从这个维度上看，两者对财报数据的提取，都有比较完备的算法。通义千问对相关金融领域法律法规的变化掌握比较及时，使得数据提取中的错误降到最低。而对KIMI来说，可能是在这个方向的应用还较为浅薄，对法律法规的跟进并不及时。如果金融领域从业人员以Kimi作为主要模型来使用，需要后期进行大量的训练和调整。反之采用...
值得留意的是，作为最近的网红大模型，Kimi是月之暗面推出的一款智能助手，去年10月刚发布时，Kimi可支持的无损上下文输入长度为20万字。3月21日，因过于火爆，Kimi一度“宕机”。而在大模型开始比拼“长”的能力后，大平台的优势则更加得到凸显。据通义千问方面表示，即日起，所有金融、法律、科研、医疗、教育等...
与Kimi侧重于损益表不同,通义千问比较详尽概括了三张表,且对闪购等经营数据有进一步挖掘。 Kimi刚发布有此成绩已是非常了得,也充分认识了AIGC领域的强大,只是就目前情况而言其财务方面分析相对简单,对于传统单一业务公司比较适用,通义千问则比较适合我,该有的都有,我想看到的也都能读到。 另外一方面,我也感觉到...
我最近深入体验了市场上的几款热门AI平台——豆包、通义千问、文心一言和Kimi。这一体验过程就像是一场充满惊喜与困惑的探索之旅，让我对AI有了更全面的认识，也从实际使用中挖掘出了它们的亮点与不足。豆包：性价比高，但深度理解欠佳 当我刚开始使用豆包的时候，就被它那实惠的API调用价格吸引住了。0.0008元...
有意思的是,Kimi宣传自己能解读超过200万字的文档,因此,有人将其拿出与各互联网大厂推出的大模型相比较,得出其特别适合金融、办公等领域的结论。 但其实早在3月14日,阿里的通义千问就开放了单个文档超千万字的解析能力,金融领域也是重点。 这就产生了一个问题,两个模型都被看成在金融领域能迅速帮助分析师提效,...
通义千问和KiMi都是强大的知识问答系统,它们各有优势和特点,用户应根据自己的需求选择最合适的系统,对于需要中文专业知识的用户,通义千问可能是更好的选择;而对于需要多语言支持和实时互动的场景,KiMi可能更为合适,哪个系统更准确,还需要根据实际的使用情况和用户反馈来判断。
给出准确的回答。那么KIMI跟通义千问到底谁更胜一筹呢？其实作为阿里云研发的两个AI模型，KIMI和通义千问在不同的场景下各有所长。KIMI在语音助手领域具有出色的表现，而通义千问则更专注于文本型的智能问答和对话。两者的能力侧重点不同，无法直接比较谁更强。KIMI和通义千问你更喜欢谁呢？
根据提供的搜索结果,Kimi(KINI)和阿里通义千问都是大型语言模型(LLM),它们各自有不同的优势。 **Kimi(KINI)的优势:** - **高保真 context 压缩**:Kimi的这一特点意味着它能够在保持上下文信息的准确性的同时,有效压缩数据量,这在处理大量文本信息时非常有用。
在测试过程中,我们发现KIMI所有生成的内容基本上都是有比较完整的框架。这对偏理性的内容是好事,但对于项目公开研报这种需要兼顾读者阅读感受的内容来说,相关的行文流畅和阅读体验还是有一些差距。 而通义千问生成的内容,因为经历了接近一年的迭代,对于内容本身有着比较完整的描述和信息的体现,反馈到内容的流畅性上就...
收起 文小言 通义千问 Kimi 先说结论：各有千秋。非要说的话，Kimi像学长，对问题的反馈最有“人...