Sale Database

自推出第一個 模型以來，人工智慧已經取得了長足的進步，憑藉生成類人文本的能力徹底改變了產業。 年，全球人工智慧市場規模預計為億。現在，隨著 與 的推出， 透過提供改進的推理、更快的效能和專業功能來突破界限。憑藉 提供平衡的多功能性和 專為數學和編碼等領域的卓越性能而設計， 創建了滿足廣泛用戶需求的模型。但它們與 相比如何，這些模型是否有潛力取代它？讓我們探討一下是什麼讓這些模型脫穎而出

數學表現： 在數學相關任務上得分約為 馬來西亞 WhatsApp 手機號碼列表 在廣泛的應用程式中表現良好，但並不專注於數學和編碼等技術領域。它的優勢在於其在多個領域的多功能性，而不僅僅是 。

推理成本： 的推理成本約為 ，在合理的計算效率和中等性能之間取得了平衡。這使得它成為尋求多功能人工智慧的用戶的可靠選擇，該人工智慧可以處理複雜的推理任務，但不需要大量的運算資源。
迷你：



模型主要針對文字為主的互動而設計，但其影像處理功能正在開發中。儘管它擅長高級推理和解決問題，但其多模式功能現階段尚未完全開發。目前，該模型專注於利用其對多個資料集的廣泛訓練，提供基於文字輸入的完整回應。 表示，未來的迭代可以透過包含更強大的影像處理功能來改進這些功能，但目前它仍然主要以文字為中心。

：與一樣，模型也主要基於文本，目前不支援多模態輸入。它經過最佳化，可以快速且有效率地完成編碼和數學等技術任務。儘管它在這些領域表現出色，但它不具備處理或分析影像、聲音或視訊的能力。 的目標是為特定查詢提供快速回應，而不是處理多種類型的資料。