
使用NestJS和Prisma構建REST API:身份驗證
榜單小結:
排名 | 模型 | 分辨率 | 推理精度 | 跨模態(tài)對齊 |
1 | 豆包1.5 Pro 256k | 4K | 91.2% | 89% |
2 | 混元大模型 | 8K | 85.7% | 83% |
3 | 智譜清言GLM-4 | 2K | 93.5% | 76% |
技術亮點對比:
排名 | 模型 | 文本 | 圖像 | 視頻 | 綜合得分 |
1 | 豆包1.5 Pro 256k | 8.7 | 9.5 | 8.9 | 9.1 |
2 | DeepSeek V3 | 9.4 | 8.2 | 7.8 | 8.9 |
3 | 通義千問-Max | 8.9 | 8.7 | 8.1 | 8.6 |
4 | 文心一言4.0 | 8.5 | 8.9 | 7.5 | 8.4 |
5 | 即夢AI | 7.3 | 8.1 | 9.3 | 8.2 |
2025年的多模態(tài)大模型競爭已從單一性能比拼轉向場景化深度適配。開發(fā)者需結合生成質(zhì)量、成本效率與合規(guī)要求,選擇最適合自身業(yè)務的技術方案。隨著MoE架構優(yōu)化與開源生態(tài)完善,未來模型將更聚焦垂直領域,推動AI應用進入“價值創(chuàng)造”的新階段。
使用NestJS和Prisma構建REST API:身份驗證
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