Mistral AI 发布 Mistral Large 2，123B 大小，128k 上下文，与 Llama 3.1 不相上下。
支持包括法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、阿拉伯语、印地语、俄语、中文、日语和韩语在内的数十种语言- 支持 Function Calling 和 Retrieval
开源地址: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-Instruct-2407 可用于研究和非商业用途，商用需获取许可
在线使用：https://chat.mistral.ai/chat
开发者平台：https://console.mistral.ai/
云服务：可在 Google Cloud 、Azure AI Studio、Amazon Bedrock 和 IBM watsonx.ai 上调用

简单使用

可在这里使用：https://chat.mistral.ai/chat

不够聪明啊，ahhhhhh

版本特色

• 多语言设计：支持多种语言，包括英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、中文、日语、韩语、葡萄牙语、荷兰语和波兰语。
• 精通代码：熟练掌握 80 多种编程语言，如 Python、Java、C、C++、JavaScript 和 Bash 等。还熟悉一些更具体的语言，如 Swift 和 Fortran。
• Agent 支持：原生支持 Function Calling 和 JSON 输出。
• 好的推理：数学和推理能力远超前代，与 GPT-4o、Claude 3 Opus 和 Llama 3.1 405B 不相上下
• 128k 上下文：，加之在 la Plateforme 实施的输出限制模式，大大促进了应用开发和技术栈的现代化。
• 开源许可：允许用于研究和非商业用途的使用和修改。

推理测试

表现远超之前的 Mistral Large，与 GPT-4o、Claude 3 Opus 和 Llama 3.1 405B 相媲美

代码生成测试

MultiPL-E 性能测试

GSM8K（8-shot）和 MATH（0-shot，无 CoT）测试

语言覆盖

 官方给的图，剑指 Meta

语言性能测试

更多信息

按 Mistral 的说法，他们会围绕以下模型在 la Plateforme 上进行后续整合：

• 通用模型：Mistral Nemo 和 Mistral Large
• 专业模型：Codestral 和 Embed

其中 Mistral NeMo 是一款与 NVIDIA 合作开发的 12B 模型，一周前发布的，具体参见：https://mistral.ai/news/mistral-nemo/

同时，Mistral 的 Large2 模型已可在 Google Cloud 、Azure AI Studio、Amazon Bedrock 和 IBM watsonx.ai 上进行调用。更多的安排参考：

又一个重量级大模型发布，波谲云诡的AI江湖再添变数

这是一款强大的开源 AI 模型,由知名科技公司 Meta(之前叫 Facebook)发布。Llama 3.1 ，一共三个版本， 包括 8B、70B、405B

今天我向您简介这款AI，并分享八个免费使用 Llama 3.1 的方法，其中3个国内直联、支持405B！

以下是官方公布的测试数据，水平 与gpt4o、claude3.5 sonnect 旗鼓相当

第三方评测机构，除坚持用户盲测打分的LMsys暂未给出排名外，SEAL 和 Allen AI 的 ZeroEval 两个独立评估机构给出了自己的结果，405B 确实厉害！SEAL 上405B指令遵循主流AI中第一、代码第四、数学第二

ZeroEval 测试它整体性能介于 Sonnet 3.5 和 GPT4o 之间。

官方博客:  llama.meta.com/llama3
申请下载:   llama.meta.com/llama-downloads

一、开源 AI 和闭源 AI 大战

在 AI 的世界里，有两个阵营：开源 AI 和闭源 AI。开源 AI 像是一个巨大的图书馆，任何人都可以进去学习、分享和改进知识。闭源 AI 则像是私人图书馆，只有特定的人才能进入。什么是开源呢?就是代码和数据是公开透明的,任何人都可以下载使用和改进。开源 AI 模型和普通商业 AI 模型不太一样。开源的好处是,大家可以一起分享知识,互相合作改进模型。成本也会更低,让更多人和小型公司参与进来。而且开源的模型更加透明,人们更容易相信和信任。相比之下,商业 AI 模型的代码和数据都是保密的,只有公司自己掌控,定价也更高。但这样可以提供更专业定制的服务。

开源 AI 的优势：

共享与协作：全球的研究者和开发者可以一起工作，让模型变得更好。

SEAL 上405B指令遵循主流AI中第一、代码第四、数学第二

ZeroEval 测试它整体性能介于 Sonnet 3.5 和 GPT4o 之间。

官方博客:  llama.meta.com/llama3

硬件配置 要求中等，下载到本地，苹果M1、16G显卡就能本地运行后，免费使用！

让我们一起来看看 llama3.1是如何改变游戏规则的，以及我们个人用户如何能够使用它。

关键是，如果你有能力本地部署，它还是完全免费的！

在 AI 的世界里，有两个阵营：开源 AI 和闭源 AI。

什么是开源呢?就是代码和数据是公开透明的,任何人都可以下载使用和改进。

相比之下,商业 AI 模型的代码和数据都是保密的,只有公司自己掌控,定价也更高。但这样可以提供更专业定制的服务。

• 共享与协作：全球的研究者和开发者可以一起工作，让模型变得更好。
• 成本效益：不需要很多钱就能使用这些模型，小公司和个人也能参与。
• 透明度：我们知道它是如何工作的，这让我们更信任它。

主流AI大模型速度-性能- 价格分布图如下：

闭源 AI 的特点：

• 专有技术：由一家公司控制，他们不告诉别人它是怎么做的。
• 定制化服务：可以提供特别为你设计的服务。
• 盈利模式：通过订阅费或授权使用费来赚钱。

常见闭源软件有 ChatGPT、Claude、谷歌 gemini、kimi 等

meta 是一个商业盈利机构，但是为了构建元宇宙，它买了最多的显卡，给大家训练了一个开源 AI 大模型 llama 系列！

二、llamma3 的使用

现在，让我们看看如何使用 llama3.1。

（一）本地使用：

• ollma 部署：如果你想在自己的电脑上使用 llama3，可以下载模型并进行本地部署。

1、安装和启动 Ollma

访问 https://ollama.com/download 

下载适合自己系统的 Ollma 客户端。

2、运行 Ollma 客户端,它会在本地启动一个 API 服务。

在 Ollma 中,可以选择运行 LLaMA 3.1 模型

打开终端，输入：ollama run llama3.1

3、输入问题，开始使用

本地API使用 ：

到第三方去购买API，然后在本机安装一个chatnextweb软件。

第三方API的价格目前是gpt4o的50%，大概2.5~3美元每百万token。

（二）在线使用

1、Meta 官网

国内直联：否

登录难度：极大

登录网址：www.meta.ai

响应速度：中等

2、抱抱脸 HuggingChat（推荐）

国内直联：否

登录难度：中

登录网址：huggingface.co/chat/

响应速度：中等

打开界面上的“设置”齿轮，选中 LLaMA3.1，点击“Activate”，输入系统提示“用中文回复”，关闭窗口，搞定！

3、Groq 平台

Groq 是一家专注于开发高效能 AI 推理硬件的公司，其产品旨在为机器学习工作负载提供高性能和低功耗的解决方案，开发了一种名为LPU的专用芯片,专门针对大型语言模型(LLM)的推理进行优化。

国内直联：否

登录难度：中

登录网址：console.groq.com

响应速度：中等

使用界面：

需要选中 LLaMA-3.1,405B暂时下架，估计过两天会恢复

4、deepinfra 平台

DeepInfra 是一个提供机器学习模型和基础设施的平台，它专注于提供快速的机器学习推理（ML Inference）服务。注册送1.5美元API 额度。也可在线使用

国内直联：否

登录难度：中

登录网址：deepinfra.com/meta-llama/

响应速度：中等

使用界面：

5、cloudflare 平台（国内直联）

Cloudflare 是一家大名鼎鼎提供互联网安全、性能优化和相关服务的公司

国内直联：是

登录难度：中

登录网址：

playground.ai.cloudflare.com/

响应速度：中等

使用界面：

需要选中 LLaMA-3.1 ，目前只有 8B 版本

6、Repilcate 平台（推荐，国内直联）

国内一个面向机器学习和人工智能模型的在线平台，专注于提供模型的部署、运行和训练服务

国内直联：是 ：）

登录难度：小，国内直联，支持405B

登录网址：llama3.replicate.dev

https://replicate.com/meta/meta-llama-3-70b-instruct

响应速度：中等

使用界面：

需要选中 LLaMA-3.1

7、英伟达平台（国内直联）

英伟达公司不用介绍了吧

国内直联：是 ：）

登录难度：小，，国内直联，支持405B

登录网址：

https://build.nvidia.com/explore/discover#llama-3_1-405b-instruct

响应速度：中等

使用界面：

需要选中 LLaMA-3.1

8、中文 llama 社区（国内直联）

中文 llama 社区

国内直联：是 ：）

登录难度：小，国内直联，支持405B

登录网址：llama.family/chat

响应速度：70B（8B 很快）

使用界面：

这次 llama3.1 的发布，就看其他厂商如何应对了，估计 AI之王 GPT5 快出关了！

好啦，今天的分享就到这里！

Google 的 Bard AI 机器人过去曾使用 LaMDA 系列的语言模型，后来改为 PaLM2，如今正式宣布推出自家的语言模型 Gemini，使用 TPU v4 和 v5e 芯片进行训练，强调多模、多样化的解析能力以及运行效率，甚至在多项测试中赢过 OpenAI 的 GPT-4 模型。

Google 自家原生 AI 模型，多项测试赢过 GPT-4v

Gemini 是 Google 推出的「原生」AI 模型，可以处理包含代码、文本、声音、图片、影片这些不同形式的内容，而且因为 Google 的数据库中有着巨量的内容，是训练 Gemini 很棒的资源。

Google 甚至表示 Gemini 可以直接「看懂」图片，而不是像过去使用 OCR 的方式扫描图片然后再辨识上面的文本这种方式来分析图片。

在 Google 的影片中，拿了两张图片做比较，Gemini 可以回答右边图片中的汽车会跑的比较快，因为符合空气力学的关系，但你可以注意到，图片中并没有任何的文本，如果使用传统 OCR 解析图片的方式，就无法判断出这些内容。

Google 展示的内容中，甚至还直接画了一只鸭子，而 Gemini 也可以很快地理解出用户话的内容是什么。

Gemini 也能够解析代码、C++、Java 等常用编程语言，甚至是爬虫都可以，不只分析，也能够按照你要的需求、指定的语言生成代码。

Gemini 的运行速度也相当快，在一个午休的时间就可以阅读完 20 万份的论文，并且从用户要求的关键字、条件去查找相关的数据，找出 250 份符合资格的论文以及我们要找的数据在哪里，并且整理成一份清单。

如果拿来和 OpenAI 的 GPT-4v 和 Gemini 做比较，全部 32 项测试中，有 30 项测试是由 Gemini 胜过了 GPT-4v，而且在 MMLU 大规模多任务语言理解的测试中，包含了历史、法律、医学、数学….等 57 个科目中，Gemini 都有达到 90% 的水准，甚至超越了人类专家的表现。

Gemini 也有适合手机使用的版本，Pixel 8 Pro 优先体验

Gemini 共有 3 种不同大小的模型版本，分为 Ultra、Pro、Nano，其中的 Nano 版本最小，甚至可以直接安装到手机上使用，Google 也表示 Nano 版本就针对行动设备所打造的，旗下 Pixel 8 Pro 也会优先开放使用。

其中最大型的 Gemini Ultra 也就是上面所说，在 32 项测试中赢过 GPT-4v 其中 30 项的大型版本，预计明年推出，但在此之前将会先提供给部分用户、开发者以及企业用户。

而中型的 Pro 版本则是现在就可以使用，部分使用英文语系的用户在使用 Bard 的时候，就会自动用上 Gemini 模型，12/13  Google Cloud 的 Vertex AI、AI Studio 上也会释放出相关的 API。

最近我也在试用国内AI大模型方面做得比较好的另外两家的AI文生图产品，他们就是商汤秒画和阿里通义万相，他们都是可以免费注册后使用的，使用起来没太多限制，很方便。再结合我之前推荐的百度文心一格也是免费的，今天咱们就来对比PK一下国内目前这三家的AI绘图能力，看谁画出来的图更好呢。

商汤秒画的访问地址是：https://miaohua.sensetime.com/zh-CN
通义万相的访问地址是：https://wanxiang.aliyun.com/
文心一格的访问地址是：https://yige.baidu.com/
好了，大家可以试下注册，注册好之后我们就来开始试用吧。

绘画技能PK

我们用一样的描述词，来看下三款工具的绘图效果。

1、先试下简短的词语：森林里的精灵

首先是商汤秒画的效果：

接下来是通义万相出场：

最后是文心一格出场：

这一轮，大家都把自己心目中的精灵画出来了，难分伯仲。

2、好，那第二轮换一个词：黑夜，北极星发出一束光照射到大海上，杰作，细节丰富，8K，HDR

商汤秒画：

通义万相：

文心一格：

也还是仁者见仁智者见智，各有优势。

3、再来一轮PK，描述词：万马奔腾

商汤秒画：

通义万相：

文心一格：

个人评价，这轮秒画后面许多马有些失真，万相的扬沙效果做得更好，而文心虽然马的细节做得挺好，但是没有画出万马的感觉。

3、再来一个需要一定的知识储备的吧，描述词：武松打虎。

商汤秒画：

通义万相：

文心一格：

这轮很明显，只有秒画get到了意思，万相有点闹着玩啊，文心至少画出了老虎，这轮秒画胜出。

4、之前看过网友用Midjourney生成各个朝代士兵自拍的图片，挺逼真的，这是效果图，今天我们也拿这三个国产AI绘图工具也来试试看，看跟目前最棒的AI工具的差距还有多少。

描述词：公元前1000年，一个秦朝的士兵对着镜头在自拍，穿着盔甲，开心地笑，旁边围着一群士兵，面对镜头也在笑，背景是城墙，上面飘着秦朝的大旗，杰作，细节丰富，HDR，8K画质

商汤秒画：

通义万相：

文心一格：

这轮看来，文心偏得有些多呀，秒画和万相虽然感觉不太像秦朝的士兵服装（我们通过秦始皇兵马俑的着装可以找到原版），但整体摄影感觉还是比较真实的。

5、最后，我们来试试他们的家居设计能力。描述词：现代简约家居设计，一个客厅，桌子，电视，茶几，阳台，沙发

商汤秒画：

通义万相：

文心一格：

整体来讲，都get到了描述词的点，但是个人观点，万相输出的设计更符合主流设计风格，电视机的摆放更合理些。

下面我来分别介绍下这三款AI绘图的使用方法：

商汤秒画

1、我们登录进来后，选择Artist v0.3.0 Beta模型进行绘画，这个是官方团队出品的。至于其他模型，是用户自己再通过一些特定数据集进行训练后的，有些擅长画水墨画、有些擅长出游戏人物，有的擅长画小人书，这个看个人需求。从通用性角度来看，还是官方模型效果最好。

2、我们可以选择一次生成的图片数量、分辨率比例、步数一般设置到最大100，画质效果最好。也可以上传参考图，将会按参考图的样子去生成图片。在描述词上输入内容，点击生成即可出图。

3、目前来看生成图片数量没有限制，而且可以免费使用。

4、我们还可以试下它的图片参考功能，我上传了一个图片，然后输入描述词之后，比如这个天空像一个睡毯，那么得到的效果还是很惊艳的：

通义万相

1、阿里通义万相需要先申请体验，一般要等几天审核通过，通过后会收到短信通知，即可使用了。
2、文本生成图像功能可以输入描述词，目前支持默认、水彩、油画、中国画、扁平插画、二次元、素描、3D卡通八种风格。再选择完一个图片比例后，即可出图了，一次可以生成四张图片。
3、还有相似图像生成功能，如果你有一张图片，担心侵权，但有很想用，那么可以上传图片，然后生成一张类似的图片出来，不过这种方式下不可以再输入描述词。比如刚才它生成“龙凤呈祥”效果不是很拉胯嘛，那么把商汤秒画的图作为原图，看下生成的相似图片，终于像两条龙了：

4、万相还支持“图像风格迁移”，我们可以上传一个原图，再上传一个风格图，就可以生成以风格图的绘图风格修改的原图了。这种一般可以在模仿画家风格中可以用到。比如我这么尝试了下：

5、平台目前还在测试阶段，每天最多可以免费生成50次图，一次4张。

至于你喜欢哪一款AI绘图工具，可以自己再尝试下，选择挺多，咱们不一定要用付费的Midjourney，也可以得到不错的效果呢。

Mistral AI 发布 Mistral Large 2，123B 大小，128k 上下文，与 Llama 3.1 不相上下。
支持包括法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、阿拉伯语、印地语、俄语、中文、日语和韩语在内的数十种语言- 支持 Function Calling 和 Retrieval
开源地址: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-Instruct-2407 可用于研究和非商业用途，商用需获取许可
在线使用：https://chat.mistral.ai/chat
开发者平台：https://console.mistral.ai/
云服务：可在 Google Cloud 、Azure AI Studio、Amazon Bedrock 和 IBM watsonx.ai 上调用

简单使用

可在这里使用：https://chat.mistral.ai/chat

不够聪明啊，ahhhhhh

版本特色

• 多语言设计：支持多种语言，包括英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、中文、日语、韩语、葡萄牙语、荷兰语和波兰语。
• 精通代码：熟练掌握 80 多种编程语言，如 Python、Java、C、C++、JavaScript 和 Bash 等。还熟悉一些更具体的语言，如 Swift 和 Fortran。
• Agent 支持：原生支持 Function Calling 和 JSON 输出。
• 好的推理：数学和推理能力远超前代，与 GPT-4o、Claude 3 Opus 和 Llama 3.1 405B 不相上下
• 128k 上下文：，加之在 la Plateforme 实施的输出限制模式，大大促进了应用开发和技术栈的现代化。
• 开源许可：允许用于研究和非商业用途的使用和修改。

推理测试

表现远超之前的 Mistral Large，与 GPT-4o、Claude 3 Opus 和 Llama 3.1 405B 相媲美

代码生成测试

MultiPL-E 性能测试

GSM8K（8-shot）和 MATH（0-shot，无 CoT）测试

语言覆盖

 官方给的图，剑指 Meta

语言性能测试

更多信息

按 Mistral 的说法，他们会围绕以下模型在 la Plateforme 上进行后续整合：

• 通用模型：Mistral Nemo 和 Mistral Large
• 专业模型：Codestral 和 Embed

其中 Mistral NeMo 是一款与 NVIDIA 合作开发的 12B 模型，一周前发布的，具体参见：https://mistral.ai/news/mistral-nemo/

同时，Mistral 的 Large2 模型已可在 Google Cloud 、Azure AI Studio、Amazon Bedrock 和 IBM watsonx.ai 上进行调用。更多的安排参考：

又一个重量级大模型发布，波谲云诡的AI江湖再添变数

这是一款强大的开源 AI 模型,由知名科技公司 Meta(之前叫 Facebook)发布。Llama 3.1 ，一共三个版本， 包括 8B、70B、405B

今天我向您简介这款AI，并分享八个免费使用 Llama 3.1 的方法，其中3个国内直联、支持405B！

以下是官方公布的测试数据，水平 与gpt4o、claude3.5 sonnect 旗鼓相当

第三方评测机构，除坚持用户盲测打分的LMsys暂未给出排名外，SEAL 和 Allen AI 的 ZeroEval 两个独立评估机构给出了自己的结果，405B 确实厉害！SEAL 上405B指令遵循主流AI中第一、代码第四、数学第二

ZeroEval 测试它整体性能介于 Sonnet 3.5 和 GPT4o 之间。

官方博客:  llama.meta.com/llama3
申请下载:   llama.meta.com/llama-downloads

一、开源 AI 和闭源 AI 大战

在 AI 的世界里，有两个阵营：开源 AI 和闭源 AI。开源 AI 像是一个巨大的图书馆，任何人都可以进去学习、分享和改进知识。闭源 AI 则像是私人图书馆，只有特定的人才能进入。什么是开源呢?就是代码和数据是公开透明的,任何人都可以下载使用和改进。开源 AI 模型和普通商业 AI 模型不太一样。开源的好处是,大家可以一起分享知识,互相合作改进模型。成本也会更低,让更多人和小型公司参与进来。而且开源的模型更加透明,人们更容易相信和信任。相比之下,商业 AI 模型的代码和数据都是保密的,只有公司自己掌控,定价也更高。但这样可以提供更专业定制的服务。

开源 AI 的优势：

共享与协作：全球的研究者和开发者可以一起工作，让模型变得更好。

SEAL 上405B指令遵循主流AI中第一、代码第四、数学第二

ZeroEval 测试它整体性能介于 Sonnet 3.5 和 GPT4o 之间。

官方博客:  llama.meta.com/llama3

硬件配置 要求中等，下载到本地，苹果M1、16G显卡就能本地运行后，免费使用！

让我们一起来看看 llama3.1是如何改变游戏规则的，以及我们个人用户如何能够使用它。

关键是，如果你有能力本地部署，它还是完全免费的！

在 AI 的世界里，有两个阵营：开源 AI 和闭源 AI。

什么是开源呢?就是代码和数据是公开透明的,任何人都可以下载使用和改进。

相比之下,商业 AI 模型的代码和数据都是保密的,只有公司自己掌控,定价也更高。但这样可以提供更专业定制的服务。

• 共享与协作：全球的研究者和开发者可以一起工作，让模型变得更好。
• 成本效益：不需要很多钱就能使用这些模型，小公司和个人也能参与。
• 透明度：我们知道它是如何工作的，这让我们更信任它。

主流AI大模型速度-性能- 价格分布图如下：

闭源 AI 的特点：

• 专有技术：由一家公司控制，他们不告诉别人它是怎么做的。
• 定制化服务：可以提供特别为你设计的服务。
• 盈利模式：通过订阅费或授权使用费来赚钱。

常见闭源软件有 ChatGPT、Claude、谷歌 gemini、kimi 等

meta 是一个商业盈利机构，但是为了构建元宇宙，它买了最多的显卡，给大家训练了一个开源 AI 大模型 llama 系列！

二、llamma3 的使用

现在，让我们看看如何使用 llama3.1。

（一）本地使用：

• ollma 部署：如果你想在自己的电脑上使用 llama3，可以下载模型并进行本地部署。

1、安装和启动 Ollma

访问 https://ollama.com/download 

下载适合自己系统的 Ollma 客户端。

2、运行 Ollma 客户端,它会在本地启动一个 API 服务。

在 Ollma 中,可以选择运行 LLaMA 3.1 模型

打开终端，输入：ollama run llama3.1

3、输入问题，开始使用

本地API使用 ：

到第三方去购买API，然后在本机安装一个chatnextweb软件。

第三方API的价格目前是gpt4o的50%，大概2.5~3美元每百万token。

（二）在线使用

1、Meta 官网

国内直联：否

登录难度：极大

登录网址：www.meta.ai

响应速度：中等

2、抱抱脸 HuggingChat（推荐）

国内直联：否

登录难度：中

登录网址：huggingface.co/chat/

响应速度：中等

打开界面上的“设置”齿轮，选中 LLaMA3.1，点击“Activate”，输入系统提示“用中文回复”，关闭窗口，搞定！

3、Groq 平台

Groq 是一家专注于开发高效能 AI 推理硬件的公司，其产品旨在为机器学习工作负载提供高性能和低功耗的解决方案，开发了一种名为LPU的专用芯片,专门针对大型语言模型(LLM)的推理进行优化。

国内直联：否

登录难度：中

登录网址：console.groq.com

响应速度：中等

使用界面：

需要选中 LLaMA-3.1,405B暂时下架，估计过两天会恢复

4、deepinfra 平台

DeepInfra 是一个提供机器学习模型和基础设施的平台，它专注于提供快速的机器学习推理（ML Inference）服务。注册送1.5美元API 额度。也可在线使用

国内直联：否

登录难度：中

登录网址：deepinfra.com/meta-llama/

响应速度：中等

使用界面：

5、cloudflare 平台（国内直联）

Cloudflare 是一家大名鼎鼎提供互联网安全、性能优化和相关服务的公司

国内直联：是

登录难度：中

登录网址：

playground.ai.cloudflare.com/

响应速度：中等

使用界面：

需要选中 LLaMA-3.1 ，目前只有 8B 版本

6、Repilcate 平台（推荐，国内直联）

国内一个面向机器学习和人工智能模型的在线平台，专注于提供模型的部署、运行和训练服务

国内直联：是 ：）

登录难度：小，国内直联，支持405B

登录网址：llama3.replicate.dev

https://replicate.com/meta/meta-llama-3-70b-instruct

响应速度：中等

使用界面：

需要选中 LLaMA-3.1

7、英伟达平台（国内直联）

英伟达公司不用介绍了吧

国内直联：是 ：）

登录难度：小，，国内直联，支持405B

登录网址：

https://build.nvidia.com/explore/discover#llama-3_1-405b-instruct

响应速度：中等

使用界面：

需要选中 LLaMA-3.1

8、中文 llama 社区（国内直联）

中文 llama 社区

国内直联：是 ：）

登录难度：小，国内直联，支持405B

登录网址：llama.family/chat

响应速度：70B（8B 很快）

使用界面：

这次 llama3.1 的发布，就看其他厂商如何应对了，估计 AI之王 GPT5 快出关了！

好啦，今天的分享就到这里！

Google 的 Bard AI 机器人过去曾使用 LaMDA 系列的语言模型，后来改为 PaLM2，如今正式宣布推出自家的语言模型 Gemini，使用 TPU v4 和 v5e 芯片进行训练，强调多模、多样化的解析能力以及运行效率，甚至在多项测试中赢过 OpenAI 的 GPT-4 模型。

Google 自家原生 AI 模型，多项测试赢过 GPT-4v

Gemini 是 Google 推出的「原生」AI 模型，可以处理包含代码、文本、声音、图片、影片这些不同形式的内容，而且因为 Google 的数据库中有着巨量的内容，是训练 Gemini 很棒的资源。

Google 甚至表示 Gemini 可以直接「看懂」图片，而不是像过去使用 OCR 的方式扫描图片然后再辨识上面的文本这种方式来分析图片。

在 Google 的影片中，拿了两张图片做比较，Gemini 可以回答右边图片中的汽车会跑的比较快，因为符合空气力学的关系，但你可以注意到，图片中并没有任何的文本，如果使用传统 OCR 解析图片的方式，就无法判断出这些内容。

Google 展示的内容中，甚至还直接画了一只鸭子，而 Gemini 也可以很快地理解出用户话的内容是什么。

Gemini 也能够解析代码、C++、Java 等常用编程语言，甚至是爬虫都可以，不只分析，也能够按照你要的需求、指定的语言生成代码。

Gemini 的运行速度也相当快，在一个午休的时间就可以阅读完 20 万份的论文，并且从用户要求的关键字、条件去查找相关的数据，找出 250 份符合资格的论文以及我们要找的数据在哪里，并且整理成一份清单。

如果拿来和 OpenAI 的 GPT-4v 和 Gemini 做比较，全部 32 项测试中，有 30 项测试是由 Gemini 胜过了 GPT-4v，而且在 MMLU 大规模多任务语言理解的测试中，包含了历史、法律、医学、数学….等 57 个科目中，Gemini 都有达到 90% 的水准，甚至超越了人类专家的表现。

Gemini 也有适合手机使用的版本，Pixel 8 Pro 优先体验

Gemini 共有 3 种不同大小的模型版本，分为 Ultra、Pro、Nano，其中的 Nano 版本最小，甚至可以直接安装到手机上使用，Google 也表示 Nano 版本就针对行动设备所打造的，旗下 Pixel 8 Pro 也会优先开放使用。

其中最大型的 Gemini Ultra 也就是上面所说，在 32 项测试中赢过 GPT-4v 其中 30 项的大型版本，预计明年推出，但在此之前将会先提供给部分用户、开发者以及企业用户。

而中型的 Pro 版本则是现在就可以使用，部分使用英文语系的用户在使用 Bard 的时候，就会自动用上 Gemini 模型，12/13  Google Cloud 的 Vertex AI、AI Studio 上也会释放出相关的 API。

最近我也在试用国内AI大模型方面做得比较好的另外两家的AI文生图产品，他们就是商汤秒画和阿里通义万相，他们都是可以免费注册后使用的，使用起来没太多限制，很方便。再结合我之前推荐的百度文心一格也是免费的，今天咱们就来对比PK一下国内目前这三家的AI绘图能力，看谁画出来的图更好呢。

商汤秒画的访问地址是：https://miaohua.sensetime.com/zh-CN
通义万相的访问地址是：https://wanxiang.aliyun.com/
文心一格的访问地址是：https://yige.baidu.com/
好了，大家可以试下注册，注册好之后我们就来开始试用吧。

绘画技能PK

我们用一样的描述词，来看下三款工具的绘图效果。

1、先试下简短的词语：森林里的精灵

首先是商汤秒画的效果：

接下来是通义万相出场：

最后是文心一格出场：

这一轮，大家都把自己心目中的精灵画出来了，难分伯仲。

2、好，那第二轮换一个词：黑夜，北极星发出一束光照射到大海上，杰作，细节丰富，8K，HDR

商汤秒画：

通义万相：

文心一格：

也还是仁者见仁智者见智，各有优势。

3、再来一轮PK，描述词：万马奔腾

商汤秒画：

通义万相：

文心一格：

个人评价，这轮秒画后面许多马有些失真，万相的扬沙效果做得更好，而文心虽然马的细节做得挺好，但是没有画出万马的感觉。

3、再来一个需要一定的知识储备的吧，描述词：武松打虎。

商汤秒画：

通义万相：

文心一格：

这轮很明显，只有秒画get到了意思，万相有点闹着玩啊，文心至少画出了老虎，这轮秒画胜出。

4、之前看过网友用Midjourney生成各个朝代士兵自拍的图片，挺逼真的，这是效果图，今天我们也拿这三个国产AI绘图工具也来试试看，看跟目前最棒的AI工具的差距还有多少。

描述词：公元前1000年，一个秦朝的士兵对着镜头在自拍，穿着盔甲，开心地笑，旁边围着一群士兵，面对镜头也在笑，背景是城墙，上面飘着秦朝的大旗，杰作，细节丰富，HDR，8K画质

商汤秒画：

通义万相：

文心一格：

这轮看来，文心偏得有些多呀，秒画和万相虽然感觉不太像秦朝的士兵服装（我们通过秦始皇兵马俑的着装可以找到原版），但整体摄影感觉还是比较真实的。

5、最后，我们来试试他们的家居设计能力。描述词：现代简约家居设计，一个客厅，桌子，电视，茶几，阳台，沙发

商汤秒画：

通义万相：

文心一格：

整体来讲，都get到了描述词的点，但是个人观点，万相输出的设计更符合主流设计风格，电视机的摆放更合理些。

下面我来分别介绍下这三款AI绘图的使用方法：

商汤秒画

1、我们登录进来后，选择Artist v0.3.0 Beta模型进行绘画，这个是官方团队出品的。至于其他模型，是用户自己再通过一些特定数据集进行训练后的，有些擅长画水墨画、有些擅长出游戏人物，有的擅长画小人书，这个看个人需求。从通用性角度来看，还是官方模型效果最好。

2、我们可以选择一次生成的图片数量、分辨率比例、步数一般设置到最大100，画质效果最好。也可以上传参考图，将会按参考图的样子去生成图片。在描述词上输入内容，点击生成即可出图。

3、目前来看生成图片数量没有限制，而且可以免费使用。

4、我们还可以试下它的图片参考功能，我上传了一个图片，然后输入描述词之后，比如这个天空像一个睡毯，那么得到的效果还是很惊艳的：

通义万相

1、阿里通义万相需要先申请体验，一般要等几天审核通过，通过后会收到短信通知，即可使用了。
2、文本生成图像功能可以输入描述词，目前支持默认、水彩、油画、中国画、扁平插画、二次元、素描、3D卡通八种风格。再选择完一个图片比例后，即可出图了，一次可以生成四张图片。
3、还有相似图像生成功能，如果你有一张图片，担心侵权，但有很想用，那么可以上传图片，然后生成一张类似的图片出来，不过这种方式下不可以再输入描述词。比如刚才它生成“龙凤呈祥”效果不是很拉胯嘛，那么把商汤秒画的图作为原图，看下生成的相似图片，终于像两条龙了：

4、万相还支持“图像风格迁移”，我们可以上传一个原图，再上传一个风格图，就可以生成以风格图的绘图风格修改的原图了。这种一般可以在模仿画家风格中可以用到。比如我这么尝试了下：

5、平台目前还在测试阶段，每天最多可以免费生成50次图，一次4张。

至于你喜欢哪一款AI绘图工具，可以自己再尝试下，选择挺多，咱们不一定要用付费的Midjourney，也可以得到不错的效果呢。