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中国在人工智能(AI)方面取得了快速进展，智能语言模型可以与GPT-4o等顶级人工智能竞争。

像DeepSeek-V3、Qwen 2.5-Max和Doubao 1.5 Pro这样的模型在解决问题、编写代码以及理解文本、图像和视频方面都非常出色。事实上，这些人工智能模型可以处理长文本，更像人类一样思考。

在这份listicle比较指南中，我们将探索它们的主要特性，它们是如何工作的，以及它们与其他顶级人工智能模型的比较。

DeepSeek-V3

多模式的DeepSeek-V3是一个拥有6710亿个参数的大型语言模型(LLM)。它理解并生成类似人类的文本。DeepSeek-V3最棒的地方在于它擅长编码和数学任务。

DeepSeek-V3有6710亿个参数，但每个输入只有370亿个是活动的。与一次激活所有参数的密集模型相比，这使得它非常高效。

该模型从256名专家中为每项任务动态选择8名专家，从而优化性能和成本。

多头潜在注意力:

该模型实现了一种高级形式的注意机制，可以减少内存使用，同时提高响应的准确性。

扩展上下文长度:

DeepSeek-V3可以在一个提示中处理多达128，000个令牌，非常适合生成长格式内容，如法律文档、书籍和研究论文。

多标记预测:

DeepSeek-V3不是一次预测一个令牌，而是同时预测多个令牌，大大提高了推理速度。

它使用并行令牌生成，生成响应的速度比以前的版本快40%。

成本效率

训练DeepSeek-V3的成本约为560万美元，这比类似GPT-4o的可比型号要低得多。这种成本效益的出现是因为它的MoE架构降低了计算要求。

Qwen 2.5-Max

多模式的Qwen 2.5-Max是阿里巴巴最新的人工智能模型，采用先进的架构来提高效率和性能。它支持跨各行各业的大规模人工智能应用，并通过阿里云的API提供。这种LLM与顶级模型如GPT-4o竞争，在推理、编码和多模态处理方面表现出色。

MoE架构=更强的能力，更低的成本

与传统的AI模型一次性激活所有参数不同，Qwen 2.5-Max只使用给定任务的相关部分。这使它的效率提高了30%，这意味着它可以在不消耗计算能力的情况下提供高性能。

在20万亿代币上训练

该模型从包括研究论文、代码、多语言内容和真实世界场景的海量数据集中进行了学习。此外，阿里巴巴通过监督学习(SFT)和人类反馈(RLHF)对其进行了微调，以提高其准确性。

一次处理128K令牌

Qwen 2.5 Max是可以一气呵成处理长文档的最高上下文窗口之一。例如，您可以使用Qwen 2.5 Max处理大多数法律文档、研究论文和代码库

理解文本、图像和视频

与一些只是基于文本的AI模型不同，Qwen 2.5-Max是多模态的。这意味着它可以分析图像，处理音频，甚至理解视频内容。

它可以很容易地用你提供的任何提示创建一个图像。

豆包

多模式的豆宝1.5 Pro是一款配备了深度思考能力的AI机型。它解决了多个挑战，如解决长上下文理解和平衡计算效率与准确性。

关键特征

稀疏专家混合(MoE)架构:

它每次操作只激活一小部分参数，在保持高性能的同时降低了计算成本。该LLM的激活参数是密集模型的七倍，性能优于密集模型。

多模式能力:

它支持各种应用程序的文本、视觉和语音。豆宝1.5 Pro提高了文档识别和细粒度的视觉理解。

高级深度思考和推理:

豆宝1.5 Pro使用强化学习(RL)来增强逻辑和分析能力。它在复杂的问题解决任务中表现出色。

异构系统设计

其异构系统设计适合预填充解码和注意力FNN任务，优化吞吐量和最小化延迟。

扩展上下文窗口

它可以在单点处理多达256，000个令牌，适用于法律文档分析、学术研究和客户服务。

成本效率

比DeepSeek便宜5倍，比OpenAI的01便宜200倍。豆宝1.5 pro采用支持低端芯片的服务器集群，降低基础设施成本。

Kimi

该模型有效地处理长文本推理，超过了Claude 3.5 Sonnet，在InfiniteBench/EN.MC中达到了GPT-4o性能的103%，确保了对扩展内容的更好理解。