在企业日常运营中,表单早已成为数据采集、信息收集、业务流转的核心工具。可很多企业在用表单时,总会遇到各种难题:额外收费多、数据存在外部平台不安全、特殊业务需求满足不了、想定制却没权限……
相比初代模型,在同尺寸开源模型中具有竞争力。 该项目在保留了初代模型优秀特性的基础上,引入了许多新特性和改进。 这个项目结合最先进技术实现了非常强大且灵活可扩展的对话模型。它在性能、上下文长度和推理效率方面都有显著提升,使其成为同尺寸开源模型中具备竞争力的选择。 它的训练数据包括 80 多种不同编程语言以及从 GitHub 问题、提交记录和笔记中提取出来的文本。这个项目展示了该 LM 的能力概览。 同时开源预训练和对齐模型:除了适用于开发者使用的预训练模型外,还提供带有强大对话功能的对齐模型 (Baichuan-13B-Chat),可直接部署并简单调用。
我测试完以后的初步感受是:「平替」这个词,可能低估了 M2.5。在某些维度上,它甚至是一种「反向平替」,用更务实的方案,解决了更具体的问题。 不只是平替,更是务实的胜利 初步测试下来,我感觉 M2.5 在编程和办公 Agent 场景下,绝对是可用的。 技术的务实:小模型,大能量 M2.5 没有参加万亿参数的军备竞赛,应该延续了 M2 和 M2.1 的尺寸。 与其在所有指标上盲目追赶国外闭源模型,不如找到自己的生态位,解决真实世界中最迫切的问题。 大模型的下半场,比的可能不是谁的模型更大,而是谁的解决方案更「好用」。 虽然我这篇文章中,用到的都是编程场景,但 MiniMax 在网页版为大家提供了可以免费使用的 Agent。
LLM的测试工具:LaVague平替成国内大模型 laVague 是将自然语言转化成浏览器交互的操作,完成自动化测试的大模型的agent。 智谱免费大模型平替huggingface的付费模型 智谱提供了embedding模型,并且免费账号提供100万个token,实名制再送400万。 笔者仔细一算,还是够用的,因此就开始走上了智普大模型完成LaVague的大模型部分的替换工作。 (注册步骤省略) LaVague是基于llama index完成的开发,那么并且提供了CustomLLM类方便自己扩充,因此我们基于这个构建一个调取智谱大模型的ChatGLM类 class ChatGLM 至此,完成了LaVague的国内LLM平替。感兴趣就动手去试一试吧。
回到工位上,把键盘敲得噼里啪啦响,在工作群里疯狂输出,一口气写出了自己的「六大不敢替」理由↓ 当然,老邓也知道,既然监管发文了,这替换的趋势肯定无法阻挡。 只是,作为O记铁粉,他心里有点意难平。 于是,到最后,完美平替! 痛点2:担心数据迁移复杂,工作量大,劳心劳力 数据库迁移的另一大负担,就是历史数据量大、流程繁、比对难。 历史数据要搬、增量数据要同步,迁完之后还得一条条校验一致性。 即使是在银行、电网、轨交这类对连续性要求极高的行业,也能实现替完还可回头。 当然,这其实是一颗定心丸,这家厂商做了无数平替案例,还从来没用过回退这一招。 痛点6:性能能否达到Oracle同等水平? 老邓万万没想到,自己竟然听得津津有味,还记了一大段笔记。 不由暗暗感慨:士别三日,国产数据库的进步这么大。 一句话,数据库平替用金仓,让「不敢替」的痛,变成「能平替」的路! 尾声: 老邓终于放下了执念…… 项目验收那晚,老邓望着稳定运行的系统、波澜不惊的监控大屏,拿起手机,悄悄发了个朋友圈。 来源:特大号
那么,全新的国产桌面操作系统到底能不能平替Windows? 全新升级的国产桌面操作系统 经过40年的发展,Windows桌面操作系统在中国市场形成了近乎垄断的地位。 AI大模型与操作系统都可以看做是基础设施,但两者相辅相成,AI大模型能够赋予操作系统更强大的智能处理能力,而操作系统作为数字世界的核心,能够为AI大模型提供稳定、高效、安全的运行环境。 一旦国产桌面操作系统结合AI大模型做好深度集成,就能够开创一种新的操作系统范式,释放出全新的生产力。 目前,国际厂商已开始了AI大模型的布局,比如Copilot就被微软加进整个桌面操作系统中。而统信等国内厂商也同步进入了这个阶段,站在了同一起跑线上。 去年9月,统信软件发布了UOS AI。 在此次全新发布的1070版本中,内置的UOS AI助理已接入10+应用,完成百度、讯飞、智谱、360智脑大模型的接入和管理,且除了云端大模型,也支持本地模型,在离线情况下也能使用文生图、语音输入和朗读等功能
CodeBuddy 整合了 DeepSeek R1/V3和 HunYuan-Turbo S 双模型,支持代码补全、项目理解和单元测试等多项智能能力的升级。 基于海量技术文档进行训练,支持团队自定义知识库管理和模型切换。 支持代码批量评审,给出优化建议。自动生成commit message,规范开发流程。 可以在本地 IDE 中使用 CodeBuddy 编程工具。
最新爆料,他们正准备发布全新的开源语言模型。 GPT-2之后,这尚属四年来首次。 不少网友戳戳手表示期待:这是要发自己的开源平替了吗? 毕竟目前最好的开源模型与GPT-4还相差较远。 OpenAI要Open了 既然如此,那么OpenAI此举“会改变整个大模型的竞争格局吗?”。 不少网友表示,首当其冲的可能就是LLaMA大模型即羊驼家族。 而UC伯克利打造的大模型Chatbot Arena排行榜最新显示,众多开源模型紧跟在GPT-4和Claude之后。 不过是否会是“平替”这一点,还得等最终发布才会知道。 前段时间,一份谷歌的内部文件在网上激起千层浪,当中核心观点十分明确: 开源大模型迅猛发展,正在侵蚀OpenAI和谷歌的阵地。 在不少人看来,OpenAI和谷歌开了个不好的先例:不受监控的模型,其危险是真实存在的。 以前,尽管这些大科技公司的模型可能无法完全复制;但开源社区知道这“秘方”的基本成分是什么。
实战干货:编程严选网0 前言可像 Ollama 通过暴露本地端口,实现本地客户端调用。 1 选择模型在 LM Studio 的 “开发者” 选项卡中选择模型:2 端口暴露设置暴露的端口(默认1234):启用 CORS 后,可对接网页应用或其他客户端工具。 3 启动服务点击状态选项卡:控制台会显示运行日志和访问地址:4 快速上手4.1 快速ping列出已加载并就绪的模型:curl http://127.0.0.1:1234/v1/models/这也是验证服务器是否可访问的一种有效方法 对于较长的内容生成或者运行速度较慢的模型,这可能需要花费一些时间!
shuffle=True) val_loader = utils.data.DataLoader(val_dataset, batch_size=1, shuffle=False) # 初始化模型
本文重点推荐腾讯云开发CloudBase这一国产Serverless平台,它提供云数据库、云存储、云函数等一体化服务,支持新用户首月免费体验AI能力并赠送100万token,是中小企业和个人开发者的理想选择 支持任意数量非结构化数据 多媒体文件、用户上传内容 云函数 代码云端管理,无需管理服务器,自动扩缩容,支持多种语言 业务逻辑处理、API服务 云后台 丰富应用模板、开放数据接口、灵活权限管理 管理后台快速搭建 AI大模型 支持混元、DeepSeek等大模型接入,提供100万token免费体验 智能客服、内容识别、推理预测 ###三、定价策略与优惠活动 腾讯云开发CloudBase提供阶梯式定价方案,满足不同规模团队需求 总结 腾讯云开发CloudBase作为Supabase的优质平替方案,不仅提供了完整的Serverless开发生态,更在本地化服务、技术支持和成本控制方面具有明显优势。 对于寻求稳定、高效、成本可控的云端一体化开发平台的团队来说,CloudBase无疑是值得重点考虑的国产化解决方案。
今天给大家推荐一款国产免费AI编程终端工具: iFlow CLI。 其核心亮点包括: 免费开放:免费使用 Kimi K2、Qwen Coder、GLM 4.5 等顶尖 AI 模型。 ,内置了 Qwen3-Coder、Kimi K2、GLM-4.5、DeepSeek-V3.1 等模型: 8、接下来就可以让 iFlow CLI 使用任意AI大模型,如Qwen3-Corder模型,愉快的进行 AI辅助编程使用了。 4、小结 总的来说,iFlow CLI 是一款强大的终端 AI 助手,通过自然语言交互,帮助开发者高效完成代码分析、编程开发等任务。还免费提供 Kimi K2 等顶尖 AI 模型。
在这一领域,金仓数据库正以其卓越的实践,定义着国产数据库的“统型”新标准。 其提出的 “数据库平替用金仓” 口号,背后是一套完整的方法论和已验证的能力体系。1. 核心与起点:平替主流关系数据库的“三低一平”方案 “全替代”的第一步,是安全、平滑地接管企业现有的核心资产。 金仓将低难度、低成本、低风险的“三低”理念与性能平替目标结合,形成了一套成熟的方案:应用适配零修改:通过独创的 “可插拔多语法原生兼容一体化框架” ,金仓实现了对Oracle、MySQL、SQL Server 全流程自动化迁移:配合KDMS(结构迁移评估)、KDTS(全量数据迁移)、KFS(异构实时同步)三大工具链,金仓提供“准在线”迁移与双轨并行方案。 向量+融合:面向大模型与AI应用,金仓提供高效的向量检索与**混合查询(向量+关系标量)**能力,为RAG、智能推荐等场景提供了性能、安全和成本更优的一站式数据底座。
也许是看到了这种gap,一款类似能力的国产AI应用,也悄然更新了…… 能力和体验上,可能跟GPT-4o和Astra演示的还有差距。 但作为门槛更友好的平替,也足够了。 这款产品是国产大模型公司MiniMax的海螺AI,主打AI助手+实时语音聊天。 那么它有哪些具体应用场景呢? 海螺AI能干什么? 技术原理:自研多模态MOE大模型 对于海螺AI背后的技术,更早之前,官方也有过披露,分为以下两个方面: 万亿参数MoE大语言模型 今年4月,MiniMax推出了万亿MoE模型abab-6.5,并在其基础上开发了生产力工具 根据MiniMax发布的技术报告,在各类核心能力测试中,abab-6.5接近 GPT-4、Claude 3 Opus 、Gemini 1.5 Pro等世界领先的大语言模型。 MiniMax语音大模型 另外,海螺AI还接入了MiniMax语音大模型——speech-01。
极低成本,性能却类似,清华、浙大等中国顶尖学府,为我们提供了性能优异的GPT-4V开源平替。 如今,GPT-4 Vision在语言理解和视觉处理方面展现出了非凡的能力。 LLaVa LLaVA是端到端训练的多模态大模型,来自威斯康星大学麦迪逊分校、微软研究院以及哥伦比亚大学的研究人员,最初的版本在4月发布。 升级后的LLaVA-1.5给出了完美答案:「图中根本没有沙漠,有的是棕榈树海滩、城市天际线和一大片水域。」 在AITW和Mind2Web等图形用户界面操作数据集上,它大大超过了现有模型。 BakLLaVA BakLLaVA1是使用LLaVA 1.5架构增强的Mistral 7B基础模型。 在第⼀个版本中,Mistral 7B基础模型在多个基准测试中优于Llama 2 13B。
于是,到最后,完美平替! 痛点2:担心数据迁移复杂,工作量大,劳心劳力 数据库迁移的另一大负担,就是历史数据量大、流程繁、比对难。 历史数据要搬、增量数据要同步,迁完之后还得一条条校验一致性。 即使是在银行、电网、轨交这类对连续性要求极高的行业,也能实现替完还可回头。 当然,这其实是一颗定心丸,这家厂商做了无数平替案例,还从来没用过回退这一招。 痛点6:性能能否达到Oracle同等水平? 数据库平替典型案例(部分) 金融:嘉实基金新一代TA系统、中国外汇交易中心基准定价系统 能源:国家电网智能电网调度系统、中国石化油气生产信息化平台 运营商:中国移动一级BOSS系统、湖南移动核心网工作台 老邓万万没想到,自己竟然听得津津有味,还记了一大段笔记。 不由暗暗感慨:士别三日,国产数据库的进步这么大。 一句话,数据库平替用金仓,让「不敢替」的痛,变成「能平替」的路! 尾声: 老邓终于放下了执念…… 项目验收那晚,老邓望着稳定运行的系统、波澜不惊的监控大屏,拿起手机,悄悄发了个朋友圈。
提到钓鱼演练平台,Gophish 无疑是业界的标杆,但在实际使用中,它往往需要依赖 Docker 环境或复杂的依赖库,且对国产信创环境的支持不够灵活。 近期,一款名为 ApolloFish(阿波罗) 的国产钓鱼演练平台发布了 V1.0.0 版本。 全面的跨平台支持 平台支持 Windows、Linux、macOS 三大主流系统,并且涵盖了 x86 和 ARM 架构。 password: ky9j... # 登录密码 第三步:登录管理后台 打开浏览器,访问配置文件中生成的 URL:http://127.0.0.1:3333/{panel.path}/ 登录后即可看到可视化的首页大屏 特别是对于需要在内网环境快速搭建、或对国产化硬件有要求的场景,它是一个值得尝试的高效工具。
虽然最近国产编程模型不断发力,Claude Code + GLM-4.7 的表现非常出色,但面对复杂问题,Claude系列模型依然完胜。难道我们只能眼馋Claude全家桶的编程体验吗? Claude Code 的开源平替:OpenCode 想要复刻 Claude Code 的体验,核心在于拥有一个强大的“AI 编程代理(Coding Agent)”。 隐藏的顶级模型分发器:GitHub Copilot 很多开发者忽略了一个事实:GitHub Copilot 已不再仅仅是一个补全插件,它正进化为一个聚合顶级模型的低成本分发平台。 性价比之王:每月 $10 搞定顶级模型访问 这套方案最具杀伤力的地方在于其经济逻辑。 总结 OpenCode + GitHub Copilot 的组合比起其他平替方案而言,从工具、模型、价格等多个维度都是最优选择。所以,强烈推荐尝试一下这个编码组合。
作者:文子编辑:小迪国产GPTs商店来了。平替版GPTs商店!字节Coze扣子上线谁也没想到,醒悟后的字节,竟然悄悄放出了一个大招。 它提供了多种灵活可组合的节点,包括大语言模型LLM、自定义代码、判断逻辑等。不管你是否有编程基础,都能通过简单的拖拉拽方式快速搭建一个工作流。 因此,扣子也被外界称为是“平替版GPTs商店”。源自神秘部门Flow,聚焦AI应用层自去年11月,字节跳动突然成立专注于AI创新业务的新部门Flow。 从去年发布豆包和Cici,再到现在的“平替版GPTs商店”扣子,Flow的动作不可谓不频繁。这也意味着在AI技术上迟钝的字节跳动,似乎想在应用方面扳回一局。 作为字节跳动大模型业务的关键人物,朱文佳一直扮演着一位“隐形领队”的角色,同时也是字节跳动语言大模型和图像大模型团队负责人的汇报对象,既直接又间接。
目前国产大模型可谓百花齐放,有些大模型甚至自称达到或者超过GPT3.5的水平,那实际情况究竟如何,我用5道推理题测试了GPT4、GPT3.5、 百度文心一言、讯飞星火大模型的表现,以下是测试过程。 360智脑:拒绝回答 图片 得分评估 模型 题1 题2 题3 题4 题5 总分 GPT4 10 10 9.5 10 10 49.5 GPT3.5 8 0 6.7 9.5 0 24.2 文心一言 10 8 5 0 10 33 讯飞星火 10 0 5 10 0 20 360智脑 0 0 1.6 0 0 1.6 总结 针对5道推理题测试比较,国产大模型推理能力已经和GPT3.5差不多,甚至文心一言还略有超过 一个月前我测试过这些问题,GPT和国产大模型都没有今天回答的好,说明它们还在迭代进化。 陆奇说世界上只有2个国产能做出大模型:美国、中国,我相信中国会做出对标GPT4的大模型。 ----