Baidu merilis dua model besar, benchmarking DeepSeek dan berfokus pada multimodalitas

Menurut laporan keuangan pertama, pada 16 Maret, dua tahun setelah rilis resmi Wenxin Yiyan, Baidu merilis model besar multimodal Wenxin 4.5 dan Wenxin X1 yang menjadi tolok ukur DeepSeek. Wenxin Large Model 4.5 diluncurkan pada Baidu Intelligent Cloud Qianfan Large Model Platform, dan harga inputnya adalah 0,004 yuan / seribu token; Harga input model besar Wenxin X1 adalah 0,002 yuan / 1000 token, yang merupakan setengah dari DeepSeek R1. Selain itu, Robin Li mengungkapkan dalam pidato internal tahun ini bahwa Baidu akan merilis versi 5.0 dari model Wenxin pada paruh kedua tahun ini dan meningkatkan komersialisasi aplikasi AI. Selanjutnya, Baidu juga akan secara resmi membuka sumber model Wenxin pada 30 Juni. Melalui model besar multimodal asli Baidu Wenxin 4.5, pengguna dapat mengunggah file termasuk dokumen, gambar, audio, dan video untuk ditafsirkan AI. Model besar Wenxin X1 adalah model pemikiran yang mendalam, dan teknologi utama yang digunakan termasuk pembelajaran penguatan progresif, pelatihan ujung ke ujung berdasarkan rantai pemikiran dan tindakan, dan sistem penghargaan yang pluralistik dan terpadu. Pengalaman reporter melihat bahwa selain pencarian online, kemampuan multi-modal dan permintaan multi-alat telah ditambahkan, yang dapat memahami dan menghasilkan gambar, dan menggunakan alat untuk menghasilkan kode, bagan, dll. Saat ini, DeepSeek-R1 hanya mendukung pengenalan teks untuk lampiran yang diunggah.

Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
  • Hadiah
  • Komentar
  • Posting ulang
  • Bagikan
Komentar
0/400
Tidak ada komentar
  • Sematkan
Perdagangkan Kripto Di Mana Saja Kapan Saja
qrCode
Pindai untuk mengunduh aplikasi Gate
Komunitas
Bahasa Indonesia
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)