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...
日前，阿里通义千问宣布升级，向所有人免费开放1000万字的长文档处理功能。而在此之前，月之暗面宣布Kimi智能助手已支持200万字超长无损上下文，并于已经开启产品内测。而360智脑宣布正式内测500万字长文本处理功能，该功能即将入驻360AI浏览器，同时360AI浏览器APP也即将上线。值得留意的是，作为最近的网红大模型，Kimi...
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...
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显得接受度强了很多。 但这并不意味着Kimi在金融领域没有应用的空间。 实际上分析师在使用过程中发现,Kimi连接着一个实时的搜索引擎,它可以对提出的问题进行全网实时搜索,提供最及时的相关信息和...
在准确性方面,两个系统都可能非常准确,但它们的准确性可能会因应用场景和特定领域的不同而有所差异,如果通义千问在中文领域有更深的优化和专业知识积累,那么在中文相关的问答上可能会比KiMi更准确,相反,如果KiMi在多语言处理和实时互动上有更强的能力,那么在这些方面可能会展现出更高的准确度。
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,...
在基础财务部分,通义千问与Kimi相差不大,只是从阅读体验上将数字优化成了便于阅读的“亿元”单位,可读性较强。 与Kimi不同的是,通义千问对业务有了比较详细的概括,如即时配送交易笔数的增长,这是当前美团最为重要的经营数据,是衡量美团增长潜力大小的重要维度。
当前市场上，几款AI助手如豆包、Kimi、文心一言和通义千问因其在不同领域的特色而受到关注。它们在文本创作、图像制作、智能搜索和语音交互等方面各有所长，也各有待改进之处 豆包：文本创作：豆包借助字节跳动的云雀模型，在学术写作上有着不错的表现，但在创新和情感表达方面略显不足。图像制作：豆包在文生图领域...
而阿里通义千问则在技术突破、开源模型、算力基础设施和行业应用方面展现出强大的优势。具体哪个模型更有优势,可能取决于用户的具体需求和应用场景。如果用户需要处理大量的中文文本数据,Kimi可能是更好的选择;而如果用户需要一个在技术、生态和行业应用方面有广泛支持的模型,阿里通义千问可能更符合需求。
通过这个截图能看出,KIMI在分析师意见方面,基本上还是一个利用所获取的部分研报套路,做的一个结论生成。 而通义千问在这点上却产生了非常好的效果,提出的内容让我都十分惊讶。 通义千问的分析师分析 可以看出通义千问是对于所有的内容进行了整体的研读,然后针对分析师可能关注的要点进行了二次的精读,并给出了相...