开源与大模型对比：ChatGLM与百度千帆等整理

本文档主要介绍了智能AI领域的开源模型与大模型接口，旨在帮助开发者更好地理解和利用这些资源。文章首先明确了两大类模型：开源模型和大模型接口。 1. 开源模型：这部分详细列举了8个开源模型，包括ChatGLM、Baichuan、Qwen、Yi、XVERSE、MOSS、ChatRWKV和GPT4All。ChatGLM由清华大学KEG实验室和智谱AI研发，基于千亿级基础模型GLM-130B，通过监督微调提高对话能力。其后续版本ChatGLM2-6B在性能上有所提升，特别是在英文语言理解任务上，得分提高了23%。这些模型的特点各异，如ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B在不同量化等级下的显存需求不同，且提供不同的评估任务指标。 2. 大模型接口：文档列举了7个大模型接口，分别来自百度、阿里、腾讯、科大讯飞、清华智谱、昆仑万维和OpenAIGPT。大模型接口通常提供付费服务，且非本地部署可能涉及数据安全问题，但它们通常具有较新的模型、更好的性能和较低的开发工作量。这些接口支持的任务类型广泛，可能包括语言理解和生成、代码编写等。 值得注意的是，开源模型虽然可能免费且本地部署安全性较高，但部分模型可能版本相对落后，硬件资源需求较高且性能一般，需要开发者有一定的技术基础进行定制开发。而大模型接口则更加注重实时性和易用性，但可能需要付费并接受数据安全风险。 整体而言，本文档为开发者提供了关于当前主流智能AI模型的综合指南，有助于他们在选择和应用时做出明智决策，同时也提示了在使用过程中可能遇到的挑战和考虑因素。