近期,Kim宕機(jī)的新聞讓達(dá)模型商業(yè)化拼殺進(jìn)入白熱化階段。與此同時(shí),零一萬物API也正式開箱,開發(fā)者可以直接調(diào)用包括多模態(tài)交互、200K超長文本、通用Chat等三大模型促成模型在更多應(yīng)用場景的落地。
目前,Yi大模型API名額已經(jīng)開放,新用戶申請成功即送60元體驗(yàn)。這次,性能更強(qiáng)的多模態(tài)模型,更專業(yè)的推理模型,和OpenAI API隨意切換的兼容性,以及超低的價(jià)格,都是不小的驚喜。
針對實(shí)際應(yīng)用場景,多模態(tài)模型Yi-VL-Plus能力顯著增強(qiáng),支持復(fù)雜圖表理解、信息提取、問答以及推理,甚至優(yōu)于GPT-4V。
如,一張有些重影的圖片,讓Yi-VL-Plus模型識別這是什么店。
Yi-VL-Plus準(zhǔn)確給出了店名“風(fēng)水魚自選超市”,并解釋了這個店鋪是做什么的。
GPT-4V的解釋則不太準(zhǔn)確,竟然識別成了“風(fēng)水寶地鑒定中心”,令人哭笑不得。
中文圖表的體驗(yàn)中Yi-VL-Plus表現(xiàn)也很優(yōu)異。新升級模型在Yi-VL基礎(chǔ)上進(jìn)一步提升圖片分辨率,支持1024*1024,明顯提升了場景中文字、數(shù)字OCR識別準(zhǔn)確性。比如下面這張分辨率低,表格繁雜的圖,提問:“通暖工程的人工單價(jià)是多少”,Yi-VL-Plus可以很快給出正確答案:33.054元/工日。
而GPT-4V則在處理照片信息方面遇到了問題,給出了一段似乎是回答的“周邊回答”,就是沒有呈現(xiàn)準(zhǔn)確的數(shù)字。
除了表格,Yi-VL-Plus處理餅狀圖的表現(xiàn)也可圈可點(diǎn)。在面對同樣一張餅圖,Yi-VL-Plus精確表述了餅圖中所顯示的內(nèi)容,并且在數(shù)字對應(yīng)上,沒有出現(xiàn)任何錯誤。
同樣的問題交給GPT-4V,表現(xiàn)則不那么樂觀,無法正確認(rèn)出餅狀圖中的中文字。
綜合來看,Yi大模型體驗(yàn)絲滑,可以成為企業(yè)和個人的工作好幫手!
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