Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

gemini-2.5目前是什么水平

Answer

Gemini 2.5 是一款全能思考模型，具有以下特点和优势：

  • 多领域达到 SOTA 水平，逻辑、代码、任务处理能力大幅提升。
  • 支持 100 万 tokens 上下文，具备强大的阅读能力。
  • 统一架构原生多模态支持，图文音码协同处理，并非外挂而是原生融合。

您可以通过以下链接获取更多详细信息：https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/google-gemini-2-5-pro-experimental

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

References

云舒：只想让AI帮我读懂Claude论文，没想到这个提示词‘万物皆可读’！

上周我在琢磨AI编程里Claude的使用方法，然后找超级峰去讨论这个事情，聊到Claude模型是否有智慧，他给我分享了他的思考顺便甩给我一个Claude论文链接，于是我开启了Claude论文苦读之路。刚开始我的思路其实还是扔给Claude3.7，然后让它解读给我听，但是我发现这个论文里有很多图，我光复制文字效果不太好，会遗漏很多参考图片。于是我召唤了Cursor，直接让它读了Claude的论文，并且给了它一个task指令让它给我生成一个最终直接可以看的落地页，然后我去拉着找我们算法聊了聊这个事情。当时我大概懂Claude搞了一个观测模型的方法，然后进行了一些测试。但是我会发现一个问题，我其实并没有很清晰的知道他们搞了一个什么事情，我只是知道他们泛泛的做了什么，算法问我很多细节我根本答不上来。这其实就是经常用模型看文章总结的弊端：你以为你懂了整个文章到底讲了什么，但其实一看细节立马露馅。于是我搞了提示词准备继续去肝论文看懂细节，考虑到有大量的图片，我决定召唤多模态能力极强的Gemini2.5作为我的论文搭子，来和我一起搞定这个事情。选择它一个是因为强大的多模态能力，还有一个是Gemini2.5的上下文是100万长度的，根本不用担心它的阅读能力，它每一次输出都是几千字起，干这种细活太合适了。考虑到我其实自己不具备读论文的水平，于是我喊上Claude搞了个一个叫“论文深度剖析导师”的提示词。然后用PrintFriendly（谷歌浏览器插件）把Claude的论文打印成PDF，扔个Gemini开始了我的阅读之旅。Gemini链接：https://aistudio.google.com/

3月27日 社区动态速览

强化学习+模拟训练，几小时完成多年训练量。Figure 02行走速度达1.2米/秒，是前代7倍。纯神经网络控制，提升适应性和任务处理能力。?[https://x.com/imxiaohu/status/1904718091797618709](https://x.com/imxiaohu/status/1904718091797618709)?[https://xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/figure-ai](https://xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/figure-ai)5⃣️?Gemini 2.5 Pro：全能思考模型多领域SOTA，逻辑、代码、任务处理能力大幅提升。支持100万tokens上下文，统一架构原生多模态支持。图文音码协同处理，不是外挂而是原生融合。?[https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/google-gemini-2-5-pro-experimental](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/google-gemini-2-5-pro-experimental)6⃣️?️GPT-4o图像生成新纪元：可多轮对话编辑图像，精准渲染文字与结构控制。上下文记忆增强，风格迁移能力强。支持复杂场景生成，超越DALL·E 3的物体控制能力。?[https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/openai-gpt-4o](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/openai-gpt-4o)

XiaoHu.AI日报

强化学习+模拟训练，几小时完成多年训练量。Figure 02行走速度达1.2米/秒，是前代7倍。纯神经网络控制，提升适应性和任务处理能力。?[https://x.com/imxiaohu/status/1904718091797618709](https://x.com/imxiaohu/status/1904718091797618709)?[https://xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/figure-ai](https://xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/figure-ai)5⃣️?Gemini 2.5 Pro：全能思考模型多领域SOTA，逻辑、代码、任务处理能力大幅提升。支持100万tokens上下文，统一架构原生多模态支持。图文音码协同处理，不是外挂而是原生融合。?[https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/google-gemini-2-5-pro-experimental](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/google-gemini-2-5-pro-experimental)6⃣️?️GPT-4o图像生成新纪元：可多轮对话编辑图像，精准渲染文字与结构控制。上下文记忆增强，风格迁移能力强。支持复杂场景生成，超越DALL·E 3的物体控制能力。?[https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/openai-gpt-4o](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/openai-gpt-4o)

Others are asking
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash，这3个视觉理解大模型哪个最厉害？
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：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。 万物识别：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。 精准的视觉定位：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。 全面的文字识别和理解：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。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：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： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
Qwen 2.5 max 如何访问
Qwen 2.5 Max 可以通过以下方式访问： 1. 目前，Qwen 2.5 Max 已在阿里云百炼平台上架，模型名称为 qwenmax20250125，企业和开发者都可通过阿里云百炼调用新模型 API。 2. 同时，也可以在全新的 Qwen Chat（https://chat.qwenlm.ai/）平台上使用 Qwen 2.5 Max，直接与模型对话，或者使用 artifacts、搜索等功能。 此外，您还可以通过以下链接获取更多相关信息：
2025-02-13
我想利用现有的20万条政务相关数据，基于qwen2.5 70B大模型构建自己的政务服务大模型，该如何做，请给出具体实现流程，谢谢！
以下是基于 qwen2.5 70B 大模型利用 20 万条政务相关数据构建政务服务大模型的大致流程： 1. 数据准备：对 20 万条政务相关数据进行清洗、预处理和标注，使其适合模型学习。 2. 模型选择与下载：选择 qwen2.5 70B 大模型，并按照相关说明进行下载。 3. 本地部署： 启动 OpenAI 兼容的 API 服务，根据硬件配置设置相关参数，如 tensorparallelsize（设置使用的 GPU 数量）、maxmodellen（定义最大输入序列长度）、maxnumbatchedtokens（设置 Chunked Prefill 的块大小）、maxnumseqs（限制并发处理的序列数量）。 遇到问题可参考相关内容。 4. 与模型交互：可以使用 Curl 或 Python 等方法与部署的模型进行交互，对于更高级的使用方式，可以探索如之类的框架。 5. 模型训练：模型训练是一个复杂且计算量极大的过程，需要大量的计算资源和时间。 需要注意的是，构建大模型是一个复杂的任务，需要具备一定的技术知识和经验。在实际操作中，可能会遇到各种问题，需要不断调试和优化。
2025-02-06
qwen2.5-max如何安装
Qwen2.5Max 的安装方式如下： 目前，Qwen2.5Max 已在阿里云百炼平台上架，模型名称为 qwenmax20250125，企业和开发者都可通过阿里云百炼调用新模型 API。同时，也可以在全新的 Qwen Chat（https://chat.qwenlm.ai/）平台上使用 Qwen2.5Max，直接与模型对话，或者使用 artifacts、搜索等功能。 相关链接：
2025-01-30
怎么使用gemini
使用 Gemini 的方法如下： 1. 申请 API key：在申请您的 API key，并将其填到 api_key.ini 中。该文件位于插件根目录下，默认名字是 api_key.ini.example，初次使用需将文件后缀改为.ini。用文本编辑软件打开，在 google_api_key=后面填入您的 API key 并保存。 2. 节点选项说明： api：使用的 Api。目前只有"geminiprovision"和"googlegemini"选项。 token_limit：生成提示词的最大 token 限制。 exclude_word：需要排除的关键词。 replace_with_word：替换 exclude_word 的关键词。 3. 使用方式： 通过 API 调用（需要一定技术基础）。 在 Google AI Studio 中使用：这是一个免费的在线平台。 登录方法： 第一步：打开浏览器访问 https://aistudio.google.com/prompts/new_chat 或下载 Gemini 应用（Android 或 iOS）。 第二步：登录您的 Google 账户。 第三步：在 model 选项处选择 Gemini 2.0 Flash Experimental 模型。 操作步骤： 上传图片。 输入指令，例如“把衣服改成蓝色”或者“给狗狗加个墨镜”等清晰明确的描述。 点击运行按钮等待处理结果。若不满意可修改指令再次尝试。 此外，Gemini 还具备实时视频功能，打开完整的 Gemini Live 界面，开启视频流后，界面右下角的按钮可切换到前置摄像头，能实时分析手机摄像头捕捉到的画面并回答相关问题。但此功能会在 3 月下旬作为谷歌 One AI 高级计划的一部分，向 Gemini 高级订阅用户逐步推送。
2025-04-11
阶跃星辰、通义千问、Gemini三个视频理解模型哪个收费更便宜
以下是阶跃星辰、通义千问、Gemini 三个视频理解模型的收费情况： 阶跃星辰：输入价格为 0.005～0.015 元/千 tokens，输出价格为 0.02～0.07 元/千 tokens。 通义千问：Qwenvlplus 模型调用价格为 0.008 元/千 tokens，训练价格为 0.03 元/千 tokens。 Gemini 未提及收费信息。 综上，从已有的信息来看，通义千问的收费相对可能更便宜，但具体还需根据您的使用情况和需求来判断。
2025-04-10
飞书多维表格如何接入gemini？
要将飞书多维表格接入 Gemini，以下是一些相关的操作步骤和说明： 首先，请注意部分操作需要搭配 Google 云服务或自备 API 才可以正常练习，具体内容)。友情提示，从这一部分及以后内容，多数都会是配合代码完成的，如果您是 0 代码学习者，尝试看懂提示词，并在一些 AI 产品上尝试使用。 接下来，课程将深入探讨代码部分。为了运行这个笔记本，需要执行一些设置代码。首先，需要导入 utils 并进行身份验证，这意味着需要设置一些凭证和项目 ID，以便能够从笔记本环境调用云端的 Gemini API。项目包含在云中使用的资源和 Gemini API。这个设置过程确保了笔记本能够正确连接和使用 Gemini 模型。 对于本课程，还需要指定一个区域，即代码将在哪里执行。在这种情况下，使用的是 uscentral1。 接下来，课程将导入 Vertex AI SDK。Vertex AI SDK 可以看作是一个 Python 工具包，帮助用户与 Gemini 交互。通过这个 SDK，可以使用 Python 调用 Gemini API 并获得响应。 在笔记本中，需要初始化 Vertex SDK。这意味着需要告诉 SDK 以下信息： 1. 使用的项目 2. 想要使用 Gemini 模型的区域 3. 用户凭证 通过提供这些信息，Gemini API 就能识别用户身份，并确认用户有权使用 API。 为了使用 Gemini API，需要从 SDK 中导入 generative_model。设置完成后，需要指定具体的模型。这可以通过设置 model 变量来完成，使用刚刚导入的 generative_model，并选择特定的 Gemini 模型。在这个案例中，课程将使用 Gemini 1.0 Pro 版本。这个选择反映了对于当前任务，Gemini Pro 可能是最合适的平衡点，提供了良好的性能和效率。 此外，Gemini 不仅是单一模型，而是一个模型系列，包含不同大小的模型，每种大小都针对特定的计算限制和应用需求而定制。首先是 Gemini Ultra，这是系列中最大和最强大的模型。Gemini Pro 被设计为多功能的主力模型，平衡了模型性能和速度。还有 Gemini Flash，这是一个专门为高容量任务设计的最快、最具成本效益的模型。最后是 Gemini Nano，它是 Gemini 家族中的轻量级成员，专门设计用于直接在用户设备上运行。
2025-03-28
Gemini是用什么训练的
Gemini 是在 Google 的 TPU AI 加速器上训练的，似乎没有使用英伟达的 GPU。Google 还推出了全新的 Cloud TPU v5p 和 AI Hypercomputer 超级计算机，将加速 Gemini 的开发，使 AI 模型的训练更快。 Cloud TPU v5p 是目前 Google 最强大、可扩展和灵活的 AI 加速器。它在 TPU v4 的基础上提供了超过 2 倍的 FLOPS（浮点运算次数/秒）和 3 倍的高带宽内存（HBM）。TPU v5p 可以比前一代 TPU v4 更快地训练大型语言模型（LLM），对于嵌入密集型模型，其训练速度比 TPU v42 快 1.9 倍。TPU v5p 的可扩展性是 TPU v4 的 4 倍。 AI Hypercomputer 是一个突破性的超级计算机架构，它采用了集成的系统，包括性能优化的硬件、开放软件、领先的机器学习框架，以及灵活的消费模型。通过系统级协同设计来提高 AI 训练、调优和服务的效率和生产力。具有性能优化的计算、存储和网络硬件，建立在超大规模数据中心基础设施之上，利用高密度占地面积、液体冷却和 Jupiter 数据中心网络技术。通过开放软件使开发者能够调整、管理和动态编排 AI 训练和推理工作负载。提供了一系列灵活和动态的消费选择，包括传统的承诺使用折扣（CUD）、按需定价和现货定价，以及为 AI 工作负载量身定制的消费模型。 Gemini 模型是在一个既包含多模态又包含多语言的数据集上进行训练的。预训练数据集使用来自网络文档、书籍和代码的数据，并包括图像、音频和视频数据。使用 SentencePiece 分词器，发现在整个训练语料库的大样本上训练分词器可以改善推断的词汇，并进而提高模型性能。对所有数据集进行过滤，使用启发式规则和基于模型的分类器，还进行安全过滤以删除有害内容。从训练语料库中筛选出评估集。在训练过程中进行分阶段训练，通过增加领域相关数据的权重来改变混合组合，直到训练结束。
2025-03-26
gemini
Google 的多模态大模型叫 Gemini。Gemini 是由 Google DeepMind 团队开发的，它不仅支持文本、图片等提示，还支持视频、音频和代码提示。能够理解和处理几乎任何输入，结合不同类型的信息，并生成几乎任何输出。被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型，是一种“原生多模态大模型”，从设计之初就支持多模态，能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。 Gemini report 有中文翻译，翻译贡献者为林夕，源文档为 https://storage.googleapis.com/deepmindmedia/gemini/gemini_1_report.pdf 。本报告介绍了一种新的多模态模型 Gemini，它在图像、音频、视频和文本理解方面具有卓越的能力。Gemini 系列包括 Ultra、Pro 和 Nano 三种尺寸，适用于从复杂的推理任务到设备内存受限的应用场景。 可以使用 Gemini 拆解视频，例如使用 Gemini 1.5 Pro 进行视频分析和拆解。有测试者如阿强、张余、Ling、洋洋等进行了相关测试，反馈效果较好，准确度很高。
2025-03-24
请预测，随着国内AI水平的发展，2030年，可能会代替多少打工人的工作？
根据现有资料，关于 2030 年国内 AI 发展可能替代打工人工作的数量，不同的研究和观点有所不同。 咨询公司麦肯锡发布最新预测：截止到 2030 年时，50%工作将被 AI 取代。吴恩达认为 2023 年 AI 将会替代 4 亿 8 亿工作岗位，同时 AI 会增加 5.55 8.90 亿新岗位。总体而言，越具体、重复性高的工作越容易被取代，而灵活、非常规、创造性的岗位更难被取代。 需要注意的是，对于 AI 对就业的影响，还需要综合更多因素进行辩证看待。
2025-03-21
我是景区小卖部的老板，我想通过学习AI提高自己的经营管理水平
对于您作为景区小卖部老板希望通过学习 AI 来提高经营管理水平的需求，目前暂时没有相关的具体内容。但一般来说，您可以考虑以下几个方面： 1. 利用数据分析工具：通过收集和分析小卖部的销售数据、顾客流量数据等，了解顾客的消费习惯和需求，以便更精准地进货和调整商品布局。 2. 借助智能库存管理系统：实现对库存的实时监控和预测，避免缺货或积压现象。 3. 运用智能营销手段：例如基于顾客的消费行为和偏好，推送个性化的促销信息。 您可以持续关注 AI 领域的新发展和应用，结合自身实际情况，探索适合小卖部经营管理的有效方法。
2025-03-14
阿里的千问大模型在行业内处于一个什么样的水平
阿里的通义千问大模型在行业内处于领先水平。 通义千问 2.5 正式发布并开源 1100 亿参数模型，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，受到开发者和生态伙伴的热情支持。百炼平台也升级支持企业 RAG 链路，提供更灵活的企业级检索增强服务。通义灵码推出企业版，满足企业定制化需求，已在多个领域落地应用。 Qwen2.5Max 基于 SFT 和 RLHF 策略训练，在多项基准如 Arena Hard、LiveBench、LiveCodeBench、GPQADiamond 上超越 DeepSeek V3，引发社区关注。支持官方 Chat、API 接口、Hugging Face Demo 等多种方式，展示其顶尖性能与灵活应用场景。 Qwen2.5VL 是新一代视觉语言模型，可解析 1 小时以上视频内容并秒级定位事件，识别从金融文档到通用物体，动态适配高分辨率图像。具备复杂任务执行能力，覆盖更多实际场景如票据解析、商业分析等。 10 月 31 日，阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问 2.0，8 大行业模型同步上线。
2025-03-14
修改以下内容，降低论文查重率：  首先需要高层管理者的重视和支持，为社交媒体营销提供必要的资源和政策支持。其次，要加强员工培训，提高全员的社交媒体素养和营销能力。再次，要建立完善的社交媒体管理制度，规范员工行为，防范潜在风险。最后，要注重技术创新，积极应用人工智能、大数据等新技术，提高社交媒体营销的智能化水平
以下是为您修改后的内容，以降低论文查重率： 首先，高层管理者的重视与支持不可或缺，应为社交媒体营销给予必需的资源及政策支撑。其次，强化员工培训工作，提升全体员工的社交媒体素养与营销能力。再次，构建完备的社交媒体管理体制，对员工行为加以规范，预防潜在风险。最后，注重技术的创新，积极运用人工智能、大数据等新型技术，增强社交媒体营销的智能化程度。
2025-03-07
如何基于你的模型对一台工业设备（钢板划线印字装备）进行故障诊断和预测性维护，从以下几个方面进行分析 1.技术栈：数据采集与通讯，数据库，算法，前端，微服务、应用等，并进行软件选型 2.硬件选型：工业设备、边缘计算设备，软件部署硬件，分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性：要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性：考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性，若以此进行招标，如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容： Transformer 模型和 BERT 模型： 模型训练与评估：定义模型后，传递训练数据集和验证数据集及训练时期数，训练完成后评估性能，如达到 85%准确率。 模型性能可视化：绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型：使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径，保存后可加载进行预测。 预测示例：对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI：检查模型签名，上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶，在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程： 策略：将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧：使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中，根据客户查询分类提供具体指令，如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串，使系统成为状态机，更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南： 战术：将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略：使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中，基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串，将系统变成状态机，通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
deepseek在世界上是什么水平
DeepSeek 在世界上具有一定的水平： 1. 华尔街分析师的反应：展示出媲美领先 AI 产品性能的模型，成本仅为一小部分，在全球主要市场的 App Store 登顶。但也有不同观点，如 Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热，Citi 对其技术突破提出质疑，高盛预测其可能改变竞争格局并降低行业进入门槛。 2. 实际使用体验：在文字能力上表现突出，尤其在中文场景中符合日常写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化表现不错，编程能力略逊于 GPT。 3. 在文学创作方面：很火，在 Benchmark 表现出色，做数学和代码题达 O1 标准，处于国际领先。文风优秀，有哲学思考，能触动人情感，文创能力顶尖，甚至因其“发疯”在创作上更出色。但使用时需在控制和自由间平衡，旧模型在文学创作时存在一些弊端。
2025-02-11
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：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。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面，较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中；还有通义千问的视觉理解模型，其价格有较大降幅。此外，Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型，在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型，因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
完全免費的AI工具目前有哪些
目前完全免费的 AI 工具包括： 1. 麻省理工学院（MIT）为 8 18 岁孩子推出的 AI 课程 Day of AI，包含在 MIT 的 RAISE 项目中。不过该课程资源主要面向家长和老师群体，大孩子可自学，小孩子可能需要家长辅助。 2. 元子提到的一些能让普通人最低成本直接上手试的 AI 工具，包括聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具等，但未具体指明具体的工具名称。
2025-04-13
AI行业目前的产业链是怎么样的
AI 行业的产业链大致可分为上游的基础设施层（数据与算力）、中游的技术层（模型与算法）、下游的应用层（应用与分发）。 上游基础设施层：布局投入确定性强，但涉及海量资金投入，入行资源门槛高，未来国内可能更多由“国家队”承担重任。普通人若无强资源，可考虑“合作生态”的切入机会。 中游技术层：处于技术爆炸阶段，迭代速度极快。规模不大的团队或个人需慎重考虑技术迭代风险，基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑，竞争激烈，最终赢家通吃。 下游应用层：是广阔蓝海，尽管从业者增加并涌现出一些产品，但针对行业/细分领域的成熟应用产品不多，“杀手级”应用稀少。普通个体和小团队强烈推荐重点布局，拥有超级机会和巨大发展空间。 此外，据 SensorTower 统计，2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元，图像和视频类 AI 应用占据主导地位，对话机器人类别排名第二。从地区分布来看，北美和欧洲贡献了三分之二的市场份额。 美国红杉资本指出，AI 供应链从下到上分为六层，各层盈利能力存在显著差异。第一层的芯片代工厂和第二层的芯片设计商保持高利润水平；第三层的工业能源供应商受益良多；第四层云厂商处于重金投入阶段；第五层的 AI 模型开发商面临亏损；第六层的应用服务商充满潜力，但市场规模有限。大型云厂商是整个供应链的“链主”。行业格局方面，头部阵营基本稳定。
2025-04-13
目前模型之间是如何分类的
目前模型的分类方式多种多样，以下为您介绍几种常见的分类角度： 1. 从来源角度：根据模型的出处，可分为来自行业（如 Google、Meta、OpenAI 等公司）、学术界（如清华大学、麻省理工学院、牛津大学等）、政府（如英国的艾伦·图灵研究所、阿布扎比的技术创新研究所等）以及研究团体（如艾伦研究所、弗劳恩霍夫研究所等非营利性 AI 研究组织）。在 2014 年之前，学术界在发布机器学习模型方面领先，此后行业占据主导。 2. 从整体架构角度： 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，例如 A100、数据服务器等。 数据层：包括企业根据自身特性维护的静态知识库和动态的三方数据集，而非用于基层模型训练的数据基集。 模型层：分为 LLm（如 GPT 等大语言模型，一般使用 transformer 算法实现）和多模态模型（如文生图、图生图等模型，训练数据为图文或声音等多模态数据集）。 平台层：如大模型的评测体系或 langchain 平台等，是模型与应用之间的组成部分。 表现层：即应用层，是用户实际看到的部分。 此外，像 OpenAI o3mini 模型，在 OpenAI 的准备框架中被分类为中等风险，并采取了相应的保障和安全缓解措施。
2025-04-13