七款国产AI大模型:Kimi,智谱清言,通义千问,文心一言,豆包,天工AI,讯飞,各自的优缺点是什么?

谁能系统的说一说:
Kimi,智谱清言,通义千问,文心一言,豆包,天工AI,讯飞星火,这七款国内头部大模型,各自的原理、优势和缺点分别是什么?分别擅长哪些领域?不擅长哪些领域?
如果把它们分成3个梯队的话,要怎么分?
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张鹏 LV

发表于 前天 07:12

谢邀,算有资格回答,深耕 AI 领域快两年了,AI 工具重度患者,国内的 AI 工具都使用了个遍,每天都离不开。
开始之前大全先从 AI 原理说起,然后在细聊每一个 AI 大模型的优缺点。
一、原理概述

现有大模型大都是靠深度学习技术练成的,就像人类要学习知识一样,它们也得从海量数据中学习各种"技能"。
这些模型最神奇的地方在于它们的"大脑构造",也就是神经网络架构
每个模型都有自己的独门秘籍,包括网络结构设计训练数据的选择优化方法。这就跟每个人都有自己的学习方法一样,决定了它们在不同任务中表现。
二、实力担当:四大通用系选手

1、Kimi:情感分析专家

说到 Kimi,那可是情感分析的一把好手!特别擅长抓住文字中的情感细节。写个情感文案、做个产品评价,简直不要太在行!
Kimi 厉害的点在于独特的注意力机制,特别会抓重点,这也是为啥它处理文本的准确度这么高。
不过就是处理特别长的文章时,可能会有点吃力,短小精悍才是 Kimi 的强项!

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2、智谱清言:语言小天才

智谱清言最拿手的就是写文章了!生成的文本流畅自然,特别是在对话和创作方面,水平相当不错。
其核心优势是那个多层次的编码器-解码器框架,特别会理解和生成各种复杂的语言结构。
不过遇到需要特别专业的知识储备的问题,它可能需要再充充电。

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3、文心一言:百度的顶流担当

这是百度的台柱子!文心一言的学习能力杠杠的,各种任务都能上手,算是 AI 界的全能选手。我最近用它写文案、做翻译,效果真不赖!
其最独特的地方在于多任务学习能力,这得益于创新的多模态训练框架,能同时处理不同类型的任务。
不过,也有不足 - 遇到特别专业的问题,有时候会犯迷糊。就像那种超深奥的医学论文,它可能需要多琢磨琢磨。

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4、通义千问:阿里的实力派

阿里家的这位,算是博学多才!问答方面简直是一把好手,知识储备相当硬核。我前几天问它一个编程问题,答案不但准确,还给我讲解得特别清楚。
通义千问最厉害的地方在于超强的知识检索能力,就像是一个"AI 图书馆员",要找什么资料那叫一个飞快!
不过也要说实话,它在处理一些需要深度推理的问题时,偶尔会有点"跑偏"。
果然,高数已经开始难倒的已经不止人了!

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三、特色派:五大专业型选手

5、豆包:领域专家

豆包就像是某个领域的博士,在自己的专业领域里那是相当厉害!特长是在特定领域提供超专业的服务。
其通过大量特定领域数据的预训练,就像把一个领域的所有教科书都读透了,这也让豆包能提供深入且准确的专业建议。
但是,让它处理其他领域的问题,就有点像数学老师去教体育,可能就不那么在行了。

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6、腾讯元宝:游戏界的潮玩高手

腾讯元宝游戏领域的天才!得益于其特殊的游戏场景优化算法,不管是设计游戏玩法还是搞互动娱乐,都有一手绝活。
它最拿手的是虚拟世界互动游戏 AI 决策,这要归功于它那个专门为游戏优化的深度学习框架。
就是在商务应用上,还得继续修炼,毕竟游戏高手转行做会计,也得有个适应期不是?

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7、讯飞星火:语音交互达人

讯飞星火简直是语音识别的专家!说话语气超自然,听起来跟真人一样,这归功于讯飞的声学模型和语音合成技术。
讯飞的优势是实时语音处理,说什么都能准确识别。特别是在噪声环境下的表现,那叫一个稳!
不过让它处理纯文字内容,表现可能就没那么出彩了。

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8、秘塔:安全卫士

秘塔是一个严肃的安保专家,特别注重保护用户隐私
这种强调安全的设计理念贯穿了整个模型架构,虽然处理速度可能会因此变慢,但在处理敏感数据时,这种谨慎反而是优点。
有时候可能显得有点"慢",但涉及到隐私安全,宁可慢一点也要稳!

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9、天工 AI:进化达人

天工 AI 最厉害的地方在于能自己学习进步,像个勤奋的学霸,采用了创新的强化学习架构,能够通过不断尝试来提升自己的能力。
就是"充电"要花不少时间,而且特别耗费计算资源,有时候可能等得人着急。

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四、实用锦囊:到底该选谁?

如果你是:

  • 需要写文案、做翻译的创作者: 文心一言、智谱清言
  • 想问专业问题的学习者: 通义千问
  • 需要情感分析的运营人员: Kimi
  • 需要语音功能的应用开发者: 讯飞星火
  • 特别注重数据安全的企业用户: 秘塔
那给这些模型分三个梯队呢?
第一梯队全能选手是:Kimi 和智谱清言可以说是站在最前面的。这两位各有绝活,应用范围还特别广,简直就是 AI 界的多面手!
第二梯队特长生是:文心一言,豆包,通义千问,秘塔和腾讯元宝就像是那种有特长的选手,某些领域特别在行,但可能不是样样都能拿第一。
第三梯队潜力股是:天工 AI 和讯飞星火虽然现在还在追赶,但是它们在各自的专攻领域已经展现出了惊人的潜力,估计再练练就能赶上来!

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每个 AI 都有自己的独门绝技,选对"队友",工作和生活效率蹭蹭往上涨!
最后大全再说两句:别光顾着羡慕国外的 ChatGPT,咱们国产 AI 也是相当能打的!而且发展势头这么猛,说不定哪天就能反超了~
你最近用过哪个国产 AI ?感觉怎么样?欢迎在评论区分享你的使用体验!
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dyanother LV

发表于 前天 07:22

从各平台的启动页广告,可以看出其定位侧重点各不同。

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通义千问目标受众是泛娱乐和编程,包括爆款文案生成、宝宝起名、代码放大器等。
实际使用下来,对于各平台文案的风格把握比较准确。
包括自媒体文章的配图,也可以使用其文生图功能,使用过几次效果不错。
让它写自媒体文案时,可以添加“微博体”、“ins体”、“知乎体”等提示词,它能很快理解并准确输出。

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文心一言最近更名为文小言,现在的智能系统都是“小”字辈儿的,倒是更亲切了。
从平台自身定位来讲,无论是央行新政、消费品价格还是汇率变化,文小言显然将目标用户定位在知识分子。
虽然平台自己定义的优势是时政、经济等,但是文小言搜索的文章时效性不佳,很多时候最近的是3-6个月以前的。
好用的地方是阅读理解和文档总结,语言逻辑性比较好,会自动成段。

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kimi则专注于文本处理,包括收集资料、阅读理解和知识自学,更像是生成式AI领域的哔哩哔哩。
我认为kimi的最大优势是联网查询,而且时效性好,可以查询到当日稿件。
与前两个平台相比,kimi可以每类问题生成一个对话,方便后续查找。
而通义和文心所有的聊天都在一个对话里面,如果想找之前的信息很费劲,所以单纯的文本处理我很少用前两个。
kimi有个问题,就是写可用的文章很难,上下文能力不够,且不会自动成文,总是喜欢一条一条列出,一看就是AI生成的。
如果真得需要写文章,最好用kimi收集信息、阅读资料,然后导入到文心、通义或者ChatGPT输出文章。

AngelKiss LV

发表于 前天 07:36

第一梯队:
qwen(通义)、DeepSeekV2
第二梯队:
豆包、文心一言、智谱清言
第三梯队:
kimi、讯飞、其他

理由:
qwen和deepseek的均是开源模型,且模型综合能力弱于GPT4.0O,约等于GPT4.0。
其实文心一言4.0Turbo也很好(3.5是 ),但是文心是闭源模型且收费,还挺贵。(GPT是140左右)
kimi是用llama改的,上限较低,费用都用来打广告了,b站上都是它的广告,一个小公司哪来的钱去和,巨头们拼大模型。长文本下表现不错,其他方面都不行。
在长期使用GPT4O、国内大模型之后,推荐使用qwen、deepseek。
后者中文语境下比GPT4好用,而且api超级便宜,可以自己在本地搭一个集成化的工作流。(去github上下和auto的壳子/用COZE的工作流,可以用Claude、GPT、MJ、genmini等,前提是你有钱。)

内蒙电都主机 LV

发表于 前天 07:46

国内的Ai助手,平常用的也挺多。
这个问题非常吸引我,结合这久以来的经验,从实际使用出发,简单谈谈我的见解。
省流版

智谱清言是第一梯队。Kimi的超长上下文是特色。
讯飞星火的输入格式化和输入优化是特色。豆包的文档阅读、图片生成还不错。
通义和文心有严格的输入长度限制。
天工AI不够智能。
1. 智谱清言

背景:所属公司是智谱AI,这家AI创业公司估值超过200亿人民币。是国内第一梯队的AI公司。有着深厚的清华大学背景。
优点:
绘制图表能力在国内AI软件里是第一,擅长程序代码,绘图好使,指令遵循也很强。
长文本总结和分析也可以的,试过1万多字发给它也没问题,具体字数限制没有去测试。
知识面广。比如很多的人文历史问题,讯飞、豆包、文心一言等AI助手需要调用联网查询,而智谱清言可以直接生成回答。

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2. Kimi 智能助手

背景:所属公司是月之暗面(MoonShot),这家AI创业公司估值也超过200亿人民币。这家公司成长很迅速,2024年融资超过100亿人民币。创始人杨植麟是清华大学顶尖学霸。也是一家清华系的AI公司。
优点:
擅长长文本的总结和分析,号称支持200万字的无损上下文。几万字的长文本,几十万字的电子书,可以交给它阅读和分析、总结。
缺点:
不支持绘图。
翻译不好用,英文翻译成中文遇到过低级错误。
问题复现:
翻译成中文:
You're very welcome! If you have any more questions or need further assistance, feel free to ask. Have a great day!
结果:
Kimi会把第一句“You're very welcome! ”翻译为“非常欢迎”。
3. 通义

优点:
通义的模型训练的知识面广。比如很多的人文历史问题,讯飞、豆包、文心一言等AI助手需要调用联网查询,而通义可以直接生成回答。
缺点:
最大输入不得超过2000字。所以长文本总结和分析是通义的短板。
4. 文心一言

缺点:
生成的shell程序排版和对齐混乱。如图所示。
文心一言4.0需要付费,免费的文心一言3.5效果不好。
最大输入限制可能是3000字左右,所以所以长文本总结和分析也不行。

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5. 豆包

优点:
可选的语音包挺多。
语音播报支持后台播放。
文生图能力还不错,挺快的。虽然图片质量、相关性比不上主流的AI绘图。
文档阅读支持doc文档、txt文档、PDF文档。体验不错。
问到一些特定问题的时候,会给出相关抖音视频给你参考。
缺点:
文档阅读不支持epub电子书格式。

6. 天工AI智能助手

缺点:
不够智能。比如“9.112和9.32哪个大”答错了,“96和69哪个大”它无法回答。
没有绘图能力。

7. 讯飞星火

优点:
格式化做的最好的一家。它会自动把用户输入以markdown的格式呈现出来。
文本总结方面也不错。
输入框有一个按钮,可以即时对输入信息进行优化。
缺点:
绘图的质量不好。

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时空猫的问答盒 LV

发表于 前天 07:57

这几个国产AI大模型,确实都有各自的独特之处吧,
在这么多模型中,当然不能缺少ChatGPT啦,推荐几个可以在直接使用的中文版Chatgpt:
在这么多模型中,ChatGPT是绕不开的话题!虽然这些国产AI都很强,但ChatGPT在生成文本的自然性、上下文理解以及多任务处理方面还是有很大的优势。如果你想要体验中文版的ChatGPT,这里推荐几个不错的选择:
AI大模型推荐(国内Chatgpt)

1.AIlink:

中文网页版Chat GPT界面简洁,支持多语言对话,支持Chat 基础模型GPT3.5、GPT-4.0等,预设了两百多个应用,非常适合不会编写提示词的用户,你可以无缝切换中英双语,非常适合日常交流和工作。
2.智语:

免费Chatgpt入口支持多种AI大语言模型,例如GPT 3.5、GPT4.0、gpt-4o,除了对接了ChatGPT模型,还对接了Claude的3个模型(claude-3-haiku、claude-3-5-sonnet、claude-3-opus),毕竟Claude已经逐渐成为能够和GPT媲美的强大模型,尤其在长文本处理和对话理解上表现出色。

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另外还提供了多种AI绘画模型,提供自然语言处理的各种功能,尤其在写作和文本生成方面表现突出,这里对接了这两个顶尖模型的工具,帮助你在不同场景下发挥AI的最大优势。

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AI对话

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AI绘图

3.AI提示词工具:

https://www.aishort.top/AiShort(ChatGPT Shortcut)-简单易用的 AI 快捷指令表,让生产力倍增! | AiShort(ChatGPT Shortcut)-AI Prompt Management,Productivity Tool简单易用的AI提示词大全这是一个提供了2000个Chatgpt提示词(prompt)的工具网站,全面覆盖各类行业,帮助用户编写更优质的prompt,提高与ChatGPT的交互效率,生成的答案更符合预期。
特别适合不会编写AI提示词的用户,因为如果没有一个正确的提问方式,即使再优秀的AI工具,也不会发挥出它的作用。

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那么正文开始:
第一梯队:综合实力强,技术扎实

Kimi和讯飞星火可以放在这个梯队。
Kimi这个模型主要擅长人机对话和自然语言处理,调教得相当不错,能理解并生成相对自然的文本,尤其在日常交流场景表现出色。

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Kimi大模型

而讯飞星火呢?背靠科大讯飞,硬实力毋庸置疑,特别是在语音识别和生成方面有极大的优势,语音合成和翻译领域,它绝对是国内顶尖。

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讯飞星火

但话说回来,Kimi的问题是泛化能力有限,面对复杂的跨领域问题时表现稍弱。
而讯飞星火则有个老问题,更新迭代速度稍显滞后,特别是面对某些突发领域的新知识。
第二梯队:细分领域有一技之长

接下来就是文心一言和天工AI。
文心一言出自百度,擅长的领域包括搜索优化和数据分析,特别是与百度的搜索引擎结合,能从海量数据中快速抓取相关信息。

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文小言

不过,它在语言生成的自然度上还有提升空间,有时候生成的回答略显死板。
天工AI则是面向教育和智能客服等垂直领域,在这些场景下它的表现尤其突出,问题在于,如果拿它去处理更加广泛的通用任务,它的适应性就稍微差了点。

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天工AI

第三梯队:新秀崭露头角

最后一梯队可以包括智谱清言、通义千问和豆包。
智谱清言主打企业级解决方案和知识图谱,它在知识图谱构建和企业流程自动化方面有着得天独厚的优势,但在自然语言生成这块,效果还是有待提升。

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通义千问来自阿里,擅长在大规模电商场景下的智能客服和推荐系统上表现优异,特别是在多轮对话方面可以打出漂亮的表现。不过,它在复杂的开放式问题上表现欠佳,有时候会跑偏。

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通义千问

豆包是个有点意思的新玩家,虽然目前知名度不高,但在某些特定领域如智能写作和图像生成上初露锋芒。不过,整体来看,它的模型训练量还不够,能力也尚在提升中。
梳理总结

要说怎么划分梯队的话,大致可以按以下思路来:
第一梯队:Kimi、讯飞星火——综合能力强,适用于多种场景。
第二梯队:文心一言、天工AI——垂直领域见长,但在通用领域稍显乏力。
第三梯队:智谱清言、通义千问、豆包——特定场景发挥不错,但尚在成长阶段。
如果要挑一款的话,大家可以根据自己的需求选择。需要语音识别的,毫无疑问选讯飞星火;
想要垂直场景优化的,天工AI是不错的选择;
而如果你想要多轮对话能力强的,那通义千问可能会让你眼前一亮。
虽然这些国内大模型各有优劣,但也都在快速迭代中,未来谁能领先,还得看谁跑得更快,适应得更好!

chenyumai LV

发表于 昨天 04:28

针对您提到的七款国产AI大模型,以下是简明扼要且专业的分析:<br><br>1. Kimi模型:基于深度学习技术,擅长图像识别和智能推荐领域,原理是通过大量数据训练优化模型。优点在于识别准确率高,缺点是对复杂场景适应性有待提高。<br>2. 智谱清言模型:依托大数据与知识图谱技术,在智能问答和自然语言处理领域表现优异。优势在于响应速度快、理解力强。缺点可能在于处理复杂语句时准确性有所下降。<br>3. 通义千问模型:以机器学习为核心技术,擅长多领域任务处理,如问答系统、机器翻译等。原理是通过不断学习优化模型。优点在于通用性强,缺点在于专业领域精度可能不足。<br>4. 文心一言模型:专注于自然语言生成与理解领域,基于深度学习技术。优势在于文本生成质量高,缺点在于对于某些特定语境的适应性有待提高。<br>5. 豆包模型:以机器学习算法为主,擅长智能客服和智能营销领域。优点在于响应迅速,缺点在于处理复杂任务时可能有限。<br>6. 天工AI模型:综合运用深度学习、机器学习等技术,擅长智能制造和质量控制等领域。优势在于实际应用性强,缺点可能在于对创新任务的适应性有待提高。<br>7. 讯飞星火模型:基于大数据分析技术,在语音识别和自然语言处理方面表现优秀。优势在于语音交互体验良好,缺点在某些复杂环境下识别率可能受一定影响。<br><br>按综合实力分为三梯队的话,第一梯队建议为综合性能强、应用领域广泛的模型如文心一言等;第二梯队为具有明显优势领域的模型如智谱清言等;第三梯队为具有发展潜力或特定领域优势的模型。<br><br>以上分析仅供参考,各模型的优缺点及擅长领域会随着技术进步和应用场景的变化而发生变化。

tkv2373 LV

发表于 昨天 04:33

针对您提到的七款国产AI大模型,以下是对它们各自原理、优势、缺点、擅长领域以及不擅长领域的简要分析:<br><br>1. Kimi:基于深度学习技术,擅长自然语言处理和智能对话,用户体验友好。但计算资源消耗较大。<br>2. 智谱清言:以知识图谱为基础,具备强大的语义理解和分析能力,适用于智能助手等领域。但数据需求较高。<br>3. 通义千问:采用深度学习技术,擅长处理大规模数据,具有强大的文本生成能力。但模型训练成本较高。<br>4. 文心一言:基于自然语言处理技术,具备优秀的文本理解和生成能力,适用于智能客服等领域。但对输入数据的质量要求较高。<br>5. 豆包:以机器学习为基础,处理速度快,适用于实时性要求高的场景。但精度可能不如其他模型。<br>6. 天工AI:具有强大的图像处理能力,尤其在计算机视觉领域表现优异。但可能需要大量的计算资源。<br>7. 讯飞星火:在语音识别和合成领域有很高的技术水平,用户体验良好。但在处理复杂场景时可能有所不足。<br><br>若要分成三个梯队,第一梯队可考虑在自然语言处理、语义理解等方面表现突出的模型;第二梯队为具备特定领域优势的模型;第三梯队则为仍在发展中的模型。<br><br>请注意,以上分析仅为一般性描述,具体性能还需结合实际应用场景进行评估。

ziken LV

发表于 昨天 04:41

针对您提到的七款国产AI大模型,以下是对它们各自原理、优势、缺点、擅长领域以及不擅长领域的简要介绍:<br><br>1. Kimi:基于深度学习技术,优势在于自然语言处理能力强,交互体验良好;缺点在于对复杂场景适应性有待提高。擅长领域包括智能客服、语音助手等。不擅长领域为处理高难度逻辑推理和复杂数据分析。<br><br>2. 智谱清言:采用知识图谱技术,优势是知识丰富、准确度高;缺点在于计算资源消耗较大。擅长领域为智能问答、知识推荐等。不擅长处理实时变化的信息和创意生成。<br><br>其他五款模型的详细介绍建议查阅相关文献或访问对应官网。至于把它们分成三个梯队,建议根据模型的技术成熟度、应用场景广泛性、市场影响力等方面进行综合考虑。<br><br>以上内容仅供参考,如需更多信息,建议访问各模型官网或查阅相关文献资料。

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