国产语言模型推荐

https://kimi.moonshot.cn/

由北京月之暗面科技有限公司推出，专注于长文本处理能力的智能助手产品Kimi&nbsp;Chat。<br>支持高达20万汉字的超大容量输入，这在全球范围内是独一无二的。<br>Kimi&nbsp;Chat在处理长文本数据方面展现了卓越性能，能够高效处理复杂的任务，如对大量文档进行总结、问答、趋势预测等。<br>创始人杨植麟在NLP领域有着显著的贡献和影响力，Kimi&nbsp;Chat的技术突破在长文本处理领域带来了革命性的影响

Moonshot&nbsp;AI：由北京智源人工智能研究院开发，具体的技术背景和架构细节在公开信息中较少提及，<br>但据了解，它也是一个大规模的语言模型，旨在提供自然语言处理能力

应用场景更偏向于长文本的理解和处理

个人体验

https://chatglm.cn/main/detail

由AI21&nbsp;Labs推出，是一个1780亿参数量的自回归语言模型。<br>Jurassic-1使用了包含多词汇（multi-word）token的语言模型，相比GPT-3能够使用更少的token来表示同一个语句，提高了模型效率。<br>在语料库测试中表现优于GPT-3，显示出在某些任务上的性能优势

智谱清言：由清华大学&nbsp;KEG&nbsp;实验室和智谱&nbsp;AI&nbsp;公司开发，基于&nbsp;GLM&nbsp;模型，是一个中英双语双向稠密模型，旨在提供高质量的中文问答服务。<br>

智普清言（Jurassic-1）则在模型参数量和效率上有所突破。

个人体验

https://tongyi.aliyun.com/qianwen/

由阿里巴巴集团旗下的阿里云推出，是一个知识增强的大语言模型。<br>Tongyi&nbsp;Qianwen旨在通过大规模的预训练和微调来提升模型的理解和生成能力，尤其是在中文语境下。<br>阿里云强调其模型在多个自然语言处理任务上的优秀表现，并计划将Tongyi&nbsp;Qianwen应用于多种场景，如客服、法律咨询、医疗健康等。

通义千问被广泛应用在智能客服、在线问答、文档撰写、代码生成等多种场景，致力于为企业和个人用户提供智能化解决方案。

https://yiyan.baidu.com/

百度搜索

聊天型,的回答简单, 数字不具体

由百度推出，是百度大脑（Baidu&nbsp;Brain）的一部分，基于ERNIE模型。<br>Ernie&nbsp;Bot在中文自然语言处理任务中表现突出，被广泛认为是国内领先的NLP模型之一。<br>百度强调其模型在理解、生成、推理和记忆等方面的能力，并计划推出一系列基于Ernie&nbsp;Bot的AI原生应用。

文心一言则同样涉及创作辅助、知识问答、文本生成等多个方面，并且也在探索更多元化的应用场景。

个人体验

对及时性有要求

归纳总结输出

总结文档pdf

通义和文心可以作为补充

一个问题可以用4个模型都试一下, 答案覆盖更全

chat-gpt的痛点

https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e

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