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智谱清言怎么样

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根据提供的信息,智谱清言是一个由智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品,具有广泛的应用场景,特别是在小说/广告/公文写作、智能客服/语音助手、任务拆解规划等方面表现出色。同时,它可以部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用,也可在低算力终端处理基础智能任务。综合来看,智谱清言是一个很有竞争力的大模型。

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智谱清言
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,但代码能力还有优化空间。 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,根据 SuperCLUE 测评结果,优先推进在 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及长文本记忆相关场景。 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。
2025-03-14
智谱
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。
2025-02-17
智谱清言
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。
2025-01-20
智谱AI插件在哪儿调用
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。
2025-01-02
智谱AI插件在哪儿
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。
2025-01-02
COZE 和智谱AI的优缺点对比
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。
2024-12-31
如何登录智谱清言
智谱清言的登录方式如下: AutoGLM 目前处于内测阶段,申请入口在智谱清言 APP 中,直接跟 AutoGLM 内测申请小助手对话提交申请即可。目前只能在安卓设备上使用,iOS 很长时间内都不会支持。因为数据的获取和操作是通过安卓的无障碍权限来控制的,所以登录后的第一件事是引导开启无障碍权限和悬浮球权限,否则无法继续体验。权限授权正常后会进入首页。 对于智谱清流助手接入个人微信,服务器环境部署时,输入“nohup python3 app.py & tail f nohup.out”,最下方会出现一个二维码,使用想要做机器人的微信扫码登录即可。登录成功后,给微信发送消息能看到机器人正常回复。如果想为 AI 赋予功能或人设,可在智谱清流里更改。此后对文件内代码做任何更改,都需重新打印登陆二维码,在“文件”的【终端】里输入“nohup python3 app.py & tail f nohup.out”重新扫码登录。如果没有手机登录,可以使用夜神模拟器模拟手机登录。报错“wxsid”是因为微信未实名,实名即可。制作完成后,不要急着加好友,24 小时内会掉线一次,重新登录即可。
2024-12-03
智谱清言,kimi,讯飞星火,在文字处理跟逻辑思维方面,谁更胜一筹
在文字处理和逻辑思维方面,智谱清言、Kimi 和讯飞星火各有特点: Kimi: 优势:具有超长上下文能力,最初支持 20 万字的上下文,现已提升到 200 万字,对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势,适合从事文案工作,特别是需要处理大量文字或文件的工作。 不足:在文字生成和语义理解、文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好,且不支持用户自定义智能体。 智谱清言: 优势:背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化,模型质量出色。在产品设计方面以 ChatGPT 为对标,努力打造类似的用户体验。是国内首批开放智能体应用的公司之一,在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势,在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。 不足:暂未提及。 讯飞星火:在结构化 prompt 测试中,对于同样的 prompt,最初的输出可能存在问题,但改写后的 prompt 效果不错。 综合来看,它们在不同方面各有优劣,具体谁更胜一筹取决于您的具体需求和使用场景。
2024-11-17
智谱清言,kimi,讯飞星火,在文字处理跟逻辑思维方面,谁更胜一筹
在文字处理和逻辑思维方面,智谱清言、Kimi 和讯飞星火各有特点: Kimi: 优势:具有超长上下文能力,最初支持 20 万字的上下文,现已提升到 200 万字,对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势,适合从事文案工作,特别是需要处理大量文字或文件的工作。 不足:在文字生成和语义理解、文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好,且不支持用户自定义智能体。 智谱清言: 优势:背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化,模型质量出色。在产品设计方面以 ChatGPT 为对标,努力打造类似的用户体验。是国内首批开放智能体应用的公司之一,在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势,在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。 不足:暂未提及。 讯飞星火:在结构化 prompt 测试中,对于同样的 prompt,最初的输出可能存在问题,但改写后的 prompt 效果不错。 综合来看,它们在不同方面各有优劣,具体谁更胜一筹取决于您的具体需求和使用场景。
2024-11-17
通义千问和智谱清言对比
以下是通义千问和智谱清言的对比情况: 在对结构化 prompt 的测试中: 输入同样的 prompt 后,智谱清言的改写效果不错,能够理解 prompt,输出内容感觉良好,且认识到结构化 prompt 的重要性以及需要不断迭代优化。 通义千问的输入效果不错,能够一次输出,但输出的内容要差一些,需要提高。 在 Stepback prompting 评测中: 智谱清言的综合评分为 3 分,表现中规中矩。 通义千问的综合评分为 3.125 分,表现还算不错,只要内容上再提高一些,体验感和专业性会更好。 在小七姐的小样本测评中: 对于复杂提示词理解和执行的第一轮任务中,智谱清言首次回应初始化执行正常,但在生成内容时推理错误,且未回应特定问题,对于提示词中要求的逐步推理过程,可能因模型对已知问题答案生成的优先级高于用户设定的生成逻辑而未按步骤执行。 未提及通义千问在该轮任务中的具体表现。
2024-11-05