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ERNIE 4.0

ERNIE 4.0 是一款具有強(qiáng)大自然語(yǔ)言處理能力的大型語(yǔ)言模型。它采用多任務(wù)學(xué)習(xí)框架,能夠同時(shí)處理多種自然語(yǔ)言處理任務(wù),如文本分類、情感分析、問(wèn)答系統(tǒng)等。此外,ERNIE 4.0 還通過(guò)引入知識(shí)圖譜,增強(qiáng)了模型對(duì)知識(shí)的理解能力,提高了在特定領(lǐng)域的性能。它還支持多種語(yǔ)言,具有較好的跨語(yǔ)言能力,可以處理不同語(yǔ)言的自然語(yǔ)言處理任務(wù)。在設(shè)計(jì)時(shí),ERNIE 4.0 注重模型的可解釋性,通過(guò)可視化等手段,幫助用戶更好地理解模型的決策過(guò)程。這些特點(diǎn)使得 ERNIE 4.0 在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景和顯著的性能優(yōu)勢(shì)。

DeepSeek V3

DeepSeek-V3 是由深度求索(DeepSeek)公司開發(fā)的一款先進(jìn)的開源大語(yǔ)言模型,采用混合專家(MoE)架構(gòu),擁有 671B 總參數(shù),其中每 token 激活 37B 參數(shù)。模型在 14.8 萬(wàn)億高質(zhì)量 token 上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,并通過(guò)監(jiān)督微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)一步優(yōu)化。

moonshot-v1-32k

Moonshot-v1-32k是Moonshot AI推出的一款千億參數(shù)的語(yǔ)言模型,支持32K上下文窗口,特別適合長(zhǎng)文本的理解和內(nèi)容生成場(chǎng)景。它具備優(yōu)秀的語(yǔ)義理解、指令遵循和文本生成能力,能夠根據(jù)用戶輸入生成相應(yīng)的文本輸出,廣泛應(yīng)用于內(nèi)容創(chuàng)作、代碼生成、文本摘要等領(lǐng)域。

通義千問(wèn)-Max

通義千問(wèn)-Max,即Qwen2.5-Max,是阿里云通義千問(wèn)旗艦版模型,于2025年1月29日正式發(fā)布。該模型預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)超過(guò)20萬(wàn)億tokens,在多項(xiàng)公開主流模型評(píng)測(cè)基準(zhǔn)上錄得高分,位列全球第七名,是非推理類的中國(guó)大模型冠軍。它展現(xiàn)出極強(qiáng)勁的綜合性能,特別是在數(shù)學(xué)和編程等單項(xiàng)能力上排名第一。

Doubao 1.5 pro 256k

Doubao 1.5 pro 256k 是字節(jié)跳動(dòng)推出的豆包大模型的升級(jí)版本,基于稀疏 MoE 架構(gòu),性能杠桿達(dá) 7 倍,僅用稠密模型七分之一的參數(shù)量就超越了 Llama-3.1-405B 等大模型的性能。它支持 256k 上下文窗口的推理,輸出長(zhǎng)度最大支持 12k tokens,在推理和創(chuàng)作任務(wù)中表現(xiàn)出色。該模型在多模態(tài)任務(wù)上也有顯著提升,視覺推理和文檔識(shí)別能力增強(qiáng),可處理復(fù)雜場(chǎng)景下的圖像和文檔,為用戶提供更自然、更豐富的交互體驗(yàn)。此外,Doubao 1.5 pro 256k 在知識(shí)、代碼、推理、中文等多個(gè)測(cè)評(píng)基準(zhǔn)上表現(xiàn)優(yōu)于 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet。

AI大模型多維度對(duì)比分析

1.基礎(chǔ)參數(shù)對(duì)比

API模型名稱 輸入方式 輸出方式 上下文長(zhǎng)度(Token) 上下文理解 文檔理解 是否支持流式輸出 是否支持聯(lián)網(wǎng)搜索 是否開源 多模態(tài)支持
ERNIE 4.0 文本 文本 5K ?
DeepSeek V3 純文本輸入 文本 64K 長(zhǎng)文本邏輯連貫性優(yōu)化 N/A ? ? ?
moonshot-v1-32k 文本/代碼片段 文本 8k 單輪對(duì)話優(yōu)先 N/A ? ?
通義千問(wèn)-Max 文本/圖片/視頻鏈接 文本 32k 支持跨模態(tài)關(guān)聯(lián)推理 N/A ? ?
Doubao 1.5 pro 256k 文本 文本 256k ? N/A ? ?

各AI大模型在輸入輸出方式、上下文理解、文檔理解等方面差異顯著。ERNIE 4.0支持長(zhǎng)文本和聯(lián)網(wǎng)搜索,DeepSeek V3優(yōu)化長(zhǎng)文本邏輯連貫性,moonshot-v1-32k擅長(zhǎng)單輪對(duì)話,通義千問(wèn)-Max具備跨模態(tài)推理能力。建議根據(jù)具體需求和場(chǎng)景選擇合適的模型。

2.API模型價(jià)格對(duì)比

API模型名稱 免費(fèi)試用 輸入價(jià)格(緩存命中) 輸入價(jià)格(緩存未命中) 輸出價(jià)格
ERNIE 4.0 100萬(wàn)tokens,有效期三個(gè)月。 ¥0.004/千Token (¥4.00/1M Tokens) ¥0.004/千Token (¥4.00/1M Tokens) ¥0.016/千Token (¥16.00/1M Tokens)
DeepSeek V3 500萬(wàn)tokens ¥0.0005/千Token (¥0.50/1M Tokens) ¥0.002/千Token (¥2.00/1M Tokens) ¥0.008/千Token (¥8.00/1M Tokens)
moonshot-v1-32k 贈(zèng)送100萬(wàn)tokens
有效期:180天
¥0.005/千Token (¥5.00/1M Tokens) ¥0.005/千Token (¥5.00/1M Tokens) ¥0.02/千Token (¥20.00/1M Tokens)
通義千問(wèn)-Max 贈(zèng)送100萬(wàn)Token額度
有效期:百煉開通后180天內(nèi)
¥0.0024/千Token (¥2.40/1M Tokens) ¥0.0024/千Token (¥2.40/1M Tokens) ¥0.0096/千Token (¥9.60/1M Tokens)
Doubao 1.5 pro 256k 50萬(wàn)tokens ¥0.005/千Token (¥5.00/1M Tokens) ¥0.005/千Token (¥5.00/1M Tokens) ¥0.009/千Token (¥9.00/1M Tokens)

各AI大模型均提供免費(fèi)試用,DeepSeek V3和通義千問(wèn)-Max價(jià)格最低,ERNIE 4.0輸出最貴。建議預(yù)算有限選擇DeepSeek V3,關(guān)注輸出選擇ERNIE 4.0。

3.核心性能指標(biāo)對(duì)比

API模型名稱 API可用性(近90天) 并發(fā)數(shù)限制 生成速度(字/秒) 訓(xùn)練數(shù)據(jù)量(參數(shù))
ERNIE 4.0 0.9988 40萬(wàn)Tokens/分鐘 50-100字/秒 1萬(wàn)億Token數(shù)據(jù)
DeepSeek V3 0.9569 N/A 約1500字/秒 14.8萬(wàn)億Token數(shù)據(jù)
moonshot-v1-32k N/A N/A 約1000字/秒 5.7萬(wàn)億Token數(shù)據(jù)
通義千問(wèn)-Max N/A 1,200 Tokens/分鐘 約1200字/秒 超過(guò)20萬(wàn)億Token數(shù)據(jù)
Doubao 1.5 pro 256k 0.9996 個(gè)人版:30,000 Tokens/分鐘~60,000 Tokens/分鐘 N/A 4050億Token數(shù)據(jù)

在對(duì)比分析各大AI模型時(shí),ERNIE 4.0以高可用性、適合長(zhǎng)文本處理而突出;DeepSeek V3和moonshot-v1-32k擅長(zhǎng)快速生成,但訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不及通義千問(wèn)-Max;Doubao 1.5 pro 256k在個(gè)人版并發(fā)數(shù)上有優(yōu)勢(shì),但未提供生成速度。綜合考慮,ERNIE 4.0適合長(zhǎng)文本處理,DeepSeek V3和moonshot-v1-32k適合回答速度要求高的場(chǎng)合,通義千問(wèn)-Max和Doubao 1.5 pro 256k適合個(gè)人用戶。

總結(jié)

五大模型的戰(zhàn)場(chǎng)已延伸至垂直領(lǐng)域:ERNIE 4.0賦能金融風(fēng)控,DeepSeek V3領(lǐng)跑中小企業(yè)客服,moonshot-v1-32k成為開發(fā)者編程助手,通義千問(wèn)-Max構(gòu)建電商內(nèi)容引擎,Doubao 1.5 pro 256k攻克法律文本分析。這場(chǎng)進(jìn)化揭示AI商業(yè)化核心邏輯——技術(shù)長(zhǎng)板必須與場(chǎng)景痛點(diǎn)深度咬合。當(dāng)ERNIE 4.0將推理成本降低40%、Doubao突破超長(zhǎng)文本瓶頸,模型選擇標(biāo)準(zhǔn)已演變?yōu)?quot;場(chǎng)景契合度×投入產(chǎn)出比"的精密計(jì)算。企業(yè)需根據(jù)業(yè)務(wù)特性,在知識(shí)密度、響應(yīng)速度、成本控制間尋找最優(yōu)解。

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Kimi vs 通義千問(wèn) API對(duì)比:國(guó)內(nèi)大模型價(jià)格·參數(shù)·性能評(píng)測(cè)

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2025年國(guó)內(nèi)AI推理大模型效果對(duì)比:DeepSeek、通義千問(wèn)、騰訊混元
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