微软和OpenAI友谊的小船似乎要翻了，日前有消息显示，微软方面正致力于在Microsoft365Copil0t中引入内部及第三方人工智能模型，以摆脱对于OpenAI技术的依赖，并降低运营成本。要知道微软在去年3月发布Microsoft365Copil0t时，着力展示的卖点可是集成了OpenAI当时最先进的GPT-4模型
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近日，科技圈出现了一个非常有意思的事情，微软花了17亿美元去买粪便”。 这不是什么隐晦的比喻，就是字面意义的屎”粪便”，包括人和动物拉的那种 据悉，微软的AI业务，包括Copilot、必应AI搜索和OpenAI的ChatGPT等，能耗巨大。 GPT-4训练一次需消耗五六千万度电，排放1.2万到1.5万吨二氧化碳，相当于3000多辆油车一年的排放量。 2024财年，微软的碳排放比2020年增加了23.4%，
AI日报栏目聚焦人工智能领域最新动态：1)昆仑万维发布SkyReels-A3模型，实现语音驱动数字人生成；2)xAI宣布Grok4模型永久免费开放；3)OpenAI发布GPT-5提示词指南；4)百度PC端上线AI搜索功能；5)微软Windows Co pilot接入GPT-5；6)百川智能开源医疗大模型Baichuan-M2性能超越GPT-oss120b；7)苹果iOS26将集成ChatGPT-5；8)谷歌推出3D视觉编辑框架BlenderFusion；9)轻量级TTS模型Kitten TTS参数仅1500万；10)MiniCPM-V
本文探讨了企业在调用不同AI大模型时的费用计算问题。随着GPT-4、Claude、文心一言等模型广泛应用，各厂商的计费规则差异显著：有的按Token收费，有的按调用次数，还有地区定价差异。相同任务在不同模型上的成本可能相差10倍。文章推荐使用AIbase费用计算器（https://model.aibase.com/zh/calculator），该工具覆盖主流模型，支持自定义参数，能快速对比不同模型的调用成本，帮助企业实现精准预算控制，选择最具性价比的AI服务方案。
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。
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�
2018年的时候，微软以75亿美元收购GitHub，当时承诺其将保持独立运营。 GitHub CEO Thomas Dohmke宣布即将离职，Thomas Dohmke表示：在担任CEO近四年后，我将厉害GitHub，再次成为一名初创公司的创始人。”
文章探讨了当前AI大模型市场众多选择带来的选择困难问题。面对GPT-4、Claude、文心一言等各具特色的模型，普通用户和企业难以科学评估和选择。文章提出了一套完整的评估体系，包括基础能力、技术性能、应用场景和商业考量四个维度，并建议采用标准化测试和实际场景验证相结合的方法。同时介绍了2025年主流AI模型的特点：GPT-4o在多模态交互领先，Claude3在编程和逻辑分析突出，Gemini2.5擅长长文本处理，国产DeepSeek则以高性价比见长。最后强调选择AI模型应基于具体需求，而非简单追求性能排名，建议通过专业对比平台和实际测试来验证。
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。
随着AI大模型普及应用，企业开发者面临复杂的计费挑战：主流模型采用Token计费，但不同模型Token换算差异大（如1Token=1.8汉字或1汉字），输入输出Token分开计价且输出更贵，隐藏成本包括上下文累积、重复调用等。定价模式多样（按量/包月），模型间价差显著（如DeepSeek V3成本仅为GLM-4Plus的1/3）。专业工具AIbase费用计算器（https://model.aibase.com/zh/calculator）可精准预估成本，覆盖GPT-4、文心一言等主流模型，智能处理Token换算和隐藏成本，提供多模型对比分析。实际案例显示，处理10万次咨询时文心一言成本（800元）显著低于GPT-4（2000+元）。未来趋势包括价格战推动成本下降、计费模式多元化（任务分级/套餐组合），建议企业建立成本监控体系，通过场景化分析和动态模型调整实现性价比最优。AI时代，专业计费工具将成为精准控制成本的关键。
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。
