【如何集成API】 本文介紹了如何利用 DeepSeek-V3-0324 和 Claude 3.5/3.7 模型生成高質量的 SVG 圖像，用于文章和 PPT 配圖。文章指出，通過優化提示詞和選擇合適的模型，可以顯著提升 AI 繪圖的效果。作者分享了詳細的提示詞模板，涵蓋從基礎繪圖到進階案例（如原型圖繪制、圖片重繪修改和彩色報紙風）的多種應用場景。此外，還提供了繪圖描述經驗、SVG 調整技巧和替代方案（如 HTML 繪圖）。這些方法能夠幫助用戶快速生成美觀且符合需求的圖像，提升工作效率。

【API對比報告】 2025年國內外AI大模型競爭激烈，國內通義千問以中文理解、邏輯推理及百萬級上下文窗口優勢緊隨其后，豆包大模型在圖像理解和教育領域表現亮眼，文心一言4.0在數理科學評測和醫療、金融領域深耕，訊飛星火以多語種支持和語音技術落地教育、醫療場景，Kimi智能助手專注長文本處理并向法律、科研領域延伸。國外GPT-4o以強大的跨語言協作和代碼生成能力占據第三，Gemini 2.0 Ultra原生多模態架構支持多語言實時互譯，Claude 3.5 - Sonnet在醫療和法律領域表現卓越。

【創新的API案例】 AI應用出海指中國團隊把自研算法、模型或SaaS產品本地化后推向海外，通過合規部署、多語交互、本地數據閉環與渠道合作，在歐美、東南亞等市場獲用戶與收入，實現技術、品牌與資本的全球化擴張。

【AI驅動】 ## ?? 引言 過去 12 個月，[大語言模型]( "大語言模型")（LLM）的 API 生態呈指數級擴張：從單輪問答到多輪對話，再到「多 Agent 協同」的群體智能。傳統 2～3 周的培訓周期已無法滿足企業對「快速落地」的渴望。 [D...

【AI驅動】 引言 ?? “刷題”早已不是學生的專利，算法工程師、大模型研究者乃至 AI Agent 開發者，每天都在用海量評測題驗證模型能力。如何把一次“評測”從 72 小時壓到 4 天，同時讓數據更干凈、指標更可信？DeepSeek 團隊用 V3.1 ...

【如何集成API】 引言：制造業數字化的下一站 在 2025 年，全球制造業數字化支出預計突破 1.2 萬億美元（IDC 2024 報告）。然而，工廠現場 OT 系統與云端 AI 服務之間仍存在“最后一公里”斷層： 現場 PLC、CNC、AGV 產生的毫...

【API對比報告】 DeepSeek是由中國頂尖AI團隊深度求索自主研發的通用大語言模型體系，其研發始于2023年，涵蓋從7B到超千億參數的完整模型矩陣，在數學推理、代碼生成、多輪對話等核心能力上達到國際領先水平。通義千問是阿里巴巴推出的大語言模型，其商業版QwQ基于Qwen2.5模型訓練，通過強化學習提升了模型推理能力，數學代碼等核心指標達到DeepSeek-R1滿血版水平。騰訊混元大模型采用MoE架構，實現了計算資源的高效分配，整體定價處于中低水平，應用涵蓋通用文生文、翻譯、代碼及角色扮演等領域。

【API對比報告】 2025年，全球大模型格局分化，中國模型在開源領域表現亮眼。DeepSeek-R1、Qwen2.5-72B、Llama-3-8B三大模型在技術性能、API能力、開源生態及落地成本上各有優勢。DeepSeek-R1以高效推理著稱，Qwen2.5-72B登頂HuggingFace開源榜，Llama-3-8B引領輕量級開源潮流。從API性能評測來看，DeepSeek-R1在推理效率上優勢明顯，Qwen2.5-72B綜合性能強勁，Llama-3-8B適合輕量級應用。HuggingFace作為開源模型社區，為開發者提供了豐富的模型資源和便捷的部署方式。未來，大模型將更加普及，開發者可根據需求選擇合適的模型和部署方案。

【API對比報告】 2025年全球大模型發展迅猛，進入“超級周期”。主流模型如DeepSeek-R1、Claude 4系列、Gemini 2.5等在技術、應用等方面均有突破。DeepSeek-R1提升推理與創作能力，Claude 4強化專業場景應用，Gemini 2.5多模態生成邁向影視級。技術上，原生多模態成主流，MoE與CoE架構各有優勢，合成數據助力語料難題破解。應用落地廣泛，涵蓋政務、醫療、工業等多領域，推動行業變革。同時面臨“AI失語癥”等挑戰，創新方案不斷涌現。政策與生態方面，各國積極推動，促進全球協作發展。未來展望，“百模大戰”將淘汰部分模型，AI Infra競爭加劇，監管與創新需再平衡，多模態具身智能或成新爆點。

【API對比報告】 2023-2025年，中國AI大模型行業從技術探索邁向產業落地，呈現爆發式增長，形成以百度、阿里、騰訊、DeepSeek等為代表的三大梯隊競爭格局。各企業在技術與市場表現上各有優勢：百度依托搜索生態，阿里憑借全模態開源策略，DeepSeek以低成本突圍，騰訊借助微信生態差異化發展。文本生成方面，DeepSeek深度和細節最佳，阿里內容豐富，百度適合快速生成框架；邏輯推理上，DeepSeek深度最強，阿里分析全面，百度邏輯清晰但深度不足。

【API對比報告】 DeepSeek V3 是由幻方量化創立的開源通用自然語言處理模型，擁有6710億參數，基于14.8萬億標記的數據集訓練，采用專家混合架構，性能與前沿閉源模型相抗衡。通義千問-Max 是阿里云推出的大型語言模型，適合復雜多步驟任務，上下文長度達32768，最大輸入30720，最大輸出8192。hunyuan-turbos-latest 是騰訊推出的混元旗艦大模型最新版本，具備更強的思考能力和更優的體驗效果，最大輸入24k，最大輸出8k。Step-2-mini 是一個小型化模型，通常用于輕量級任務，但具體信息暫未提及。Spark Pro 是科大訊飛推出的星火認知大模型的升級版，支持多種功能，性能不斷提升。ERNIE 4.0 是百度推出的文心大模型，具備強大的語言理解和生成能力，廣泛應用于多種場景。GLM-4-Plus 是由智譜清言推出的模型，支持多種語言和功能，性能優越。Doubao 1.5 pro 256k 是由月之暗面科技有限公司開發的大模型，支持長文本輸入輸出，具備多種功能。Baichuan4 Turbo 是阿里巴巴通義千問團隊推出的大模型，具備強大的語言理解和生成能力。moonshot-v1-32k 是由 Moonshot AI 開發的大模型，支持長文本處理，具備多種功能。

【API對比報告】 DeepSeek R1是基于強化學習訓練的混合專家模型（MoE架構，671B參數），專注于數學、代碼和自然語言推理任務，支持數萬字長鏈推理，在AIME等測試中超越人類水平，運行成本僅為OpenAI的3%。Hunyuan T1-Latest是騰訊自研的快速推理模型，深度整合微信生態數據，擅長中文語境理解與多任務并發處理，響應速度優于同類模型，支持跨平臺信息調用。通義千問2.5-Math-72B是阿里專項優化的數學推理模型（72B參數），聚焦復雜數學問題求解，結合通用語言能力實現高精度計算與邏輯推導。三款模型分別代表國產AI在低成本推理、生態融合及垂直領域優化的技術突破。

【API對比報告】 AI 推理大模型是一種基于大規模參數和先進架構的人工智能模型，專門用于復雜邏輯和推理任務。它通過海量數據訓練，具備強大的語言理解、數學計算、邏輯推理和代碼生成能力，能夠處理復雜的多步驟問題。與通用語言模型相比，推理大模型更注重邏輯性和準確性，廣泛應用于科學研究、工程設計、教育等領域，推動了人工智能從簡單的語言生成向深度智能推理的演進。

【API對比報告】 本文對中國2025年大語言模型領域的十大國產模型進行了權威排名與深度解析。評測維度涵蓋基礎能力、垂直領域、部署能力及安全合規等方面。排名中，DeepSeek-R1以671B參數的MoE架構和在STEM領域的專精能力位居榜首；通義千問QwQ-72B憑借對200+編程語言的支持和強大的電商場景應用位列第二；豆包-Default、文心一言4.0 Turbo、華為盤古NLP 3.0等模型也在各自領域展現了獨特優勢。文章還對Spark Pro、ERNIE 4.0 Turbo和hunyuan-turbos-latest三個模型進行了詳細對比，從API價格、基礎參數到生成效果等維度展開分析，最終得出ERNIE 4.0 Turbo綜合表現最佳的結論。

【API對比報告】 國內LLM語言大模型近年來發展迅猛，成為人工智能領域的熱門方向。這些模型基于海量中文語料訓練，能夠精準理解與生成自然語言文本，廣泛應用于智能問答、文本創作、語言翻譯等場景。它們不僅提升了語言處理的智能化水平，還推動了相關產業的創新與發展，展現出強大的技術實力和廣闊的應用前景，成為國內AI領域的重要力量。