近年来，人工智能发展迅速，尤其是像ChatGPT这样的基础大模型，在对话、上下文理解和代码生成等方面表现出色，能够为多种任务提供解决方案。但在特定领域任务上，由于专业数据的缺乏和可能的计算错误，它们的表现并不理想。同时，虽然已有一些专门针对特定任务的AI模型和系统表现良
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文章揭示了AI项目成本失控的三大痛点：1)计费维度分裂，如输入/输出token分开计价；2)参数迷雾，如文心一言4.0增强模式成本是基础版3.2倍；3)汇率陷阱，海外模型美元报价波动导致实际成本偏差超15%。通过AIbase费用计算器可精准测算：支持38个主流API对比，包含隐藏费用提醒，提供四大维度的决策矩阵（百万token成本/长文本溢价/月度总价/性价比评分）。案例显示某团队发现自研模型成本比通义千问高27%后及时调整采购策略。该工具能帮助开发者避免"成本黑箱"，实现零成本预算推演。
专注医疗后，百川智能交出第一份答卷! 8月11日，百川智能发布第二款开源医疗增强推理大模型Baichuan-M2，其以32B的参数量，在OpenAI的Healthbench评测集上，超越其刚刚发布5天的开源模型gpt-oss-120b。
本文探讨了如何从众多AI大模型中选择最适合自身需求的模型。文章提出应从四个核心维度进行评估：1)核心能力对比，包括通用任务表现和特定领域专长；2)成本与效率，考量API调用成本和响应速度；3)本地化与数据安全，满足合规要求；4)生态与社区支持，关注开发者活跃度和文档完善度。为解决模型对比难题，推荐使用专业平台如AIbase模型广场，可一站式对比主流模型的多维参数和评测数据。通过系统化评估，开发者能更高效地选择契合业务需求的AI模型。
AI大模型的秘密配方是什么?答案可能很简单:海量的“盗版内容”。 这几乎是行业内公开的秘密。2023年，《纽约时报》一纸诉状将OpenAI和微软告上法庭，正式拉开了这场战争的序幕。很快，战火烧遍了整个硅谷。Meta因其Llama模型涉嫌使用盗版书籍而面临集体诉讼;Anthropic同样因其模型Claude的训练数据而被告，一时间，几乎所有头部玩家都被推上了被告席。 这场大模型与版权�
近日，武汉大学与蚂蚁集团联合发布了新一代语义增强遥感大模型SkySense，堪称12边型战士。 其相关研究成果在国际知名学术期刊《自然机器智能》上在线发表。 当前，遥感基础大模型在复杂动态地球观测场景应用中面临挑战，如多模态遥感影像数据融合性能欠佳、下游任务微调依赖大量数据、对遥感语义信息挖掘不足等。 为攻克这些难题，研究团队基于前期多模态遥感大�
近日，一则细节详尽的“2岁女儿王喵喵被抱走”的寻人启事在网络上疯狂传播，引发超百万次点击与大量转发，众多网友纷纷加入转发助力寻找的行列。 启事中描述走失者王喵喵为2岁女性，眼睛大大的，笑时会露出两颗小虎牙，在嘉兴市南湖区新丰镇乌桥超市被一大妈抱走，还附上了“父亲”与“母亲”的联系电话，字里行间满是焦灼，让人感觉是心急如焚的家长发出的求�
AI大模型快速发展，但不同厂商的定价规则差异大，导致选择困难。AIbase推出的AI大模型费用计算器（https://model.aibase.com/zh/calculator）能帮助开发者快速比较主流模型的调用成本。该工具覆盖GPT-4、Claude、文心一言等国内外热门模型，支持输入输出分开计费，实时更新官方定价，无需注册即可使用。用户只需输入文本，系统自动拆分token数并精准计算费用，结果清晰直观可排序。建议根据场景需求选择模型：平衡成本与性能可选GPT-4o、DeepSeek-V2；高精度需求选GPT-4 Turbo；中文场景优选国产模型。使用前通过计算器模拟成本，可避免项目超支风险。
本文探讨了当前AI大模型调用成本计算的重要性，介绍了AIbase费用计算器的实用功能。主要内容包括：1)不同厂商计费方式差异大，存在token/字符/调用次数等不同标准；2)AIbase工具支持主流模型费用对比，实时更新官方价格；3)提供输入输出分开计费模拟，支持自定义参数和结果排序；4)完全免费无需登录，适合快速查询。文章还给出选型建议：轻量任务选Claude Instant等低成本模�
腾讯发布新一代开源大语言模型"混元"，英特尔通过酷睿Ultra平台实现该模型的Day0部署与优化。基于OpenVINO工具套件，英特尔助力ISV生态伙伴快速完成模型适配，加速AI应用落地。混元模型包含0.5B至7B四种参数规模，支持消费级显卡运行，适用于PC、手机等低功耗场景。在酷睿Ultra平台上，7B模型INT4精度下吞吐量达20.93token/s，0.5B模型FP16精度达68.92token/s。英特尔通过"硬件+模型+生态"协同，实现新模型发布当日即完成硬件适配，推动AI技术快速转化应用。
文章探讨了当前AI大模型选择的困境，指出随着国内外模型数量激增，用户面临选择难题。作者提出应从实际需求出发，考虑模型能力、成本、使用方式、中文支持等核心维度，避免只看参数规模或流行度的误区。特别推荐使用AIbase模型广场等对比工具，可快速比较多个模型的详细参数、调用方式和价格差异。文章以中文写作为例，对比了通义千问、月之暗面、文心一言和GPT-4�
