией данных в режиме реального времени.

Обработка данных в реальном времени: благодаря сетевым возможностям он способен получать последние данные в режиме реального времени (например, новости, динамику рынка), что подходит для приложений с динамическими сценариями.

Плавное голосовое взаимодействие: высокая точность распознавания голоса и поддержка многораундового диалога, подходящего для интеллектуального обслуживания клиентов и повседневных сценариев работы голосового помощника.

Плюсы:
Ограниченность творческого самовыражения: недостаточное стилистическое разнообразие, содержание может показаться однообразным при создании текстов, требующих высокой степени творческого мышления и эмоциональной передачи.

Высокий арифметический спрос: из-за необходимости обработки нескольких модальных данных арифметический спрос высок, что может привести к увеличению стоимости.

Слабость в обработке длинных текстов: не так хорош, как Кими, в архитектуре длинных текстов и интеграции информации

3. Слово из сердца текста

Преимущество:
Сильны в многозадачности: отлично справляются с многозадачными сценариями, такими как создание текста, составление резюме, перевод и т.д., особенно хороши в создании новостных выпусков и ежедневном диалоге.

Мультимодальное создание: поддерживает создание текста, изображений, аудио и других модальностей, а также способен органично интегрировать разнообразную информацию для создания визуально впечатляющего контента.

Интеллектуальное голосовое взаимодействие: отличная производительность в сценариях управления "умным домом" и голосовой навигации, поддержка плавного многораундового диалога.

Плюсы:
Недостаточное понимание профессиональной области: ограниченное профессиональное понимание и глубина ответа в заданиях, требующих глубоких знаний области.

Ограниченное качество генерации изображений: Несмотря на поддержку генерации изображений, по точности и художественной выразительности они не дотягивают до профессионального дизайнерского ПО.

4,Кими

Преимущество:
Высокая способность обработки длинных текстов: возможность одновременной обработки 2 миллионов слов текстовой информации, что позволяет читать длинные тексты, составлять резюме и сводить данные.

Анализ настроения и категоризация текста: способность точно улавливать эмоциональные детали и создавать естественный и убедительный контент.

Мультимодальный вывод: поддерживает совместное обучение текста и изображений с возможностью кросс-модального вывода, что подходит для задач с мультимодальными данными.

Плюсы:
Ограниченная способность структурировать длинные тексты: по мере увеличения объема текста у Кими могут возникнуть проблемы с интеграцией и логическим структурированием информации, что приведет к снижению качества длинных текстов.

Медленная генерация: медленное время отклика при генерации изображений и обработке сложных задач, что сказывается на эффективности.

Недостаточная глубина знаний о домене: при решении задач, требующих глубоких знаний о домене, производительность не так точна, как у других моделей.

Рекомендуемые сценарии