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Llama3是MetaAI开源的最新一代大语言模型。一发布就引起了全球AI大模型领域的广泛关注。这是MetaAI开源的第三代大语言模型，也是当前最强的开源模型。但相比较第一代和第二代的Llama模型，Llama3的升级之处有哪些？本文以图表的方式总结Llama3的升级之处。

Phi系列大语言模型是微软开源一个小规模参数的语言模型。第一代和第二代的Phi模型参数规模都不超过30亿，但是在多个评测结果上都取得了非常亮眼的成绩。今天，微软发布了第三代Phi系列大模型，最高参数规模也到了140亿，其中最小的模型参数38亿，评测结果接近GPT-3.5的水平。

Qwen1.5系列是阿里开源的一系列大语言模型，也是目前为止最强开源模型之一。Qwen1.5是Qwen2的beta版本，此前开源的模型最大参数规模都是720亿，和第一代模型一样。就在刚刚，阿里开源了1100亿参数规模的Qwen1.5-110B模型。评测结果显示MMLU略超Llama3-70B和Mixtral-8×22B。我们实测结果，相比Qwen1.5-72B模型来说，复杂任务的逻辑提升比较明显！

OpenAI在GPT-4发布一年之后再次更新其基础模型，发布最新的GPT-4o模型，其中o代表的是omni，即“全能”的意思。GPT-4o相比较此前最大的升级是对多模态的支持以及性能的提升。GPT-4o在各方面比GPT-4更强，但是速度更快，开发者接口的价格则只有一半！

Qwen系列大语言模型是阿里巴巴开源的大语言模型。最早的Qwen模型在2023年8月份开源，当时只有70亿参数规模模型，随后阿里巴巴不断开源新的模型，最高参数规模达到了700亿，版本也从1.0升级到2024年3月份的1.5，再到今天发布的Qwen2系列。Qwen已经开源了几十个不同参数规模的大模型。此次发布的Qwen2.0系列不仅在评测任务上超过了现有的开源模型，也在实际应用中有非常好的表现。

Claude系列模型是Anthropic发布的大模型，一直被认为是最接近GPT-4系列的大模型。2024年3月份，Anthropic发布了Claude3系列，从各方的使用情况看，都接近甚至超过了GPT-4。时隔三个月，Anthropic再次发布全新3.5版本的Claude3.5系列。本次首先发布的是Claude3.5-Sonnet版本。已经支持免费使用。

尽管各家大模型技术进展神速，但是在复杂任务的推理上，大模型目前依然较弱。在去年底，各方消息透露，OpenAI内部有一个称为Q\*的项目取得了重大的突破，可以大幅提高大模型的推理能力。但是，几个月过去了，这个当时吸引了大量讨论的项目没有任何信息。直到昨天，Reuters披露了Q\*项目的进展，这个项目已经变为Strawberry！并且距离发布时间更近了！

就在刚才，OpenAI官方宣布即将推出GPT-4o mini模型，这是一个成本很低的AI大模型，是GPT-3.5的替代版本。OpenAI官方说，该模型最大的特点是很便宜，但是能力更强，因此可以极大提高AI在不同领域的应用。

大语言模型是通过收集少量专门数据对模型的部分权重进行更新后得到一个比通用模型更加专业的模型。但是，当前大家讨论较多的都是语言模型的微调，对于嵌入模型（或者向量大模型）的微调讨论较少。Modal团队的工作人员发布了一个博客，详细介绍了向量大模型的微调工作，本文将其翻译之后提供给大家（原文：https://modal.com/blog/fine-tuning-embeddings ）。

在人工智能领域，Mistral与NVIDIA的合作带来了一个引人注目的新型大模型——Mistral NeMo。这个拥有120亿参数的模型不仅性能卓越，还为AI的普及和应用创新铺平了道路。MistralAI官方博客介绍说该模型是此前开源的Mistral 7B模型的继承者，因此未来可能7B不会再继续演进了！

Llama系列大语言模型是由MetaAI开源的一系列大语言模型。作为最早开源的大语言模型，Llama系列对大模型开源社区的推动有目共睹。而现在MetaAI开源Llama3.1系列模型，其中包括迄今为止最大规模的开源大语言模型Llama3.1-405B，参数规模达到了4050亿！其多项评测结果超过GPT-4、GPT-4o模型，与Claude3.5-Sonnet几乎有来有回！

今天，OpenAI官方宣布GPT接口新增一个能力：即支持以更加精确的JSON视图格式返回大模型的结果。比去年的单纯的让GPT输出JSON更加强大，它可以确保模型生成的输出能够完全匹配开发者提供的JSON模式。这种能力是在官方的API接口中增加了`return_format={"type":"json_schema","json_schema": {...}}`参数实现的。但是仅支持最新的模型版本，但这可能是未来的趋势！

OpenAI发布了一个全新的针对逻辑推理优化的大语言模型o1模型。官方宣称其推理能力相比较当前的大语言模型（GPT-4o）有了大幅提升。OpenAI宣称o1模型在编程竞赛问题（Codeforces）中排名第89百分位，在美国数学奥林匹克（AIME）的资格赛中位列美国前500名，并且在物理、 生物和化学问题的基准测试（GPQA）上超越了人类博士水平的准确率。

OpenAI的o1模型是当前最强大的具有超强推理能力的大语言模型。但是，o1模型本身的能力如何，o1版本和o1-mini版本模型的差异在哪等似乎都很不清晰。为此，OpenAI在Twitter上举办了一次AMA（Ask me anything）活动，解答了很多大家关心的问题。在这篇博客中，我们根据这个讨论结果总结了一下其中比较重要的信息供大家参考。

2024年10月22日，Anthropic发布了两个新模型：升级版的Claude 3.5 Sonnet和全新的Claude 3.5 Haiku。升级版的Claude 3.5 Sonnet在保持原有价格和速度的基础上，实现了全面性能提升，尤其在编码领域取得了显著进步。新推出的Claude 3.5 Haiku则以与Claude 3 Haiku相同的成本和类似的速度，在多个评测中达到了与Claude 3 Opus相当的性能水平。

在写作和编程中，使用 ChatGPT 帮助用户处理各种复杂任务已变得越来越普遍。然而，这个过程中仍然存在一些挑战，比如上下文追踪不够连贯、实时反馈不足，以及在编程时难以精确地处理错误或优化代码。为此，OpenAI发布了一个新的特新：Canvas，它是为了解决上述问题而设计的一个全新工具，集成了写作、编程和实时协作的功能。

最初，大模型的应用主要通过像ChatGPT这样的聊天机器人展现其智能理解能力。随着技术的进步，基于大模型的智能代理（AI Agent）成为突破大模型能力边界的重要方向。这些智能代理能够执行一系列任务、解决问题，并进行决策，具备深刻理解用户需求和自主规划解决方案的能力，并能够根据规划结果，选择和使用各种工具来完成任务。然而，AI Agent系统面临的关键挑战是如何高效地将外部工具、知识、资源等迅速接入大模型，并实现有效利用。尤其是，如何将现有的工具和资源整合进大模型，提升其生产力能力，是一个亟待解决的问题。

随着OpenAI发布推理大模型o1，专注于推理能力的大模型开始被广泛关注。基于思维链探索的推理大模型也不断涌现。此前，DeepSeekAI与上海人工智能实验室都发布过推理大模型，也展现了很不错的推理能力，虽然DeepSeekAI官方承诺该模型会开源，但是目前还没有发布。今天，阿里开源了一个全新的推理大模型QwQ-32B-Preview，其推理能力在评测结果上超过o1-mini，是目前开源领域最强的推理大模型（也可能是目前唯一）。

OpenAI的o1模型被认为是大模型领域中推理能力最强的代表之一，由于其强大的数学逻辑推理能力，被认为是大模型未来的进化方向。而就在2个月之后的11月快结束的时间里，幻方量化旗下人工智能企业DeepSeekAI发布了全新的DeepSeek-R1-Lite-Preview模型，号称是o1模型的有力挑战者。该模型利用了类似的o1的思维链思索过程，推理能力大幅增强。DataLearnerAI将在本文中对该模型进行介绍，并进行几个简单的对比结果测试。结果证明这个模型是非常优秀的！

几个小时前，OpenAI开启了今年密集的产品发布时间，本次发布会持续12天，直播12天。几个小时前，第一个发布的产品宣布，那就是OpenAI o1模型的正式版。同时也开启了一个全新的ChatGPT付费计划，即ChatGPT Pro，每个月200美元，可以不限量使用所有模型。本文详细介绍OpenAI o1模型。

Llama系列大语言模型一直是开源领域的大模型标杆，Llama3系列大模型自从开源之后一直在不断更新。最早的Llama3模型于2024年4月开源，此后，几乎每个三个月都有一个新版本发布。就在昨天，Meta开源了最新的Llama3.3-70B模型，这是Llama3.3系列目前唯一开源的模型。尽管该模型的参数规模仅仅700亿，但是在多项评测基准上已经超过了4050亿参数规模的Llama3.1-405B，后者是Llama系列模型中参数规模最大的一个，也是业界开源模型中参数规模最高的模型之一。

Gemini是谷歌发布的一系列大模型的名称，是谷歌前期大模型Bard产品的替代品。从Gemini 1.0发布开始，每一次发布都获得了不错的反响。今天，Google发布了最新一代的Gemini 2.0模型，首个产品是其参数规模较小的Gemini 2.0 Flash，它的推理速度是Gemini 1.5 Pro的2倍，但是各项评测结果上的表现却超过了Gemini 1.5 Pro。该模型完全免费提供给大家使用。