国产大模型体验：DeepSeek、Kimi与智谱清言

大家好，今天我想和大家分享一下我最近在使用的三款国产大模型：DeepSeek、Kimi和智谱清言。这些模型不仅在技术上各有千秋，而且在实际应用中也展现出了强大的能力。我会从个人使用的角度，详细介绍它们的特点。

DeepSeek：编程与数学的得力助手

首先，让我们从DeepSeek开始。你可以在DeepSeek官网找到更多信息。DeepSeek-V2是深度求索公司推出的一款大模型，它在代码和数学能力上的表现让我印象深刻。作为一个经常需要处理编程和逻辑问题的技术爱好者，DeepSeek-V2的多语言支持和高效推理能力对我来说非常实用。

DeepSeek-V2采用了MoE（混合专家模型）架构，这使得它在处理复杂任务时既高效又经济。而且，它的API定价也非常合理，每百万输入Tokens仅需1元，每百万输出Tokens仅需2元，这对于经常需要经常测试的我来说，简直是福音。

实际应用案例：
以下是API调用的使用示例代码：

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="<deepseek api key>", base_url="https://api.deepseek.com")
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
        {"role": "user", "content": "Generate a SQL query to fetch all records from a table named 'employees'"},
    ],
    stream=False
)
print(response.choices[0].message.content)

Kimi：长文本处理的利器

接下来是Kimi，你可以在Kimi官网了解更多。Kimi是一款由月之暗面科技有限公司推出的智能助手，其最大的特点在于其卓越的长文本处理能力。作为一个经常需要阅读和总结大量文档的研究人员，Kimi的长文本处理能力对我来说非常有用。

Kimi能够处理长达200万字的文本，并从中提炼出核心内容，提供精准的信息。无论是学术论文的翻译和总结，还是辅助分析法律问题，Kimi都能提供高效的支持。此外，Kimi还推出了浏览器插件，进一步提升了我的使用体验。

实际应用案例：
以下是API调用的使用示例代码：

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="$MOONSHOT_API_KEY",
    base_url="https://api.moonshot.cn/v1",
)
history = [
    {"role": "system", "content": "你是 Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手，你更擅长中文和英文的对话。"}
]
def chat(query, history):
    history.append({
        "role": "user",
        "content": query
    })
    completion = client.chat.completions.create(
        model="moonshot-v1-8k",
        messages=history,
        temperature=0.3,
    )
    result = completion.choices[0].message.content
    history.append({
        "role": "assistant",
        "content": result
    })
    return result
print(chat("Summarize the key points of this academic paper.", history))

智谱清言：多模态能力的探索者

最后是智谱清言，你可以在智谱清言官网找到更多信息。智谱清言是智谱AI推出的一款基于GLM-4模型的新一代基座大模型。它不仅在文本处理方面表现出色，还具备多模态能力，能够理解和生成图片。

智谱是目前国内功能最全，最对标Chatgpt的国产大模型，就是tokens有点小贵。

实际应用案例：
以下是API调用的使用示例代码：

from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="") # 填写您自己的APIKey
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4",  # 填写需要调用的模型名称
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Create an artistic image that represents the concept of 'future'."},
        {"role": "assistant", "content": "To create an artistic image that represents the concept of 'future', I will use the CogView3 API to generate an image based on your description."},
    ],
)
print(response.choices[0].message)

结语

目前，国产大模型百花齐放。无论是在技术领域的编程和数学问题，还是在学术研究中的长文本处理，或是艺术创作中的多模态能力，它们都展现出了卓越的表现。我相信，随着技术的不断进步，这些模型将在未来的AI应用中发挥越来越重要的作用。希望我的分享对你有所帮助！

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