- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏机器学习与统计学
腾讯混元OCR大模型，本地部署，实测
vLLM 离线推理，API 重写，支持本地图片、PDF 解析重写的 API 也支持 PaddleOCR-VL本地部署 PaddleOCR，消费级显卡轻松跑，支持本地图片和 PDF 文件 然后腾讯也来了：大模型 前文我就提到，可能是官方文档写错了现存和磁盘空间，当时写的是需要 80GB 显存 后来修改成了 20GB 官方文档将显存需求从 80GB 改成了 20GB，即便如此也有点离谱，毕竟只是 1B 的模型 安装及模型启动 0 \ --gpu-memory-utilization 0.2 安装及模型启动 - 我的方式 最省心，省事儿，离线最友好的方式必须是 Docker 第一步，拉取 vllm/vllm-openai 1.9GB，其他都是 KV cache 占用 官方教程中的模型调用貌似也不太友好啊，我还是用了为 DeeoSeekOCR 写的 API，简单修改后依然很好用 速度飞快，5 页的 PDF 也是秒秒钟搞定 回到最开始问题，启动模型加上参数 --gpu-memory-utilization 0.66，也就是 16GB 启动模型，依然是 OK 的 而且速度丝毫没有下降
1.6K10编辑于 2025-12-24 实测，大模型谁更懂数据可视化？
实测，大模型 LaTeX 公式识别，出乎预料前文，我用 Kimi、Qwen-3-235B-A22B、Claude-3.7-sonnet、GPT-4.1、Gemini 2.5 Pro 测试了其在 LaTeX Kimi 开启了长思考，Qwen3 未开启深度思考，因为开启之后巨慢且失败 省流：Gemini 2.5 Pro 是最强大的代码模型 报错是颜色问题让其修复颜色问题后，输出如下，第四幅图没有依然没有完美复刻GPT-4.1绘制失败，换了 GPT-4o 依然失败Gemini 2.5 Pro第四张绘制失败第三题换个简单点的省点事儿，直接让大模型用 准备数据# 主模型数据model_data <- data.frame( benchmark = factor(rep(c("HumanEval", "CodeArena", "EvalPlus", 搭建完美的写作环境：工具篇（12 章）图解机器学习 - 中文版（72 张 PNG）ChatGPT、大模型系列研究报告（50 个 PDF） 108 页 PDF 小册子：搭建机器学习开发环境及 Python
63310编辑于 2025-05-29- 来自专栏老张的求知思考世界
生产效率的革新：腾讯混元大模型实测！
自从年初以ChatGPT为代表的人工智能大模型爆火之后，市场上随之出现了很多大模型相关的工具。作为一个IT行业的技术人员，肯定不会放过这种对新技术尝鲜的机会。 最近腾讯推出了自己的大模型：混元。 性能测试是一个很重视团队协作和沟通配合的软件工程，而混元大模型能给出这个建议，确实是超出我的预料。 下图是腾讯混元大模型帮我生成的图片： 文生图是一直是AIGC领域的核心技术之一，也是体现通用大模型能力的试金石，对模型算法、训练平台、算力设施都有较高的要求。 自从试用了混元大模型后，我最近的几篇文章，配图和封面都是直接用大模型直接生成的。只需要说明配图的要求，混元大模型就能在几秒钟内生成我脑海中的配图，简单快捷还清晰。 如果要整体概括混元大模型对日常工作和内容创作的帮助价值，我觉得那就是对生产效率的革新，最切中它的价值。 腾讯混元大模型官方入口:https://hunyuan.tencent.com/
86310编辑于 2023-11-27 - 来自专栏算法一只狗
实测一手LLaVA-o1推理大模型
它基于Llama-3.2-Vision模型打造，也是在大模型的基础上，加入了“慢思考”思维链COT。 在六个多模态推理基准测试中，LLaVA-o1超越了许多更大的开源模型（Llama-3.2V、InternVL2等），甚至也超越了一些闭源大模型（Gemini Pro 1.5、GPT-4o mini）。 在训练过程中，模型根据需要自行选择这些标签，根据其自己的判断激活每个阶段。与OpenAI o1大模型一样，所有阶段都由模型在单个推理过程中完成。 模型训练中则用了Llama-3.2-11B-Vision-Instruct模型作为基础模型，使用LLaVA-o1-100k数据集进行监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）。 而在使用阶段级束搜索之后，可以得到正确的结果（下图绿色部分显示）实测模型能力首先给一个简单的加减题目减去图中闪亮的小球和紫色物体，剩下多少个？模型会把问题进行拆解，然后进行一步一步的分析。
69510编辑于 2024-12-02 - 来自专栏架构进阶
实测｜Mac本地Claude Code，4大热门模型（minimaxqwenkimiglm）对比
全程无滤镜、无夸大，纯实测视角，把每个模型的优缺点、适用范围、实操体验一一拆解，文末还整理了模型选择速查表，新手也能快速对号入座。 3.4 几个大模型的默认上下文长度 相信大家都已经了解过，上下文是大模型能记住并处理的对话 / 文本长度，单位 token。 上述几种大模型默认上下文长度： glm-4.7-flash（Ollama） 默认上下文：32768 (32K) tokens 最大支持：198K tokens（官方标称 200K，Ollama 限制 198K 四 核心实测：4大模型全方位对比（相同案例，公平PK） 本次测试选取了4类高频场景，覆盖编码、办公、推理等日常使用场景，每个场景设置相同的任务指令，从响应速度、输出质量、容错率、易用性4个维度进行评分（ 如果大家在操作过程中遇到其他问题，或者有其他想测试的模型，欢迎在评论区留言，我会第一时间回复、补充实测！
53930编辑于 2026-05-06 2026年4月 7款国产大模型能力实测
2026年4月7款国产大模型推理能力实测：谁能发现网站付费墙的漏洞？一次真实的代码安全分析任务，7款国产大模型同台竞技，最终只有1款完成了挑战。背景大模型的代码能力评测很多，但跑分和实战是两回事。 我们想回答一个更实际的问题：给大模型一个真实的代码安全分析任务，它能不能像安全工程师一样思考，从蛛丝马迹中推理出漏洞？ 2个模型下载了错误的文件，4个模型完全没下载成功。网站的真实漏洞是什么？在分析模型表现之前，先说清楚这个网站到底有什么问题。 结论这次测试揭示了当前国产大模型在代码推理能力上的几个关键差异：推理链完整性是分水岭：能从HTML源码一路追踪到API接口再到CDN资源的模型（GLM-5.1），与在中间某个环节断裂的模型，产出质量天差地别 本文基于2026年4月23日的实测数据，测试环境为Trae企业版IDE模式。所有模型使用相同的提示词和工具集。
25900编辑于 2026-04-23- 来自专栏AIGC1688
实测腾讯大模型(附申请内测)
低调的鹅厂通用大模型，终于来了！ 前天下午，AI智能解码收到了腾讯混元的内测资格，今天就来和大家分享一下初体验。 打开小程序后，从顶部菜单可以看到，其主要分为「聊天」和「灵感」两大页面。 腾讯表示，混元大模型具备降低幻觉比例、逻辑推理、抗拒诱导、常规问题、语义理解、内容创作、实用办公、撰写代码等能力。 既然如此，我们就选择六个有代表性的维度，来看看它的生成效果。 语音功能只能算是人的语音输入，大模型输出文字。 其他的功能还有很多，就不一一展示了。 总体上感觉目前混元大模型中规中矩，有一些突出的亮点。 混元大模型逻辑推理和写作能力正常发挥，数学能力差强人意，英语翻译一般，绘画能力让我眼前一亮，腾讯混元大模型文生图功能正式对外开放。 那么，你觉得鹅厂的混元大模型效果如何？
1.1K61编辑于 2023-11-13 DeepSeek V4 领衔实测：国产 AI 大模型工程代码能力大测评！
随着 vibe coding 相关技术日趋成熟，大模型辅助编程已经逐渐成为主流的开发方式。各大模型也在持续发力工程级代码能力，竞争愈发激烈。 在这个背景下，一个自然而然的问题出现了：对于 DolphinDB 这类深耕专业细分领域、自带编程语言的产品，大模型的辅助效果到底如何？不同模型之间的差距有多大？ 于是，我们跑了一轮系统性评测，覆盖当前主流的国产大模型，并引入 gpt-5.4 作为能力基准线，看看国产模型的真实水位在哪里！测试框架和常见的问答式评测不同，这次我们刻意把测试环境做得更接近真实开发。 在这个层面，deepseek-v4-pro 和 deepseek-v4-flash 在国产模型里表现最佳，为第一梯队，其余模型都有一定差距。 后续，我们也会持续跟进的模型的迭代，并增加更多测试样本。希望了解更多测试细节？点击国产大模型在 DolphinDB 代码生成任务上的测评 - DolphinDB Blogs，进行跳转。
70320编辑于 2026-05-06- 来自专栏算法一只狗
实测文心 4.5 模型
百度终于在面对 DeepSeek 的爆火之后，重新发布新一代大模型。分别包括了文心大模型 4.5 和文心大模型 X1。同时在官网上已经上线了这两款模型，而且已经是全部免费了。 （老实说，这波 DeepSeek 真的是无差别攻击了所有的闭源大模型，使得它们不得不都开启免费了）从定位来看，文心 4.5 模型主要擅长多模态能力，而 X1 模型则像 DeepSeek-R1 模型一样， 在各基准测试的对比上，文心大模型4.5在大多数基准测试上优于 GPT-4o，特别是在 DocVQA 和 MathVista 任务上表现明显更好。说明文心大模型 4.5 更加适用于广泛的多模态任务。 在纯文本能力上，文心大模型 4.5 整体的平均值能力在 79.6，超过了 DeepSeek-V3 和 GPT-4.5 模型。 总的来说，百度为了能够在大模型内卷阶段不掉队，还是需要不断的提升自己模型的能力，还要搞以前那套收费肯定是行不通的了～
35620编辑于 2025-04-26 - 来自专栏机器学习与统计学
智谱GLM-4.5-Air量化大模型，本地部署，实测
大家好，我是 Ai 学习的老章 之前对智谱 AI 的关注比较少，最近发布的的 GLM4.6 非常能打 GLM-4.6 的代码生成能力已达到国际领先水平，与 Claude Sonnet 4 模型持平，是国内目前表现最优的编程专用模型 ，在综合性能评估中位列全球第四，与阿里巴巴旗下 Qwen3-Max-Preview 模型并列中国区榜首，同时摘得全球开源模型桂冠。 国内大模型开源这一块，除了 DeepSeek 和 Qwen，其实智谱也很能打的 之前偶尔关注智谱，是看到美国商务部把它列为实体清单，还有 OpenAI 点名它是全球战略的竞争对手 OpenAI 旗下 Global /models/cpatonn-mirror/GLM-4.5-Air-AWQ/files GLM-4.5系列模型是为智能代理设计的基础模型，GLM-4.5-Air 采用了更紧凑的设计，总共有1060 亿参数 不要再用Ollama，不要再用llama.cpp 简单看下代码和现实世界理解能力：用大模型生成人体器官结构图 GLM-4.5-air ChatGPT GLM-4.6 DeepSeek-V3.2 看官方测评数据和市面上的评价
2.8K10编辑于 2025-10-11 - 来自专栏机器之心
现场实测，三大能力超越ChatGPT，科大讯飞「星火」大模型如约而至
与之前其他公司大模型发布活动不同，本次发布是一场产品级发布会——购买相应硬件产品，用户即可升级系统，立刻体验大模型带来的神奇能力。 AI 大模型将带来终端数量和产业规模 10 倍以上的提升，科大讯飞董事长刘庆峰在会上表示，未来，「星火」认知大模型「1+N」的技术红利将通过「平台+赛道」的商业逻辑逐步兑现。 机器之心继续考验： 数理能力一定程度代表了一个大模型的聪明程度。 三、核心技术、数据与长期主义 2022 年 12 月，科大讯飞开始「星火」认知智能大模型的专项攻关，能在五个月里实现认知大模型的快速突破，和公司长期扎实积累密不可分。 在认知大模型相关的算力上，科大讯飞在总部自建有业界一流的数据中心，目前已建成四城七中心深度学习计算平台，为大模型训练平台建设奠定了很好的硬件基石。
3K30编辑于 2023-05-09 - 来自专栏机器学习与统计学
字节跳动开源大模型Seed-OSS-36B，本地部署，性能实测
大家好，我是 Ai 学习的老章 字节跳动发布 Seed-OSS 系列大模型有段日子了，最近有空升级了 vLLM，拿出一张 H200 实际部署看看显存占用及性能情况 Seed-OSS-36B 本地字节跳动发布的大模型包括 3 个版本： Seed-OSS-36B-Base（基础模型，含合成数据版本） Seed-OSS-36B-Base-woSyn（基础模型的"纯净版"，不含合成数据版本） Seed-OSS-36B-Instruct （指令微调版本） 模型大小都是 36B。 长上下文处理：在 RULER（128K 上下文长度）测试中，该模型达到 94.6，创下开源模型的最高分。 ，各个方面都领先 Qwen3-32B，尤其是长上下文处理测试中，该模型达到 94.6，创下开源模型的最高分。
1.5K10编辑于 2025-10-11 - 来自专栏机器学习与统计学
大模型解决机器学习问题，实测，DeepSeek-R1 排名第9
结果 该图提供了多个指标下模型性能的全面总结，适用于所有包含任务都有结果的模型。'跨任务平均准确率'列展示了整体平均准确率（粗体数字），它是每个任务的平均最大准确率的平均值。 我们还在这里展示了每个模型在这六个任务上的每次运行结果，以更好地了解每个模型在每个任务上的性能差异，以及这些任务是如何逐渐饱和的。 来自“形状（简单）”任务的示例数据。 在这个任务中，模型需要找到一种方法来编码数据，使得这种编码对点的排列变化具有不变性。形状上的点分布差异很大，因此模型需要结合来自多个点的信息来做出一个好的预测。 虽然大多数模型通常只能略好于随机猜测，但最好的模型却能持续表现更好，而且我们几乎达到了90%的最佳得分。 来自“图像块洗牌（简单）”任务的示例数据。 搭建完美的写作环境：工具篇（12 章）图解机器学习 - 中文版（72 张 PNG）ChatGPT 、大模型系列研究报告（50 个 PDF）108页PDF小册子：搭建机器学习开发环境及Python基础 116
24410编辑于 2025-07-21 大模型OCR识别能力实测：第一名你绝对想不到……
写在前面：为什么要做这件事OCR 这件事，听上去没什么悬念——“识图取字”嘛，是个多模态大模型就能干。 一、评测怎么做的数据来源：日常使用积累这次评测用到的数据，全部来自我们日常使用大模型过程中积累的真实中文 OCR 场景数据。 4、Qwen3.5-27B（63.0%）：性价比标杆候选Qwen3.5-27B 是 Qwen 系最有意思的一个：参数量比 122B 小一大截，但准确率只低 3 个百分点，评测成本 ¥3.05（Qwen3.5 gpt 系列高端档的 1/10 到 1/20，准确率反而更高六、七大子任务表现情况热力图比表格更直观——绿色越深的格子代表那个模型在那个任务上越强。 这些模型推理慢可以理解，但gpt-5.4-high 既慢又不准还贵，当前的中文OCR场景建议不要选它。 八、写在最后OCR 这件事，看起来朴素，但它是大模型走进真实办公场景的入口。
23410编辑于 2026-05-06- 来自专栏创作是最好的自我投资
通用大模型VS垂直大模型
在人工智能这个充满无限可能的领域内，通用大模型和垂直大模型各有千秋。就我个人而言，在二者之间的选择上，并不存在偏向某一方的倾向。我觉得应当依据实际应用场景的具体需求，来挑选最为契合的大模型。 通用大模型通用大模型，乃是旨在应对多种任务与数据类型的庞然大物级人工智能模型。 在知识覆盖的广度方面，通用大模型无疑具有明显的优势。当我们对于当下所需模型所涉及的精确专业领域的界限感到模糊不清时，选择通用大模型无疑是一种明智之举。垂直大模型接下来谈谈垂直大模型。 然而，由于垂直大模型的训练内容聚焦于当前行业，其涉猎的范围更集中，数据针对性更强，所以在提供专业咨询时往往更加精准、细致，这也正是垂直大模型的独特价值所在。 因此，对于通用大模型或者垂直大模型，更倾向于哪一方不取决于个人想法，而是取决于用户需要。
79501编辑于 2024-12-30 - 来自专栏小洁叫你mysql
【AI大模型】训练Al大模型
大模型超越AI 目前所指的大模型，是“大规模深度学习模型”的简称，指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，可以处理大规模的数据和复杂的问题，多应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。 本文将探讨大模型的概念、训练技术和应用领域，以及与大模型相关的挑战和未来发展方向。 大模型是指具有庞大参数数量的机器学习模型。传统的机器学习模型通常只有几百或几千个参数，而大模型则可能拥有数亿或数十亿个参数。 训练大模型的挑战 训练大模型需要应对一系列挑战，包括： 以下是与大模型相关的一些代码示例： 计算资源需求： import tensorflow as tf # 指定使用GPU进行训练 with tf.device 更智能的模型压缩技术：模型压缩和加速技术将继续发展，以减小大模型的计算和存储开销。 更好的计算平台支持：为了支持训练和部署大模型，计算平台将继续改进，提供更强大的计算资源和工具。
1.6K30编辑于 2023-10-10 - 来自专栏毕业论文写作指南
7款AI工具实测大推荐！
下面就为大家实测推荐7款超实用的AI工具，助你论文写作不再发愁。1. 瑞达写作：写论文从未如此简单工具简介：还在为对着空白文档写论文而发愁吗？ 不妨试试这个平台——仅需输入题目，30分钟内就能一键生成5万字以上的论文初稿，从框架到内容直接落地，再也不用为“凑字数”而熬大夜啦。
78110编辑于 2025-08-04 - 来自专栏TechBlog
电路分析之正弦稳态电路的仿真与研究
Uc 计算U 计算φ 正弦波周期A 两波形差B 测量φ 理论值 4 V 3.977 0.422 3.999 6° 5 1.25 90° 实测值 UR UL 计算U 计算φ 正弦波周期A 两波形差B 测量φ 理论值 4 V 3.997 0.15 4 2° 5 1.25 90° 实测值 将测量数据记入表6-4 “示波器测量”一栏。 （4）根据上述电路测量的各电压有效值数据，计算总电压U和总电流I的相位差φ，填入表6-4；画出两种频率下相量关系图，并分析其电路性质。 1.985 0.293 0.51 1.996 6° —— —— —— 8kHz 实测值 1.999 1.984 0.294 0.51 1.996 2.5 0.08 11.52° 15kHz 理论值 2V 1.981 0.549 0.275 1.999 8° —— —— —— 15kHz 实测值
1.9K31编辑于 2022-08-03 - 来自专栏量子位
小米交卷大模型，全新小爱同学实测来了
我们先从四两拨千斤的小米大模型说起。 AI全面赋能，把大模型塞进手机 小米自研大模型MiLM，在雷军演讲前一日就现身GitHub，也卷也不卷。 语言大模型、多模态大模型将来同样会遇到类似的情况，最终把新应用场景需要的特性内化到模型本身。 这也就是学术界也在探索的具身智能，大模型之后最重要的新方向之一了。 业内普遍认为，在基础大模型之上搭建的行业大模型，将会成为未来大模型市场中的主要构成，也是带动实际应用的主力之一。 以小米所处的终端市场为例，大模型趋势正在向这里演进。 现在，手机接入大模型成为诸多厂商的“大招”。 不仅是让智能助手和云端大模型结合，并从自身场景出发大力开拓端侧模型。 这背后反映出，大模型和手机终端正在双向奔赴。 对于大模型来说，手机场景构建了最为丰富、广阔的移动应用，是离普罗大众最近的一块屏幕，是大模型加速落地的关键地带。
1.1K30编辑于 2023-09-08 - 来自专栏量子位
一手实测腾讯混元大模型：重逻辑降幻觉，鹅厂自家应用已加持
鹅厂的通用大模型，终于来了！ 就在今天，腾讯千亿参数大模型混元正式亮相，号称全自研，具备3大特点： 中文创作能力强，同时具备复杂逻辑推理和任务执行的能力。 有意思的是，腾讯表示，在今天正式发布大模型之前，不少人已经在腾讯相关APP中用过混元大模型的能力了。 这些个功能背后，正是混元大模型的能力。 既然如此，这个在腾讯产品中“摸爬滚打”出来的大模型究竟长啥样？ 我们已经get了混元大模型的测试资格，这就来试一试它的真实水平。 混元大模型实测效果如何？ 混元大模型，现在可以在微信小程序上申请体验，也就是混元大模型的Chat版。 腾讯表示，混元大模型具备降低幻觉比例、逻辑推理、抗拒诱导、常规问题、语义理解、内容创作、实用办公、撰写代码等能力。 例如面对“写不小于4000字农业装置专利”的要求时，无论是GPT-3.5、GPT-4还是国内大模型，实测都无法达成数字要求，但混元大模型顺利完成任务，写出了一篇4000字的专利。
72130编辑于 2023-09-19
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号